Der Einsatz von Labormäusen in der biomedizinischen Forschung erfordert ein stringentes Monitoring des Wohlbefindens der Tiere. Insbesondere die frühzeitige Erkennung von Stress und Schmerz ist eine Grundvoraussetzung für jede präklinische Studie. Zur Erfassung von Stress bei Labormäusen wurden verschiedene Protokolle entwickelt, welche die Mouse-Grimace-Scale (MGS) beinhalten sowie die Analyse von Verhaltensmustern wie Grabe-Verhalten (burrowing) und Nestbau-Verhalten (nesting), die sich bei gesunden und gestressten Tieren stark unterscheiden. Zwar sind diese Methoden zur Belastungseinstufung etabliert, erfordern jedoch in der Praxis einen hohen manuellen Aufwand. Die Tiere werden hierzu in besondere Behältnisse gegeben, durch eine Video-Kamera gefilmt und die Videos anschließend visuell ausgewertet. Zudem wird ein gesamtes Experiment oft von einer Person ausgewertet, um Vergleichbarkeit zu gewährleisten.Die genannten Anforderungen und Einschränkungen resultieren in einer extrem hohen Arbeitsbelastung und einem hohen Planungsaufwand für das Laborpersonal. Das Ziel des Projektantrags ist es daher, neue Methoden zur automatisierten Erfassung und Bewertung von Schmerz und Stress bei Labormäusen zu entwickeln. Die neu zu entwickelnden Verfahren werden eine kontinuierliche, objektive, quantitative und reproduzierbare Analyse der akquirierten Videodaten ermöglichen. Der primäre Fokus wird auf der Entwicklung von Methoden liegen, welche auf die in einer Forschergruppe aktuell in der Entwicklung befindlichen Bildgebungs-Setups abgestimmt sind, so dass die entwickelten Methoden schnell für existierende Labor-Umgebungen angewendet werden können und somit auch eine retrospektive Analyse der bereits erhobenen Videodaten möglich wird.In der ersten Stufe des Antrags wird eine Methode zur robusten, automatischen Bewertung der MGS entwickelt. In einer zweiten Stufe werden robuste Verfahren zur automatischen Verhaltensanalyse entwickelt, wobei Labormäuse in offenen Umgebungen gefilmt werden. Diese Experimente beinhalten die Analyse von Nestbau- und Grabe-Verhalten (nesting, burrowing), welche bislang besonders aufwändige manuelle Auswertungen erfordern. In zwei weiteren Arbeitspaketen werden die entwickelten Methoden erweitert auf eine kontinuierliche Überwachung in der gewohnten Käfig-Umgebung, sowie neue Methoden entwickelt zur automatisierten, bildbasierten Belastungseinstufung. Das Ziel ist eine minimale Benutzer-Interaktion und eine kontinuierliche Überwachung, um eine deutlich verbesserte Antwortzeit bei der Überwachung des Zustands des Tieres, einen geringeren Arbeitsaufwand, sowie eine verbesserte Evaluation und Quantifizierung zu erhalten. Dadurch wird ein wesentlicher Beitrag zum Wohlergehen von Versuchstieren geleistet.Die entwickelten Methoden werden als Open-Source Software-Paket zur Verfügung gestellt, so dass interessierte Gruppen sie in ihre Bildgebungs-Setups integrieren können.
