Для крыс создали систему захвата движения

Американские биологи представили CAPTURE — оптическую систему захвата движения животных, в которой для нанесения меток для отслеживания положения тела используется пирсинг. Систему протестировали на крысах, которым на тело закрепили 20 серебряных меток: такой способ оказался пространственно точнее анализа движений с помощью компьютерного зрения, а также позволил проследить за поведением животных под воздействием кофеина и амфетамина и крыс с синдромом ломкой X-хромосомы. Статья опубликована в журнале Neuron. 

Для изучения поведения животных необходимо в первую очередь следить за их движениями в определенных ситуациях: это можно делать с помощью тепловых карт, отслеживания по RFID-меткам, технологий компьютерного зрения или попросту визуального анализа человеком. Точность используемых методов отличается, поэтому движения, характерные для какого-либо поведения животного, также могут разниться от исследования к исследованию. Из-за этого может быть сложно определить поведенческие паттерны, которые могли бы сильно облегчить дальнейшие исследования жизни животных — именно поэтому необходимо разработать такие методы трекинга, которые позволили бы максимально точно отследить даже самые мелкие движения.

Джесси Маршалл (Jesse Marshall) из Гарвардского университета и его коллеги предложили использовать для этого захват движения классическим оптическим методом, в котором камера регистрирует отражение света от расположенных на теле маркеров. Чтобы облегчить расположение маркеров на теле животного, исследователи решили использовать пирсинг — и расположили по 20 покрытых серебром маркеров на теле пяти крыс: на лапах, голове и по длине позвоночника.

Для работы системы ученые создали мини-студию в виде небольшой площадки для игр, обнесенной прозрачными стенками, а вокруг поставили 12 камер; чтобы крысы больше двигались на площадке, на нее также положили игрушки и педаль для обучения: после нажатия на нее особь получает угощение или воду. Данные о положении частей тела каждой крысы записывали постоянно в течение недели, а для построения трехмерной модели использовали сверточную нейросеть, которая обучалась предсказывать положение каждого маркера на основе ее прошлого положения и положения других точек. 

В итоге с помощью CAPTURE ученым удалось построить схематичные (в виде палочек) трехмерные модели положения тела животного. По полученной модели можно оценивать не только положение отдельных частей тела, но и частоту их движения, а также отметить определенные паттерны, характерные, например, для груминга. Пространственная погрешность, то есть неточность в измерении положения маркеров относительно тела крысы, составляла в среднем меньше миллиметра.

Далее ученые решили проверить работу системы на крысах, которым ввели либо кофеин в дозировке 10 миллиграммов на килограмм веса, либо амфетамин в дозировке 0,5 миллиграммов на килограмм веса. Под действием введенных веществ крысы начинали двигаться намного больше: в движении они проводили 80 и 84 процента времени наблюдения для кофеина и амфетамина соответственно по сравнению с 32 процентами в спокойном состоянии. При использовании кофеина крысы больше времени тратили на груминг, а после введения амфетамина начинали кружиться вокруг своей оси. По словам ученых, повторяющееся поведение обычно наблюдается при введении чуть больших доз амфетамина: CAPTURE, таким образом, помогла им получить новые данные.

Также ученые оценили движения крыс с синдромом ломкой X-хромосомы, которым нокаутировали ген Fmr1. Такие крысы проводили сравнительно много времени в движении — по крайней мере, по сравнению со здоровыми сородичами — но тратили гораздо больше времени на груминг. По словам ученых, эти данные, полученные на модельных организмах, позволят подробнее изучить повторяющееся поведение, характерное для аутизма — симптома, часто сопровождающего синдром ломкой X-хромосомы.

Работу CAPTURE исследователи также сравнили с другим эффективным методом трекинга животных, DeepLabCut, основанной на алгоритмах компьютерного зрения, которую представили немецкие ученые два года назад. Систему обучили на 100 тысячах кадров движений крысы, снятых с шести камер: полученные метки пространственно отставали от реального положения частей тела крысы на два-три сантиметра. Улучшить работу системы не удалось даже после того, как ученые добавили для сбора данных еще шесть камер. В целом, использование CAPTURE оказалась эффективнее.

Впрочем, биологи для изучения поведения животных все еще довольно эффективно используют прямые наблюдения: например, в этом году с помощью них удалось описать 19 различных движений слоновьего хобота, а также детально рассмотреть гибкость щупальцев осьминога. 

Елизавета Ивтушок