現在、動物の行動に関する研究は依然として標準化が不十分な人間の観察に依存しています。しかし今回、研究者らは将来的にこの行動観察を実行できるコンピュータープログラムを開発した。さまざまな状況における動物の動きを人間よりも詳細に自動的に記録することができます。このように、オープンソース プログラムは、将来的には行動観察をさらに標準化し、おそらくまったく新しい行動パターンを発見するのに役立つ可能性があります。
1960年代にジェーン・グドールがタンザニアのジャングルでチンパンジーを研究したり、1970年代にコンラート・ローレンツがシュタルンベルク湖でハイイロガンを研究して以来、行動研究手法は考えられているほど変わっていない。動物の行動を解読するには人間による観察が依然として不可欠です。しかし、これらは動物の行動の複雑さをすべて捉えることはできません。また、科学的な標準化とデータの結合は限られた範囲でのみ可能です。
行動観察者としてのコンピューター
マックス・プランク精神医学研究所のジョエリ・ボルデス率いる研究者らは、行動研究に革命をもたらす可能性のあるコンピュータープログラムを開発した。彼らは、数年前にリリースされた、個々の動物の体の中心を自動的に追跡できる「DeepLabCut」をベースに構築しています。しかし、プログラムは、さまざまな姿勢が動物の特定の行動にとって正確に何を意味するのかをまだ知りませんでした。しかし、それが「DeepOF」で変わりつつあります。たとえば、マウスが狂ったようにペーシングするのはストレスを表していると Python プログラムに説明すると、DeepOF はこの動作を認識し、時間の経過とともに評価できます。
ただし、このプログラムは事前の指示がなくても機能します。次に、類似した行動パターンを特定し、体系的に要約します。特定されたパターンを調べる科学者は、最終的にそれらを解釈し、より大きな文脈の中に配置することができます。このようにして、これまで見過ごされていたかもしれない新しい行動を明らかにすることができます。以前の方法と比較して、DeepOF には、長期間にわたって、または多くの動物が同時に走り回っている場合でも、動物の行動をすべての複雑さで記録できるという大きな利点もあります。人間の観察力が限界に達した状況。
さらに、研究者は標準化された方法で行動データを、神経活動や代謝活動に関するデータなどの他の測定値と組み合わせて、そこから新たな洞察を得ることができるようになりました。さらに、動物の行動を歪める可能性のある人間の存在や実験装置の干渉を受けることなく、自然な環境で動物を観察できるようになりました。
DeepOF は人間の観察を上回る
しかし、この改善された動物の行動観察で何ができるでしょうか?動物の行動は、特に精神疾患に関しては、ある程度、人間の行動に匹敵します。心理的障害が実験動物にどのような症状を引き起こすのか、そしてさまざまな治療アプローチが実験動物にどのように作用するのかを知ることで、研究者はこれに基づいて人間のためのより良い治療法を開発することができます。したがって、DeepOF の最初の大規模な野外試験は、マウスの重度のうつ病に関する研究の一環として行われました。動物に慢性的なストレスを与え、それによってうつ症状を引き起こすために、ボルデス氏と彼のチームは、1匹のマウスを攻撃的な同種のマウスと数か月間閉じ込めた。次に、確立された実験設定で 1 回、DeepOF で 1 回ずつ、これまで知られていなかった他の同種動物に対してマウスがどのように反応するかを調べました。
その結果、DeepOF は、このマウスがうつ病で同種の新しいメンバーを無視していることを正確に識別することができました。プログラムは、とりわけ、齧歯動物の動きがよりゆっくりで、あまり周囲を見回さず、丸くなっていたことから、これに気づきました。手動観察と比較して、DeepOF は行動とその継続時間を検出する点ではるかに強力かつ正確でした。したがって、ボルデス氏と彼の同僚は、この無料のオープンソース プログラムが将来的に世界中の観察研究でも使用される可能性があると想定しています。
出典: マックス・プランク精神医学研究所;技術記事: Nature Communications、 doi: 10.1038/s41467-023-40040-3
