投入超三成却收效甚微，AI破解脑药研发行为分析困局

一场全新的脑疾病药物研发“军备竞赛” 已然打响，智能动物行为表型解析技术成为核心赛场。

动物行为表型解析技术是疾病基础研究、药物研发的必经环节，在发病机制、药物靶点发现、筛选候选分子以及评价药物疗效、毒性与安全性等方面有着至关重要的作用。

并且，不同于肿瘤、代谢性、心血管疾病可借助病理切片、影像、生化数据直观评判药效，脑疾病药物的疗效、毒性与安全性，高度依赖动物行为表型解析。

而以阿尔兹海默病、帕金森、抑郁症、焦虑症等为代表的脑疾病治疗需求持续扩大，也驱动了动物行为表型解析市场的稳定增长。据MarketIntelo发布的《动物行为表型系统市场研究报告》，2025年，动物行为表型系统市场规模为8亿美元，预计2034年，这一数字将增长为14亿美元，年复合增长率达到6.8%。

市场规模增长的同时，在AI技术浪潮之下，动物行为表型解析也迎来技术变革。值此技术变革的关键节点，由深圳市脑科学学会、广州市高新区投资集团有限公司主办的2026粤港澳大湾区多物种脑疾病动物模型与智能行为表型解析技术研讨会也于近期成功举办。

智能行为表型解析技术是本次的关键议题。来自国内顶尖神经科学科研团队、三甲临床科室、CRO 服务商、创新药企等全产业链从业者们，结合一线实验数据、临床痛点与商业化案例，从基础研究、临床应用、产业落地三大维度，深度探讨了动物行为表型解析技术的应用价值、现存瓶颈与未来演进方向。

投入占比达三分之一的动物行为分析

“在脑疾病临床前研究中，动物行为学实验占整体投入的三分之一甚至可能超过三分之一。”

中国科学院深圳先进技术研究院脑认知与脑疾病研究所研究员黄天文的一句话，再次验证了动物行为表型解析技术之于脑疾病研究乃至药物研发的重要性。

然而，在投入如此巨大的前提下，因动物行为解析结果偏差最终导致研发折戟的案例屡见不鲜。

例如，抗抑郁、抗焦虑系列候选药——CRF1 受体拮抗剂，因传统行为解析方法无法评估动物失眠等高级神经活动行为，而在人体三期临床试验中宣告失败，从而导致国际巨头纷纷放弃该赛道。

因动物行为难以解析或解析不准确而导致的药物研发“频频”失败，让《Nature Neuroscience》也发文指出，精准的动物行为分析正成为新药研发成败的关键因素之一。

那么为什么明明投入巨大却未换来理想结果？背后原因主要有三点：其一是传统行为评估手段主观性强，结果重复性差。传统行为实验依赖实验人员肉眼观察、人工计时与手动记录，实验结果不仅容易因人为记录误差产生偏差，还容易受环境等因素影响。因此，不同实验室开展相同实验，甚至同一实验室在不同时间开展相同实验，产生的实验结果可能都不尽相同。

其二是评估范式单一，无法捕捉精细行为。传统方法仅能统计运动时长、运动距离、基础运动姿态等基础参数，而脑疾病往往伴随细微的肢体动作、社交行为、情绪相关刻板行为异常，这些精细化表型显然无法被传统手段捕捉，进而可能导致药物疗效、安全性及毒性作用的误判和漏判。

并且，评估范式单一、精准化不足也阻碍了科研人员对疾病发病机制的深度探索。

空军军医大学第一附属医院麻醉与围手术期医学科副主任医师、副教授、研究员，教育部麻醉学重点实验室副主任赵广超在分享中指出：“睡眠启动是睡眠机制研究的重要组成部分，睡眠启动的行为学表征可能包含适宜环境的搭建，体态姿势等精细化指标，现阶段仍难以形成可量化和标准化的评估体系。”

其三是评估标准粗放，行为可解释性仍有待提升。以抑郁症研究常用的强迫游泳实验为例，实验人员将小鼠置于水中，以其漂浮不动的时长判定“绝望行为”，但小鼠漂浮也可能是出于节能求生的本能。这种行为解释的模糊性必然加剧了药物研发结果的不确定性，并会在一定程度上影响研发效率。

