Os animais estão em constante movimento e comportamento em resposta às instruções do cérebro. Mas, embora existam técnicas avançadas para medir essas instruções em termos de atividade neural, há uma escassez de técnicas para quantificar o próprio comportamento em animais que se movem livremente. Essa incapacidade de medir os principais resultados do cérebro limita nossa compreensão do sistema nervoso e de como ele muda nas doenças.
Um novo estudo realizado por pesquisadores da Duke University e da Harvard University apresenta uma ferramenta automatizada que pode capturar prontamente o comportamento de animais que se comportam livremente e reconstruir com precisão sua pose tridimensional (3D) de uma única câmera de vídeo e sem marcadores.
O estudo de 19 de abril na Nature Methods liderado por Timothy W. Dunn, Professor Assistente, Duke University, e Jesse D. Marshall, pesquisador de pós-doutorado, Harvard University, descreve uma nova rede neural profunda 3D, DANNCE (Rede Neural Alinhada 3-Dimensional para Etologia Computacional). O estudo segue o estudo da equipe de 2020 em Neuron, que revelou o sistema de monitoramento comportamental inovador, CAPTURE (Continuous Appendicular and Postural Tracking using Retroreflector Embedding), que usa captura de movimento e aprendizagem profunda para rastrear continuamente os movimentos 3D de animais que se comportam livremente. CAPTURE rendeu uma descrição detalhada sem precedentes de como os animais se comportam. No entanto, ele exigia o uso de hardware especializado e a fixação de marcadores aos animais, tornando-o um desafio de uso.
“Com o DANNCE, eliminamos esse requisito”, disse Dunn. “O DANNCE pode aprender a rastrear partes do corpo mesmo quando não podem ser vistas, e isso aumenta os tipos de ambientes nos quais a técnica pode ser usada. Precisamos dessa invariância e flexibilidade para medir os movimentos em ambientes naturalistas com maior probabilidade de eliciar o total e complexo repertório comportamental desses animais. ”
O DANNCE funciona em uma ampla gama de espécies e é reproduzível em laboratórios e ambientes, garantindo que terá um amplo impacto em estudos comportamentais de animais – e até mesmo humanos. Ele tem uma rede neural especializada adaptada para rastreamento de pose 3D a partir de vídeo. Um aspecto importante é que o espaço do recurso 3D está em unidades físicas (metros) em vez de pixels da câmera. Isso permite que a ferramenta generalize mais facilmente em diferentes arranjos de câmeras e laboratórios. Em contraste, as abordagens anteriores para rastreamento de pose 3D usavam redes neurais personalizadas para detecção de pose em duas dimensões (2D), que lutava para se adaptar prontamente a novos pontos de vista 3D.
“Comparamos o DANNCE com outras redes projetadas para realizar tarefas semelhantes e descobrimos que o DANNCE os superou”, disse Marshall.
Para prever pontos de referência no corpo de um animal, o DANNCE exigia um grande conjunto de dados de treinamento, que no início parecia difícil de coletar. “Redes neurais profundas podem ser incrivelmente poderosas, mas precisam de muitos dados”, disse o autor sênior Bence Ölveczky, professor do Departamento de Biologia Organísmica e Evolutiva da Universidade de Harvard. “Percebemos que CAPTURE gera exatamente o tipo de dados de treinamento ricos e de alta qualidade que esses pequenos cérebros artificiais precisam para fazer sua mágica.”
Os pesquisadores usaram CAPTURE para coletar sete milhões de exemplos de imagens e pontos-chave 3D rotulados em ratos a partir de 30 visualizações de câmeras diferentes. “Funcionou imediatamente em novos ratos, mesmo aqueles que não usavam os marcadores”, disse Marshall. “Nós realmente ficamos animados quando descobrimos que ele também poderia rastrear ratos com apenas alguns exemplos extras.”
Após a descoberta, a equipe colaborou com vários grupos da Duke University, MIT, Rockefeller University e Columbia University para demonstrar a generalidade do DANNCE em vários ambientes e espécies, incluindo saguis, chickadees e filhotes de ratos à medida que crescem e se desenvolvem.
“O que é notável é que esta pequena rede agora tem seus próprios segredos e pode inferir os movimentos precisos de animais nos quais não foi treinada, mesmo quando grandes partes de seus corpos estão escondidas da vista”, disse Ölveczky.
O estudo destaca algumas das aplicações do DANNCE que permitem aos pesquisadores examinar a microestrutura do comportamento animal muito além do que é possível atualmente com a observação humana. Os pesquisadores mostram que o DANNCE pode extrair ‘impressões digitais’ individuais que descrevem a cinemática de diferentes comportamentos que os ratos fazem. Essas impressões digitais devem permitir que os pesquisadores obtenham definições padronizadas de comportamentos que podem ser usados para melhorar a reprodutibilidade em laboratórios. Eles também demonstram a capacidade de rastrear cuidadosamente o surgimento do comportamento ao longo do tempo, abrindo novos caminhos no estudo do neurodesenvolvimento.
Medir o movimento em modelos animais de doença é extremamente importante para os programas de pesquisa básica e clínica e o DANNCE pode ser prontamente aplicado a ambos os domínios, acelerando o progresso em todas as áreas. Financiamento parcial para CAPTURE e DANNCE foi fornecido pelo NIH e pela Simons Foundation Autism Research Initiative (SFARI) e os pesquisadores observam o valor dessas ferramentas para estudos relacionados ao autismo e motores, tanto em modelos animais quanto em humanos.
“Como tínhamos uma capacidade muito baixa de quantificar o movimento e o movimento rigorosamente em humanos, isso nos impediu de separar os distúrbios do movimento em subtipos especializados que potencialmente poderiam ter diferentes mecanismos e remédios subjacentes. Acho que qualquer campo em que as pessoas notaram, mas foram incapaz de quantificar os efeitos em sua população verá grandes benefícios da aplicação desta tecnologia “, disse Dunn.
Os pesquisadores abriram o código da ferramenta e ela já está sendo usada em outros laboratórios. No futuro, eles planejam aplicar o sistema a vários animais interagindo. “O DANNCE muda o jogo para estudar o comportamento em animais que se movem livremente”, disse Marshall. “Pela primeira vez, podemos rastrear a cinemática real em 3D e aprender com detalhes sem precedentes o que os animais fazem. Essas abordagens serão cada vez mais essenciais em nossa busca para entender como o cérebro funciona.”
Publicado em 20/04/2021 11h11
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