蜜蜂采蜜后為什么會(huì)跳舞?貓?jiān)诒恢魅藫崦r(shí)為什么會(huì)發(fā)出咕嚕聲?怎樣才能知道，動(dòng)物的腦子里究竟在想些什么?科學(xué)家們從未停止對(duì)動(dòng)物行為奧秘的探索，以此研究大腦神經(jīng)對(duì)行為的調(diào)控，以及在藥物研發(fā)中的行為學(xué)評(píng)估。
中科院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院腦認(rèn)知與腦疾病研究所研究員王立平、副研究員蔚鵬飛等自主研發(fā)了一種多視角、三維自動(dòng)化行為采集設(shè)備，并提出一類(lèi)通用動(dòng)物三維行為圖譜框架“Behavior Atlas”。相關(guān)研究成果近日發(fā)表于《自然—通訊》。
據(jù)了解，該行為采集設(shè)備，能夠獲取動(dòng)物三維立體的運(yùn)動(dòng)姿態(tài)，將連續(xù)、復(fù)雜的行為簡(jiǎn)化為可以被人們理解的動(dòng)作模塊。該研究已在自閉癥模型小鼠上進(jìn)行了行為鑒定，成功實(shí)現(xiàn)在亞秒級(jí)自動(dòng)精確識(shí)別小鼠特征性的行為異常。
AI加持 三維展示動(dòng)物行為姿態(tài)
在傳統(tǒng)的動(dòng)物行為學(xué)采集與分析中，多采用單視角、提取2~3個(gè)身體特征點(diǎn)的方式來(lái)拍攝和追蹤動(dòng)物行為。然而身體部位的遮擋容易造成視角的偏差，導(dǎo)致行為數(shù)據(jù)分析誤差。此外，追蹤點(diǎn)太少難以將類(lèi)似四肢的精細(xì)動(dòng)作準(zhǔn)確收集。
自2018年起，王立平、蔚鵬飛團(tuán)隊(duì)就開(kāi)始思考利用新的機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)解決當(dāng)前在動(dòng)物行為學(xué)采集與分析領(lǐng)域存在的瓶頸。
“研究前期，我們使用傳統(tǒng)方法對(duì)行為進(jìn)行觀(guān)測(cè)時(shí)發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)有動(dòng)物行為實(shí)驗(yàn)的數(shù)據(jù)集缺乏，人工標(biāo)記原始的行為視頻工作量極大。即使對(duì)于某一物種在特定場(chǎng)景下構(gòu)建了足夠的數(shù)據(jù)集，但因不同物種和行為場(chǎng)景存在差異性，也讓積累的數(shù)據(jù)集無(wú)法復(fù)用。”蔚鵬飛表示。
對(duì)此，結(jié)合人工智能(AI)技術(shù)，團(tuán)隊(duì)自主研發(fā)了多視角、三維自動(dòng)化行為采集設(shè)備，能夠構(gòu)建動(dòng)物三維、多身體部位的運(yùn)動(dòng)骨架，更加全面地表征動(dòng)物的運(yùn)動(dòng)。
“與其他三維動(dòng)物行為采集設(shè)備相比，我們的系統(tǒng)采用的相機(jī)個(gè)數(shù)、對(duì)相機(jī)性能的要求都比較低，這極大地方便了對(duì)動(dòng)物三維行為數(shù)據(jù)的獲取，且非常易于擴(kuò)展至犬類(lèi)、非人靈長(zhǎng)類(lèi)的大動(dòng)物研究。”蔚鵬飛介紹。
此前，課題組博士生劉楠和韓亞寧使用該系統(tǒng)已成功在動(dòng)物的焦慮行為分析中取得了初步進(jìn)展，相關(guān)成果發(fā)表于《生物化學(xué)和生物物理研究通訊》。據(jù)了解，該技術(shù)涉及的兩項(xiàng)專(zhuān)利已經(jīng)授權(quán)轉(zhuǎn)化，設(shè)備已經(jīng)投入批量生產(chǎn)。目前，團(tuán)隊(duì)已經(jīng)收到了國(guó)內(nèi)外20多家科研機(jī)構(gòu)的合作意向。
精確收集 構(gòu)建行為“字典”
研究過(guò)程中，探索行為的本質(zhì)規(guī)律，對(duì)行為進(jìn)行解碼，構(gòu)建行為“字典”成為了團(tuán)隊(duì)研究的重點(diǎn)。