因此，传统动物行为表型评估方法必将迎来革新，且革新方向亦十分明确：与AI等数字化、智能化技术结合，向着精细化、自动化、智能化方向迈进。

三大维度深度解码，智能动物行为表型解析技术发展如何？

从技术突破到落地应用再到市场化成绩，现阶段智能动物行为表型解析技术的发展硕果累累。

先来看技术突破，以国内首款无标记 3D-AI 动物行为分析系统为例，具象拆解当前前沿技术成果。

该技术源自中国科学院深圳先进技术研究院脑认知与脑疾病研究所，由广州一湾生命科技有限公司（下文简称一湾生命科技）深度开发，主要由三维数据采集设备、数据处理软件BA-Analyzer和数据分析软件BA-Explorer组成，适用于现有行为学研究体系下的多种通用范式，如旷场试验、新物体识别、本能恐惧等。

除动作采集精度达到毫米级外，该系统还具备三大亮点：其一是采用多视角拍摄，从而可有效解决动物身体遮挡和视野盲区问题，进而可捕捉动物行为更多细节和特征，为开展精细化程度更高、准确率更高的动物行为分析奠定数据基础。

其二是基于AI技术，该系统可在无任何物理标记的前提下精准识别并追踪动物身体的多个点位（超过16个点位），并融合多视角后重构动物3D骨架。这一方面能最大限度地保留动物多个关节的3D运动信息，另一方面则能彻底排除物理标记带来的行为干扰。

其三是基于动物行为的类语言结构算法模型，该系统可从复杂的多个身体轨迹点中精准计算并提取动物的步态、日常活动量、精细动作类型等行为大数据，从而助力更全面、更多维、更精细化的动物行为表型分析。

而当更多维、更精细的动物行为数据能被采集和识别后，动物行为表型技术的应用效果和应用范围也随之扩大。

据一湾生命科技CEO陈哲熙及CTO黄康介绍，在以往，这项技术更多应用于科研领域，药企对此多持观望态度，而随着技术持续迭代升级，越来越多药企开始试水落地。

上海浦灵生物科技有限公司总经理宋之战分享的特应性皮炎研发案例，直观印证了该技术在药物研发领域的强大赋能价值。瘙痒作为极具参考意义的人体疾病表征指标，长期面临客观量化难的行业痛点。浦灵生物联合一湾生命科技，依托3D-AI 动物智能分析系统与光流场分析技术，成功实现瘙痒行为的标准化客观量化。并且，依托该技术得出的药效评价结果与行业资深专家人工评估结论高度一致，相关数据已成功应用于中美两地药品申报工作。

当工业界（药物研发）开始尝试智能动物行为表型解析技术时，科研界也在不断深化这项技术的应用并产出了诸多研究成果。

例如空军军医大学第一附属医院麻醉与围手术期医学科副主任医师、副教授赵广超团队基于一湾生命科技智能动物行为表型解析技术开展了社交挫败型睡眠障碍研究项目。该项目理清了“社交应激-多巴胺神经元异常-纺锤波紊乱-睡眠障碍”的完整通路，为睡眠障碍、应激相关精神疾病的药物靶点开发提供了全新方向。

又如深圳理工大学生命健康学院教研副教授、深圳市药物成瘾重点实验室副主任周涛项目团队借助一湾生命科技智能动物行为表型解析技术，对不同月龄的基因敲除小鼠进行长时程行为监测，梳理出了完整的行为病变谱系，不仅阐明了RNA修饰在中枢神经系统中的作用机制，也构建了多种新型脑疾病动物模型，为RNA靶向药物、神经调控药物的研发奠定了理论与模型基础。

技术的创新与积淀与场景化应用经验的叠加，正在让智能动物行为表型解析技术获得越来越多的认可，也驱动着其走向更为广阔的市场空间。以一湾生命科技为例，截至目前，其已与150余家高校、医院达成合作，并助力产出50余篇高水平学术论文。与此同时，一湾生命科技的合作机构也逐渐从科研界拓展至工业界。

