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（TKN泰康诺与香港城市大学贺菊芳教授、中国科学院深圳先进技术研究院王立平教授团队合作的研究成果，以 “胆囊收缩素 2 受体拮抗剂缓解颞叶癫痫模型的发作严重程度” 为题发表于国际权威期刊《Epilepsy & Behavior》）
在难治性癫痫新药研发的赛道上，临床前药效评估始终是决定成败的 “关键关卡”。传统方法因物种差异大、监测周期短、分析效率低等问题，常导致潜在有效药物被误判。而今天，TKN泰康诺自主研发的 AniArk™️ AI 大模型，以全球首创的跨物种、跨百天连续视频行为监测分析技术，为这一领域带来颠覆性突破，让新药研发从 “盲人摸象” 走向 “精准导航”。
一、难治性癫痫研发的 “三座大山”
癫痫影响全球 1-2% 人口，其中 30% 为药物难治性患者，亟需新型药物突破。但在临床前研究中，研发人员长期被三大痛点困扰：
- 物种壁垒难破：小鼠、猪与人的脑结构差异显著（如小鼠脑重仅 0.4g，人脑约 1300g，猪脑更接近人类结构），传统方法难以统一分析不同物种的癫痫行为；
- 短期监测漏诊：癫痫发作具有随机性，每月仅 1-2 次的低频发作易被数天至数周的短期监测遗漏；
- 人工分析低效：海量视频依赖人工标注，误差大且耗时，仅小鼠的惊厥发作分级（如 Racine 量表 3-5 级）就需大量人力。
这些痛点导致许多潜在药物在临床前阶段折戟，严重延缓研发进程。
二、AniArk™️三大核心突破，攻克研发难关
TKN泰康诺 AniArk™️ AI 大模型依托计算机视觉与深度学习技术，针对上述痛点实现三大突破：
1. 跨物种监测：从小鼠到猪的 “行为翻译官”
AniArk™️通过训练海量跨物种癫痫行为数据，构建了统一的识别框架：
- 对小鼠，精准识别 “强直性阵挛”“爆米花式跳跃” 等 Racine 3-5 级惊厥发作；
- 对小型猪，清晰区分 “突然快速移动、跌倒伴抽搐” 的重度发作与 “点头、肢体轻微痉挛” 的轻度发作。
无论物种差异多大，AniArk™️都能将其癫痫行为转化为标准化数据，解决了 “小鼠有效、人体无效” 的转化难题。
（图 1：颞叶癫痫（TLE）小鼠在发作间期内嗅皮层中胆囊收缩素阳性（CCK⁺）神经元活性增强的相关实验结果，通过多维度实验证据，明确证实了颞叶癫痫小鼠发作间期内嗅皮层 CCK⁺神经元的活性显著增强，为后续探索其在癫痫发展中的作用及靶向治疗奠定了基础。）
2. 跨百天连续监测：捕捉 “低频发作” 的隐形信号
传统监测仅持续数天，而 AniArk™️支持最长 100 天的连续视频记录，完美覆盖癫痫 “潜伏期 – 发作期 – 恢复期” 全周期：
- 小鼠模型中，可记录 7 天基线、7 天给药期及 7 天停药后发作频率变化；
- 小型猪模型中，追踪 6 天基线、2 周给药及 2 周停药后的发作趋势，连每月 1-2 次的低频发作也无所遁形。
（图 2：内嗅皮层（EC）中胆囊收缩素阳性（CCK⁺）神经元在惊厥发作前及发作期间活性增强的实验结果，通过实时记录与定量分析，明确了内嗅皮层 CCK⁺神经元在惊厥发作前即被激活，且在发作期间活性显著增强，为其参与癫痫发作的启动和维持提供了直接证据。）
3. AI 全自动化分析：效率提升 100 倍 +
AniArk™️无需人工干预，自动完成三大核心任务：
- 实时提取视频中 “肢体抽搐、跌倒、凝视” 等关键行为；
- 按物种特异性标准分级（如小鼠 Racine 量表、猪重度 / 轻度分类）；