團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，動(dòng)物在展現(xiàn)行為時(shí)，首先通過(guò)肢體表現(xiàn)出豐富的姿態(tài)，而姿態(tài)的連續(xù)變化形成了行走、跳躍、攀爬、抓撓等動(dòng)作，進(jìn)一步表達(dá)出動(dòng)物的天性、習(xí)性、喜怒哀樂(lè)等。這種“姿態(tài)—動(dòng)作—行為譜”的行為模型就好比語(yǔ)言中的“字母—單詞—語(yǔ)句”模式，具有層級(jí)性。因此，行為數(shù)據(jù)也需要層級(jí)化收集。
想要精確地收集行為數(shù)據(jù)，就要回歸行為本身，構(gòu)建行為“字典”。結(jié)合人工智能算法技術(shù)，研究團(tuán)隊(duì)從連續(xù)的三維行為序列中，首先對(duì)行為的姿態(tài)層進(jìn)行離散化的表征，讓機(jī)器識(shí)別出行為的每一個(gè)姿態(tài)，相當(dāng)于構(gòu)建行為的“字母表”;其次從這些姿態(tài)表征中，將具有相似排列模式的姿態(tài)序列挖掘出來(lái)，作為行為的動(dòng)作層，相當(dāng)于構(gòu)建行為的“字典”。
“就像觀(guān)測(cè)一只正在抓撓的小鼠，我們需要解構(gòu)小鼠究竟撓了多少下、抓撓的時(shí)長(zhǎng)、所在的場(chǎng)景等，多方面收集行為數(shù)據(jù)。”蔚鵬飛表示，根據(jù)行為的層級(jí)化表現(xiàn)，研究團(tuán)隊(duì)進(jìn)一步構(gòu)建了一類(lèi)層次化動(dòng)物行為圖譜。
據(jù)悉，團(tuán)隊(duì)在自閉癥小鼠模型上進(jìn)行的驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)中，成功從分離出的40多種行為亞型中發(fā)現(xiàn)了自閉癥小鼠模型具有的特異性行為。所構(gòu)建的行為圖譜對(duì)行為數(shù)據(jù)分析后，發(fā)現(xiàn)行為結(jié)果與動(dòng)物的基因型存在高度的一致性。
目前該行為圖譜仍在不斷更新和完善中，針對(duì)不同物種進(jìn)行研發(fā)。據(jù)了解，團(tuán)隊(duì)已經(jīng)在非人靈長(zhǎng)類(lèi)、犬類(lèi)中開(kāi)展了研究，未來(lái)還將應(yīng)用在豬等實(shí)驗(yàn)動(dòng)物上。
行為數(shù)據(jù)說(shuō)話(huà) 解答好生物學(xué)問(wèn)題
行為學(xué)上的觀(guān)測(cè)和量化對(duì)藥物研發(fā)、疾病診斷有著重要意義。比如經(jīng)典的“強(qiáng)迫游泳實(shí)驗(yàn)”，通過(guò)觀(guān)測(cè)小鼠行為檢測(cè)抗抑郁藥物的作用。然而在該過(guò)程中，獲取的行為數(shù)據(jù)不精準(zhǔn)，使抑郁癥模型的建立和評(píng)估方法存在差異，讓該實(shí)驗(yàn)備受爭(zhēng)議。
隨著機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)的發(fā)展，旨在實(shí)現(xiàn)高精度、自動(dòng)量化行為的“計(jì)算神經(jīng)行為學(xué)”正在成為重要的新興研究領(lǐng)域，我國(guó)在該領(lǐng)域鮮有涉足，在國(guó)際上仍然處于“跟跑”狀態(tài)。
“長(zhǎng)期以來(lái)，受技術(shù)的局限，我們對(duì)動(dòng)物行為的觀(guān)測(cè)還停留在動(dòng)物‘在哪里’和‘跑多快’，而不知道動(dòng)物在‘干什么’。基于目前團(tuán)隊(duì)研發(fā)的精細(xì)化動(dòng)物行為檢測(cè)與分析系統(tǒng)，我們能夠更加客觀(guān)、準(zhǔn)確、全面地測(cè)量特定神經(jīng)環(huán)路操控下、藥物作用下以及基因操控下，動(dòng)物行為變化特征及對(duì)應(yīng)關(guān)系，從而進(jìn)一步推動(dòng)大腦認(rèn)知機(jī)制、類(lèi)腦智能以及腦疾病新藥研發(fā)等領(lǐng)域的研究。”王立平說(shuō)。
下一步，研究團(tuán)隊(duì)計(jì)劃將“Behavior Atlas”與微型化在體雙光子熒光顯微成像技術(shù)、高通量神經(jīng)電生理等技術(shù)相結(jié)合，在活體、長(zhǎng)時(shí)程觀(guān)測(cè)情況下，研究神經(jīng)元功能網(wǎng)絡(luò)，以及各種腦內(nèi)神經(jīng)遞質(zhì)如何精細(xì)地編碼特定的行為。
標(biāo)簽： 行為“字典”