但是，尽管行业发展欣欣向荣，我们仍不得不承认，挑战依旧存在。

面向未来，智能动物行为表型解析技术还需闯过哪些关？

智能动物行为表型解析技术面临三大发展挑战。

其一是行为表难以数字化。当前多数AI 系统仅能实现基础动作识别，难以完成行为的标准化数字化表征。而一湾生命科技则基于层次化方法，将动物行为类比为人类语言，并将其分解为姿态（字母）、动作（音节）和行为图谱（句子），进而可将不同层次的行为特征进行数字化及量化。

此外，在会上，一湾生命科技CTO黄康分享了其团队在多只动物社交互动行为数字化方面的尝试：面对多只动物身份识别困难、长时程ID漂移（身份识别错误）破坏数据一致性等问题，一湾生命科技尝试采用弱标记实现永久身份识别；为应对身体密集交互遮挡导致姿态采集和估计失效问题，一湾生命科技采用泛化性更强、算力更低的姿态估计网络，并采用多视角补偿、后矫正及滤波机制削减抖动、遮挡影响。基于此，一湾生命科技初步构建起了多只动物社交互动行为数字化分析体系。

其二是行为理解－解释困难。行为并非单纯的肢体动作，而是疾病状态、神经活动、药物作用的外在体现。因此，识别行为只是第一步，挖掘行为背后的神经机制、判断疾病严重程度、解读药物作用逻辑，才是科研与产业的最终目标。但遗憾的是，现阶段大量动物行为背后的生物学语义尚未被揭示。对此，包括一湾生命科技在内的企业也在持续携手科研机构、医院以及药企，推动动物行为“语义”解释的进一步发展。

其三是数据批次化、碎片化严重。一方面，受实验动物品系、饲养环境、设备型号、实验范式、操作人员等多重因素影响，不同科研机构、药企、CRO 企业产出的行为数据存在明显的批次效应，这导致实验数据无法互通，更无法复用；另一方面，通常情况下实验数据仅服务自身项目。这也导致大量优质实验数据被闲置，无法形成行业级的数据集。

而以上种种，一方面会导致实验资源的浪费；另一方面也使得AI算法难以优化，模型能力难以提升，进而拉低了整体研发效率，并阻碍了智能动物行为表型分析技术的持续进化。

对此，行业可携手共建数据库或数据集，且为进一步提升评估精度和模型泛化能力，多模态、跨物种将成为构建数据库（集）的趋势。

除上述三大挑战外，对于有志于将智能动物行为表型解析技术应用于药物研发领域的企业而言，其还需满足药企对这项技术的诸多期待——高通量、低成本、自动化甚至设备小型化。而这每一项，对于现阶段的智能动物行为表型解析技术而言，均是挑战。此外，需要补充的是，前文所提到的动物行为理解不足亦是药企持观望状态的原因之一。

由此，智能动物行为表型解析技术在药物研发领域的规模化成熟应用不仅还有很长一段路要走，而且充满挑战。

在这一背景下，一湾生命科技的布局也逐渐清晰：其正在研发的BA-nextCage 多模态高通量行为监测装置，将成为未来活体表型数据体系的重要入口。

该系统将行为监测前移至动物日常饲养笼环境中，结合多模态传感、物联网、边缘计算与云计算能力，在更自然、低干扰的状态下，实现对动物活动、睡眠、社交、摄食、节律及异常行为的全天候、自动化、连续化监测。

通过笼端设备的实时采集、边缘侧的初步计算与质量控制，以及云端平台的集中存储、AI解析和跨批次建模，BA-nextCage 有望将传统分散、短时、人工参与较多的行为实验，升级为连续化、标准化、可规模化部署的活体表型数据生产系统。

由此，动物行为不再只是单次实验结果，而可以成为贯穿疾病发生、模型构建、药物干预和疗效评估全过程的动态数据资产，为脑疾病药物研发提供更接近真实生理状态的评价依据。

“这是一个艰难的赛道，而且当前看来是一个小众的赛道。但我们相信，这也是一个极富想象力的赛道。例如，除赋能药效、安全性等维度的评估外，未来智能动物行为表型解析技术是否会为现有的药物靶点、化合物筛选机制带来颠覆性改变。我们拭目以待。”一湾生命科技CEO陈哲熙如是说道。