Мыши всегда в движении. Даже если для их действий нет внешней мотивации (например, кошка, скрывающаяся в нескольких футах от нас), мыши постоянно размахивают усами взад и вперед, обнюхивают окружающую среду и ухаживают за собой.
Эти спонтанные действия активизируют нейроны во многих различных областях мозга, обеспечивая нейронное представление того, что животное делает в мозгу момент за моментом. Но как мозг использует эти устойчивые, широко распространенные сигналы, остается загадкой.
Теперь ученые из исследовательского кампуса Джанелия HHMI разработали инструмент, который может на шаг приблизить исследователей к пониманию этих загадочных сигналов, охватывающих весь мозг. Инструмент, известный как Facemap, использует глубокие нейронные сети , чтобы связать информацию о движениях глаз, усов, носа и рта мыши с нейронной активностью в мозге.
Результаты опубликованы в журнале Nature Neuroscience .
«Цель такова: какое поведение представлено в этих областях мозга ? И если большая часть этой информации содержится в движениях лица , то как мы можем это лучше отслеживать?» — говорит Атика Саеда, аспирантка лаборатории Стрингера и ведущий автор новой статьи с описанием исследования.
Создание Facemap
Идея создать лучший инструмент для понимания сигналов всего мозга родилась из предыдущих исследований лидеров группы Janelia Карсена Стрингера и Мариуса Пачитариу. Они обнаружили, что активность во многих различных областях мозга мыши — долгое время считавшаяся фоновым шумом — является сигналом, вызванным этим спонтанным поведением. Однако до сих пор неясно, как мозг использует эту информацию.
«Первый шаг к реальному ответу на этот вопрос — это понять, какие движения управляют этой деятельностью и что именно представлено в этих областях мозга», — говорит Стрингер.
Для этого исследователям необходимо иметь возможность отслеживать и количественно оценивать движения и соотносить их с активностью мозга. Но инструменты, позволяющие ученым проводить такие эксперименты, не были оптимизированы для использования на мышах , поэтому исследователи не смогли получить необходимую им информацию.
«Все эти различные области мозга управляются этими движениями, поэтому мы считаем, что очень важно лучше понять, что на самом деле представляют собой эти движения, потому что наши предыдущие методы действительно не могли сказать нам, что это за движения», — говорит Стрингер.
Чтобы устранить этот недостаток, команда просмотрела 2400 видеокадров и пометила отдельные точки на лице мыши, соответствующие различным движениям лица, связанным со спонтанным поведением. Они выделили 13 ключевых точек на лице, которые отражают индивидуальное поведение, например, взмахивание, уход за телом и облизывание.
Команда сначала разработала модель на основе нейронной сети, которая могла бы идентифицировать эти ключевые точки в видеороликах с лицами мышей, собранных в лаборатории в различных экспериментальных установках.
Затем они разработали еще одну модель на основе глубокой нейронной сети, чтобы соотнести эти ключевые данные о точках лица, представляющие движение мыши, с нейронной активностью, что позволило им увидеть, как спонтанное поведение мыши управляет нейронной активностью в определенной области мозга.
Facemap является более точным и быстрым, чем предыдущие методы, используемые для отслеживания орофациальных движений и поведения мышей. Инструмент также специально разработан для отслеживания лиц мыши и предварительно обучен для отслеживания множества различных движений мыши. Эти факторы делают Facemap особенно эффективным инструментом: модель может предсказать вдвое большую нейронную активность у мышей по сравнению с предыдущими методами.
В более ранней работе команда обнаружила, что спонтанное поведение активирует нейроны зрительной коры — области мозга, которая обрабатывает визуальную информацию, поступающую от глаза. Используя Facemap, они обнаружили, что эти кластеры активности нейронов были более распределены по этой области мозга, чем считалось ранее.
Facemap доступен бесплатно и прост в использовании. Сотни исследователей по всему миру уже скачали этот инструмент с момента его выпуска в прошлом году.
«Это то, что если кто-то захочет начать, он сможет загрузить Facemap, запустить видео и получить результаты в тот же день», — говорит Сайеда. «Это просто делает исследования в целом намного проще».
Теги: ИИ, приложение, распознавание
