Технология позволяет за считаные минуты оценить перспективность лекарств от депрессии, деменции и других аффективных расстройств — в отличие от многочасового ручного анализа видеозаписей. В основе решения — нейросеть, обученная распознавать позы и действия животных с генетическими нарушениями работы мозга.
Для обучения алгоритма исследователи вручную разметили свыше 7 тыс. кадров, отметив на них ключевые точки на теле крысы: кончик носа, лапы, корпус. Благодаря этим данным нейросеть научилась самостоятельно определять, что делает животное: бегает, замирает, встает на задние лапы или исследует территорию. Такой подход исключает субъективность ручной обработки и повышает воспроизводимость результатов.
Точность классификации поведения животных достигла высоких показателей. На примере двух генетических линий крыс ученые показали: для гиперактивных особей (с нарушением обратного захвата дофамина) точность составила 84% (главный маркер — длина пройденного пути), а для животных с дефицитом серотонина — 98% (ключевой признак — стойки на задних лапах). Система также выявила, что у крыс с нокаутом гена тирозингидроксилазы второго типа снижена вертикальная активность при сохранении общей подвижности.
«Мы продемонстрировали потенциал применения методов машинного обучения для анализа поведения животных. Мы полагаем, что разработанная система в сочетании с предложенными поведенческими тестами способна существенно ускорить и стандартизировать анализ поведения как различных генетических линий, так и скрининг новых потенциальных фармакологических препаратов», — рассказал «Известиям» первый автор исследования, младший научный сотрудник, аспирант направления «Нейробиология» Научного центра генетики и наук о жизни университета «Сириус» Данил Луковиков.
Подробнее читайте в эксклюзивном материале «Известий».
Источник: iz.ru
