Новый 3D-инструмент для анализа сложного социального поведения животных
Биоинженеры из Университета Дьюка разработали метод 3D-визуализации для точного картирования и классификации социального поведения животных. Количественно измеряя движения, взаимодействия и телесные контакты между грызунами, учёные впервые смогли показать, как несколько различных генетических форм аутизма влияют на социальное поведение крыс.
Инструмент открывает путь к изучению новых классов нейропсихиатрических расстройств на лабораторных животных. Исследование опубликовано в журнале Cell.
Несмотря на прогресс в инструментах для изучения активности мозга (например, кальциевая визуализация или CRISPR-технологии), методы для количественного измерения поведения и движений — главных результатов работы мозга — отставали.
"Если вы не можете точно и всесторонне измерить поведение, вы не получите точной картины того, как болезненные состояния или терапевтические средства влияют на поведение и движение", — говорит Тимоти Данн, доцент биомедицинской инженерии.
Ранее исследователи полагались на примитивные методы: ручное наблюдение и оценку или простые подходы для отслеживания положения животного.
Чтобы решить эту проблему, команда Данна в 2021 году разработала DANNCE (3-Dimensional Aligned Neural Network for Computational Ethology). Используя видео свободно движущихся крыс, они обучили алгоритмы машинного обучения и нейронные сети определять и отображать точные 3D-положения суставов животных. Это позволило связать эти измерения с данными о нейронной активности.
Теперь команда расширила работу, создав social-DANNCE (s-DANNCE) — платформу для картирования социального поведения между животными.
"Отслеживать социальные движения сложно. Компьютерному зрению трудно разделить и отследить каждое животное, так как они часто находятся друг на друге и выглядят одинаково. Также сложно отличить индивидуальное поведение от социального, так как многие взаимодействия могут быть очень тонкими", — пояснил Данн.
На основе подхода DANNCE команда записала видео групп из двух-трёх крыс, свободно взаимодействующих в контролируемом пространстве. Нейронная сеть, обученная отслеживать движения отдельных животных, анализировала эти видео.
Преобразуя движения в 3D-модели суставов, исследователи смогли выявить повторяющиеся типы движений. Это позволило им сортировать и классифицировать индивидуальное поведение (например, груминг) и социальные взаимодействия (например, преследование, обнюхивание или драку).
"Мы показали, что взаимодействия крыс можно разделить на сотни различных социальных поведений, которые могут проявляться на разных уровнях. Как только эти взаимодействия идентифицированы, у нас появляются новые количественные единицы, которые мы могут использовать для описания того, как социальные взаимодействия меняются в моделях болезней или при тестировании лекарств", — сказал Данн.
Для валидации s-DANNCE команда использовала модель для выявления поведенческих изменений у крыс, получивших амфетамин — стимулятор, вызывающий заметные изменения поведения у людей. Помимо гиперактивности, препарат нарушил совместное поведение животных и изменил то, где и как они касались друг друга.
Команда также протестировала модель на разных генетических моделях аутизма, где смогла автоматически обнаружить, как определённые модели уменьшают или увеличивают конкретные типы социального поведения и паттерны социального прикосновения.
Команда сделала платформу s-DANNCE и набор данных из более чем 150 миллионов 3D-поведенческих образцов свободно доступными для скачивания исследователями.
"Многие области нейронауки были скованы отсутствием точных, объективных и воспроизводимых описаний социального поведения, и наш инструмент предлагает решение этой давней проблемы. Мы надеемся, что эта технология и большая библиотека социальных взаимодействий, которую мы каталогизировали, помогут облегчить новые исследования, связывающие социальное поведение с мозгом и механизмами нейропсихиатрических расстройств", — сказал Данн.