Ученые НОШ МГУ представили инструмент для анализа поведения и поиска селективных к поведению нейронов
Исследователи из Института перспективных исследований мозга (ИПИМ) и биологического факультета МГУ разработали программный инструмент Sphynx для анализа поведения животных и выявления селективной активности нейронов относительно актов поведения. Этот инструмент помогает расшифровать, как отдельные нейроны связаны с различными аспектами поведения, и предоставляет новые возможности для изучения работы мозга. Об этом сообщили в пресс-службе вуза.
Данные исследования опубликованы в IEEE Xplore и представлены на конференции Neurotechnologies and Neurointerfaces 2024. Программный пакет доступен для научного сообщества на GitHub, что открывает возможности для дальнейших исследований и междисциплинарного сотрудничества.
Проект выполнен при поддержке Программы развития МГУ (проект №23-Ш03-02 НОШ «Мозг, когнитивные системы, искусственный интеллект»).
Анализ поведения животных играет ключевую роль в понимании когнитивных процессов. Однако выделение отдельных поведенческих актов в виде цифровых данных — сложная задача, особенно в гетерогенных условиях. Традиционные методы часто требуют значительных временных и трудовых затрат, включая ручную аннотацию данных и визуальную проверку записей. Современные подходы с применением машинного обучения, такие как нейросетевые алгоритмы, позволяют сократить эти затраты, но требуют предварительной подготовки данных и тщательной настройки моделей. Sphynx решает эту проблему, предоставляя исследователям интерфейс для анализа данных и мощные инструменты автоматизации, которые позволяют анализировать движения, позы и взаимодействия животных в различных условиях.
Кроме того, Sphynx не ограничивается только анализом движений — он также учитывает особенности окружающей среды, такие как расположение объектов, зоны интереса и пространственные границы, что делает его особенно полезным для изучения сложных поведенческих парадигм. Это обеспечивает более глубокое понимание поведения животных и позволяет выявлять скрытые зависимости между нейронной активностью и факторами окружающей срежы. В рамках работы исследователи использовали алгоритмы для сегментации видео с последующим распознаванием движений и поз животных. Sphynx позволяет выделить ключевые аспекты поведения — такие как передвижение, отдых, исследование объектов — и связать их с активностью нейронов гиппокампа. Программный пакет также обеспечивает автоматическое определение актов взаимодействия животных с окружающими объектами и оценку их роли в когнитивных процессах.
«Используя Sphynx, мы смогли выявить избирательность нейронов CA1 гиппокампа в ответ на конкретные поведенческие акты, включая поиск пищи и исследование окружения», — отметил ведущий автор исследования, сотрудник ИПИМ МГУ Виктор Плюснин.
