Компьютерная система анализа видео ускоряет исследования поведения животных

Исследования поведения животных значительно продвинулись со времен, когда ученые следовали за подопытными с блокнотом. Однако, хотя камеры заменили планшеты, анализ полученных видео остается трудоемким процессом.

Чтобы упростить и сделать эту работу более всеобъемлющей, исследователи из Принстона создали компьютерную систему, которая анализирует видео, чтобы выявить, что, как часто и как долго делают животные, а затем генерирует понятную карту поведения.

Глядя на карту, исследователи могут определить, какие движения совершало животное, не тратя время на просмотр видео. Они использовали систему для отслеживания поведения плодовых мушек (Drosophila melanogaster) и обнаружили, что она точно определяет такие действия, как чистка ноги или взмах крыла.

Целью исследователей была система, способная создавать точные записи поведения для изучения механизмов, лежащих в его основе, — то есть генов и нейронных цепей, управляющих движениями. Понимание того, какие гены и нейронные цепи управляют поведением, поможет ответить на фундаментальные научные вопросы и может пролить свет на механизмы таких состояний, как аутизм.

Описанная в журнале The Royal Society Interface, система была создана для наблюдения за дрозофилами, которые часто используются в генетических исследованиях, но, по словам ученых, она также может анализировать движения других существ, включая червей, мышей и людей.

Новая система представляет собой значительный прогресс по сравнению с текущими подходами, потому что она учитывает всю активность животного, а не только те модели поведения, которые кажутся важными исследователям, заявил Джошуа Шаевич, доцент кафедры физики и Института интегративной геномики Льюиса-Сиглера, руководивший исследованием. «Мы не знаем, какие модели поведения важны для плодовой мушки или мыши. Вместо этого мы просим компьютер найти часто повторяющиеся действия, которые, как правило, и стоит изучать».

Исследователям нужны надежные способы каталогизации поведения при изучении того, как гены и нейронные пути контролируют поведение. Типичный эксперимент включает удаление гена у организма, такого как плодовая мушка или червь, чтобы выявить потерю функции или изменение в поведении. Но без надежных поведенческих данных исследователи не могут сделать твердых выводов о роли удаленного гена.

В новой системе высокоскоростная камера записывает животное в течение заданного времени, а компьютер сортирует полученные кадры видео. В текущем исследовании ученые записывали отдельных плодовых мушек в течение одного часа, что дало огромный объем данных. Задача заключалась в том, как отсортировать кадры и преобразовать изображения в данные, пригодные для оценки.

«Нам нужно было определить, как части тела мухи расположены относительно друг друга в каждый момент времени, а затем найти способ определить, как эти части тела движутся, сохраняя при этом объем данных управляемым с помощью доступных вычислительных мощностей», — сказал Гордон Берман, научный сотрудник Института интегративной геномики Льюиса-Сиглера. «Затем нужно спроецировать информацию в такую форму, которая позволяет понять данные».

Исследователи достигли этой цели, написав компьютерную программу, которая преобразует информацию о положении и движениях мухи в математические описания, которые затем группируются по сходству. Компьютер размещает эти группы на двумерной карте, так что разные области карты представляют разные типы движений.

Чтобы проверить работу системы, исследователи собрали данные от 50 самцов и 50 самок мух. Они идентифицировали сотни моделей поведения, включая ранее не задокументированные и те, что соответствовали наблюдениям человека. Например, некоторые из выводов, согласующихся с предыдущими наблюдениями, заключались в том, что самцы плодовых мух вытягивают ноги при чистке, тогда как самки — нет, и что молодые самки более активны, чем молодые самцы. «Самцы и самки делают вещи немного по-разному, и мы можем сразу это уловить», — сказал Шаевич.

Команда сейчас расширяет возможности метода, заявил Шаевич. «Разработанная нами методика также может использоваться для изучения моделей поведения у людей. Существует несколько состояний, которые диагностируются на основе поведения, например, аутизм. Наличие более количественного способа измерения поведения может повысить точность диагнозов».