それはすべてボディーランゲージについてです。
ラットの社会生活を追跡するための新しいAI方法は、自閉症などの人間の状態に影響を与える可能性のある脳と社会の行動の関係を研究者をよりよく理解するのに役立つ可能性があります。
機械学習手法は、論文で詳しく説明されています。社会的行動の風景をマッピングする、」 最近Cellで公開されました。 ベンスP.ÖLVECZKY、生物および進化生物学の教授（OEB）と論文の共著者は次のように説明しました。
「私たちはこれらの動物に興味をそそる人格を見ています。多くの点で、これらのバリエーションは、社会性を含む多くの興味深い行動現象の基礎を理解するのに役立ちます」と彼は付け加えました。
ネズミは社会的な生き物です。人間と同じように、彼らは、触るとボディーランゲージの複雑な社会的パターンを通して彼らの行動に影響を与える方法で互いに相互作用します。これらのラットの相互作用は、私たち自身からそれほど遠くないと研究者は言います。
Ölveczkyは現実の例を挙げました。「人々が私の研究室に入ったとき、私は頭を少しひっかき、すぐに頭を掻き、足を越えて足を横切ります。
ラットの行動の研究は何年も存在してきましたが、過去には観察と限られた数のデータポイントに依存していました。
「この分野の基準は、誰かが数時間や数時間のネズミのビデオを見て、「ああ、彼らはそこに触れたと思う。この男は他の男を模倣していたと思う」と言うことです」とÖlveczkyは言いました。
新しい研究は、画期的なテクノロジーのおかげで、これらの社会的行動がどのように伝えられるかを詳細に見ることができました。インタラクションのビデオから、マシンラーニングパイプラインは、1億1,000万を超える3Dポーズを抽出し、ラットが動いて相互作用したときにさまざまなポイントを追跡しました。その後、研究者は、これらの動物が他の動物の周りでどのように振る舞うかをグラフ化することができます。
「この方法論を持つことにより、主観的な人間の観察者を、特定のジェスチャーまたは相互作用モチーフの行動定量化と識別のための非常に厳格で再現可能な方法に置き換えることができます」とÖlveczky氏は述べています。
AIはまた、研究者が「人間が何年も数年かかる量のデータをスクロールするのに分析する」ことを許可しました、と言いました。 ugne klibaite、ÖlveczkyLabのポスドク研究員であり、論文の主任著者。
「コンピュータービジョンとディープラーニングが進行し、テクノロジー、カメラ、コンピューターがどれだけ進歩したかを考えると、実際に3Dで高解像度の動物の動きを得ることができます」とKlibaite氏は述べています。今、彼女は続けました、「私たちはそれが何を意味するのかを考える機会があります。」
この進歩は、すでに自閉症の研究のための新しい分野を開いています。複雑な障害、自閉症にはおそらく環境成分があるとÖlveczkyは述べた。しかし、特定の高リスク遺伝子が自閉症に素因となる遺伝的要素があることも明らかであるようです。
「問題は、この遺伝子の突然変異またはノックアウトが脳にどのように影響するか、そしてそれがどのように社会的行動の変化につながるのかということです。」
からの資金があります 自閉症研究のためのサイモンズ財団、これらの特定の遺伝子にバリエーションがあるラットを提供していたため、研究者はこれらの遺伝子修飾ラットがどのように社会化されたかを見ることができました。
自閉症が人間の状態であることを強調している間、研究者はいくつかの興味深い類似点を見つけました。
「これはスペクトル障害であり、さまざまなラットモデルにもその変動性の一部が見られます」とÖlveczky氏は述べています。
自閉症スペクトルの子どもたちは、多くの場合、スペクトルではない子どもたちとは異なる方法で交流していることに注意して、「ノックアウトされた特定の遺伝子に依存するこれらのラットの社会的相互作用のさまざまな種類の違いも見られます」と述べました。
進行中の研究では、これらの類似性と、それらが変化した遺伝子とどのように関連するかを調査します。
「このプラットフォームを使用して、脳のさまざまな部分がソーシャルジェスチャーをどのように処理しているかについて質問するつもりです」とÖlveczky氏は述べています。 「この行動の違いに責任がある回路をより深く、実際に特定することができますか？そして、それができれば、それができるなら、それは治療への新しいアプローチを非常によく鼓舞することができます。」
この研究の価値に加えて、データの収集と行動分析を主導したKlibaite氏によると、研究の価値（ラットの膜と動きの軌跡）が共有されると述べた。
「うまくいけば、これをコミュニティにリリースし、人々にデータにも関与させることで、会話の人々に、脳がどのように社会的行動の根底にあるかについてのより良いモデルを作ることができます。」
この研究のための資金は、一部には国立衛生研究所から来ました。