Sobre MOUSE DATA
Mouse Data es una compañía deep-tech, spin-off de la Universidad de Granada, orientada a transformar la investigación biomedica y preclínica mediante el uso de inteligencia artificial, visión por computador y análisis avanzado de datos aplicados a modelos animales. Su propósito es resolver uno de los principales cuellos de botella de la I+D biomédica: la evaluación objetiva, reproducible y escalable del comportamiento animal y de estados complejos como el dolor, el malestar o las alteraciones neuroconductuales.
¿Qué problema resolvemos?
En la investigación tradicional, la evaluación del comportamiento animal se basa en métodos manuales, observacionales y altamente dependientes del investigador. Estos métodos presentan limitaciones estructurales:
- Subjetividad y sesgo humano, que afectan a la reproducibilidad de los resultados.
- Baja resolución temporal y conductual, incapaz de detectar micro-cambios relevantes.
- Alto consumo de tiempo y recursos, que ralentiza los estudios y encarece los ensayos.
- Dificultad para cumplir plenamente con los principios 3R (Replace, Reduce, Refine) exigidos por agencias reguladoras y comités éticos.
Estas limitaciones contribuyen directamente al alto índice de fracaso en la traslación de resultados preclínicos a clínica, especialmente en áreas como dolor, neurociencia, inflamación y enfermedades crónicas.
¡Nuestra solución!
Mouse Data, desarrolla soluciones tecnológicas basadas en IA aplicada al análisis automático del comportamiento animal, capaces de generar datos objetivos, cuantificables y reproducibles en tiempo real.
La compañía ha desarrollado dos dispositivos principales:
1) Face Analyzer: un sistema que analiza expresiones faciales en ratones para cuantificar de forma objetiva el dolor y otros estados emocionales mediante redes neuronales convolucionales. Permite detectar cambios sutiles imposibles de identificar por observación humana, mejorando significativamente la sensibilidad de los estudios de analgesia, inflamación o toxicidad.
2) Mouse PhenoScreener: una plataforma que detecta, clasifica y analiza automáticamente patrones de comportamiento normales y aberrantes mediante algoritmos de visión por computador y aprendizaje no supervisado. Es capaz de identificar conductas complejas sin necesidad de etiquetado previo, reduciendo el sesgo experimental.
Ambos sistemas están validados en modelos animales relevantes y se integran fácilmente en entornos de laboratorio ya existentes, sin necesidad de modificar protocolos estándar.
