動物の行動を観察する実験には、多大な忍耐と時間が必要です。これに伴い、AIを活用した行動解析ツールが数多く開発され、動物の行動解析の効率化が急速に進んでいます。ただし、これらのツールのほとんどは、骨格の特徴を追跡することによって行動を推定します。動物が画面上で重なり、体の一部が隠れると、精度と速度が大幅に低下します。
名古屋大学大学院理学研究科の山内勇人博士課程学生、田中良也講師、上河内あずさ教授らの研究グループは、同大学院薬学研究科の竹内良輔助教と共同で、動物が特定の行動をとっているときの姿勢や外観、形態を直接解析するAI動物行動解析ツール「YORU」を開発しました。上河内教授は「人間の目に識別可能な動作であれば、複雑な動作であっても学習・解析することが可能です。YORUはオープンソースソフトウェアとして無償公開していますので、多くの研究者に活用していただきたいと考えています。」とコメントしています。この研究は『Science Advances』誌に掲載された。
YORU は動物の行動を 90% 以上の精度で検出し、原因となる特定のニューロンを瞬時に制御します。
提供：名古屋大学 高橋一生
動物の行動の根底にあるメカニズムを研究するには、各タイプの行動を個別に分析し、定量化することが不可欠です。 「YORU」は、機械学習アルゴリズムである物体検出を応用することで、従来のツールでは対応が難しかった交尾や毛づくろいなどの複雑な動きを伴う行動だけでなく、複数の個体が同時に関わり合う社会的行動も正確かつ迅速に解析することができます。さらに、リアルタイム解析機能と投影光学系を組み合わせることで、特定の行動を示す動物個体を正確にターゲットし、神経活動を操作することに成功しました。
山内氏は「動画から解析したい行動を選択し、その行動が出現する数十～数百フレームを抽出し、モデルを学習させるだけで行動を認識できる。人間が見た目で区別できれば、動物が重なっていてもYORUは90％以上の精度で分類できる」と説明する。
実験では、ショウジョウバエ8匹の集団における求愛・交尾行動、6匹のアリの栄養指向性（食物の移動行動）、ゼブラフィッシュの定位行動などを高精度に検出することに成功した。研究者らはまた、光遺伝学を利用してショウジョウバエの神経活動を操作する実験も実施した。
ショウジョウバエの羽の伸展は、オスが片方の羽を伸ばして振動させ、求愛歌として知られる音を発する求愛行動です。メスがこの歌を聞くと、交尾に対する受容性が高まります。そこで研究チームは、オスの羽の伸長をリアルタイムで検出し、その羽の伸長を制御するニューロンの活動が検出の瞬間に光遺伝学的に抑制されるという実験を行った。
研究者らは、YORUを使用してカメラフレームをリアルタイムで分析し、検出された羽の伸長に応じて光の伝達を制御したところ、オスの羽が伸長するたびにすぐに光が伝達されることを発見した。これは、神経細胞の抑制に伴う雄の羽の伸長頻度の減少、およびそれに対応する交尾率の減少につながり、求愛歌の抑制が交尾の抑制につながることを示した。
複数の個体がいる環境で各動物の行動に応じて個体選択的な光刺激を可能にするために、プロジェクターの光源を制御するモジュールがシステムに組み込まれました。このモジュールを使用して、研究者らは、オスの羽の伸長が検出された瞬間にスポットライトのような光線がメスに向けられる実験を行った。光照射により聴覚一次ニューロンが抑制されるように遺伝子改変されたメスが使用された。その結果、オスの翅を伸ばす行動に応じたメスの選択的照明に成功し、交尾率が低下した。
これらの結果は、YORU を使用して、ターゲット行動が検出された瞬間の特定の個人の神経活動を操作できることを実証しました。
雑誌情報
出版物: 科学の進歩
タイトル: YORU: リアルタイム閉ループフィードバックのためのオブジェクトベースアプローチによる動物行動検出
DOI: 10.1126/sciadv.adw2109
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