大小鼠步態分析系統是否能重點分析與痛覺相關的步態異常？

大小鼠步態精細行為分析系統是通過AI賦能深度學習神經網絡算法，結合云計算技術，能夠快速追蹤并分析動物的目標行為；用于評估大小鼠步態和運動行為的設備，廣泛應用于髓損傷和其他神經損傷、神經類痛、關節病、中風，帕金森氏癥、小腦性共濟失調、腦外傷、周圍神經損傷等領域。

一.核心痛覺相關指標：從“定性觀察”到“定量參數”

1.負重不均衡量化

患肢支撐時長比

對照組：四肢支撐時長均勻（前后肢支撐比約1:1.2）；

關節病模型：患側后肢支撐時長縮短20%-30%（如從1.2秒/步降至0.8秒），健側支撐占比代償性增加，AI通過壓力敏感跑道捕捉0.5ms級觸地事件，區分“主動避痛”與“被動失衡”。

壓力分布動態熱圖

患爪壓力峰值下降40%以上（從正常25g降至＜15g），壓力中心軌跡偏移＞8mm，且觸地面積縮小（從0.8cm2降至0.5cm2），系統自動生成“患側-健側壓力差異矩陣”，直觀顯示避痛行為。

2.跛行程度拆解

步長差異指數：正常小鼠雙側步長差＜5% ；關節病模型患側步長縮短15%-20% ；AI系統技術支撐120fps高速攝像+三維骨骼點追蹤（誤差≤0.2mm）

足趾離地角度：正常小鼠背屈角度30°±5°；關節病模型患側僅15°（因痛覺減少抬高） ；AI系統技術支撐動態時間規整算法（DTW）對比關節角度曲線

跛行頻率正常小鼠＜1次/10步 ；關節病模型＞5次/10步（拖拽或跳躍步態） ；AI系統技術支撐步序規律指數（PLI）自動識別異常步態模式

二.AI抗干擾技術：排除非痛覺因素干擾

1.區分“痛覺避痛”與“運動障礙”

關鍵差異點

痛覺模型：總移動距離正常（3-4m/5分鐘），但患側支撐時長縮短伴隨“跳躍式步態”（三支撐時相占比增加10%）；

運動障礙模型（如脊髓損傷）：總移動距離顯著減少（＜1.5m），雙側支撐均異常，AI通過“運動能力-痛覺行為分離算法”區分兩者，準確率達92%

2.動態閾值自適應

系統內置CIA（膠原誘導關節病）模型基線庫，自動校準不同造模階段的指標閾值：

急性期（1-2周）：以“壓力分布差異＞30%”為核心判據；

慢性期（4周后）：重點分析“步長對稱性恢復率”。

三.實證研究與藥品驗證

1.關節病模型典型數據

CIA小鼠模型

造模后14天，患側后肢支撐時長比降至0.6（健側1.0），壓力峰值降至12g，足趾離地角度12°，與病癥因子（IL-6、TNF-α）水平呈顯著負相關（r=-0.78，P＜0.01）。

鎮痛藥品干預

給予塞來昔布（10mg/kg）后72小時，AI檢測到：

? 患側支撐時長比恢復至0.85；

? 壓力峰值回升至20g；

? 跛行頻率從6次/10步降至2次，驗證藥效評估的敏感性。

四.實驗設計建議

環境控制

跑道溫度25±1℃（避免溫度敏感影響步態），背景噪音＜55dB，實驗前適應3天；

采用“盲法操作”：實驗人員不知曉動物分組，減少主觀偏差。

參數組合策略

核心指標：支撐時長比+壓力峰值+步長差異指數；

輔助指標：足趾開口距（關節病模型增加15%）、身體旋轉角度（平衡代償增加至8°±2°）。

數據可視化

系統自動生成“痛覺行為熱力圖”“藥效時間曲線”，直觀展示前后的步態軌跡改變。

五。結論

AI大小鼠步態精細行為分析系統能準確評估關節病模型的痛覺相關步態異常，通過：

多維度參數量化：支撐時長、壓力分布、步長差異等客觀指標；

AI動態解析：區分鎮痛避痛與運動障礙，排除干擾因素；

高靈敏度檢測：在造模后3天即可發現亞臨床步態改變（傳統方法需7天）。

其核心價值在于為鎮痛藥品篩選和鎮痛機制研究提供“從行為到分子”的量化橋梁，使“不可見的鎮痛”轉化為可測量的步態參數。