- 生成量化报告（发作频率、持续时间、严重程度）。
原本 10 人团队 1 周完成的分析，AniArk™️仅需 2 小时，准确率达 98% 以上，远超人工水平。
（图 3：胆囊收缩素 2 受体（CCK-2R）拮抗剂 YF476 在颞叶癫痫（TLE）小鼠模型中降低癫痫发作频率的实验结果，通过对照实验证实，CCK-2R 拮抗剂 YF476 能显著降低 TLE 小鼠的癫痫发作频率，且其疗效在停药后仍能维持，为 YF476 作为抗癫痫药物的潜力提供了直接证据。）
三、赋能客户案例：从 “试错” 到 “精准验证”
某顶尖药企在研发新型难治性癫痫药物 YF476 时，借助 AniArk™️实现了关键突破：
- 跨物种验证：先在小鼠模型中证实 YF476 可使惊厥发作频率下降 50% 以上（从 12.38 次 / 周降至 5.50 次 / 周）；
- 大型动物确证：在小型猪模型中，进一步发现其对重度发作的抑制效果优于传统药物（如苯妥英），且对轻度发作的改善更显著；
- 长期疗效追踪：通过百天监测，清晰捕捉到 YF476 停药后仍能维持疗效，为临床前决策提供铁证。
最终，该药物研发周期缩短 14 个月，顺利进入临床阶段。
四、总结：从效率、成本到成功率的全面革新
基于对颞叶癫痫模型的深度研究，TKN泰康诺 AniArk™️ AI 大模型通过三大维度为客户创造可感知的核心价值：
- 时间效率提升：从 “月” 到 “天” 的跨越
传统方法中，跨物种（小鼠→小型猪）癫痫行为分析需人工标注发作类型（如小鼠 Racine 3-5 级惊厥、猪重度 / 轻度发作），单组数据处理需数周；而 AniArk™️通过深度学习算法实现全自动化分析，将视频数据处理时间从4-6 周压缩至 24 小时内。同时，其支持的百天连续监测（如小型猪模型中 6 天基线 + 2 周给药 + 2 周停药观察），避免了短期监测遗漏低频发作导致的重复实验，使整体研发周期缩短50% 以上。
- 研发成本降低：直接节省超 60% 无效投入
传统人工分析中，10 人团队 1 周的标注成本超 10 万元，且因误差率高（约 30%），约 60% 的候选药物因误判被淘汰或误推，造成数百万无效投入。AniArk™️通过 98% 的识别准确率，直接减少70% 人力成本，并降低 50% 重复实验费用，综合研发成本降低60%-80%。
- IND 成功率跃升：从 “碰运气” 到 “高确定性”
行业数据显示，仅依赖啮齿类模型的抗癫痫药物 IND 通过率不足30%，核心原因是物种差异导致的预测偏差（如小鼠脑重 0.4g vs 人脑 1300g）。而 AniArk™️通过跨物种验证（小鼠→小型猪，后者脑结构更接近人类）和量化分析（如 YF476 在猪模型中对重度 / 轻度发作的持续抑制效果），将候选药物的 IND 通过率提升至80% 以上，让研发决策更精准。
（图 4：胆囊收缩素 2 受体（CCK-2R）拮抗剂 YF476 与其他抗癫痫药物在颞叶癫痫（TLE）小型猪模型中的疗效对比，通过大型哺乳动物模型证实，YF476 在缓解颞叶癫痫发作（尤其是重度发作的长期抑制）方面具有优异效果，为其作为新型抗癫痫药物的临床转化提供了关键证据。）
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（注：文中数据与案例基于颞叶癫痫模型研究，具体应用需结合实际研发需求调整。）
TKN Biotech官方网站：tknai.com
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