深度解碼社交行為模式AI賦能神經科學研究
動物在日常生活中展現出的復雜社交行為意味著什么?當鳥類群集并同步起飛時，它們是如何無聲地傳達信息的?為何魚群在遭遇威脅時會改變其游泳模式?
1月8日，記者從中國科學院深圳先進技術研究院獲悉，該院腦認知與腦疾病研究所研究員蔚鵬飛團隊將AI技術運用到神經科學研究中，提出一種研究社交行為的小樣本學習計算框架模型，解決精確檢測動物社交行為中多個難點，有望創新社交行為神經環路機制的研究范式。相關研究成果于當日發表在《自然·機器智能》上。
“多動物行為量化是解讀動物社交行為的關鍵，在神經科學和生態學中有著廣泛的應用意義。”《自然·機器智能》期刊高級編輯特倫頓·杰德對該研究評價道。
AI賦能 零標注精準識別動物身份
近年來，人工智能技術在傳統行為學研究領域的廣泛應用，促使計算神經行為學這一新興學科的蓬勃發展。DeepLabCut、SLEAP、MoSeq等AI動物行為追蹤技術正成為神經科學家重要的研究工具。
然而，上述技術在分析多個動物目標、動物自由社交行為時，仍無法實現海量數據標注、連續追蹤的身份準確性等問題。
在該研究中，研究團隊將AI技術運用到動物身份識別中，提出了雙向遷移學習計算框架，實現AI模型無需提前標注動物身份數據的零樣本多動物社交身份識別。識別準確率超過90%，完全滿足社交實驗的精度需求。
“雙向遷移學習的設計思路源自大腦工作機制的啟發。在非社交場景中，區分每一只動物的身份非常簡單，這些模型已經認識的動物身份信息，可以遷移到多動物社交的場景，實現了不同模型之間的知識共享和‘腦補’。”蔚鵬飛說，此舉解決了AI需要人工標注大量數據，才能實現多動物身份識別的問題。
跨物種普適應用 助力神經疾病研究
據悉，在此前研究中，蔚鵬飛團隊分別開發出單動物精細行為分析算法框架、微型化自由移動眼動追蹤設備等，研究發表在《自然·通訊》和《分子精神病學》等期刊。
“然而這些方法僅能在單動物實驗場景應用，限制了從實驗室到臨床醫療的研究拓展。”蔚鵬飛介紹，研究團隊自2020年底開始構思并嘗試將無監督、層次化的動態行為分解策略拓展至社交行為場景。
研究團隊開發的社會行為圖譜技術，目前已實現對動物社交行為進行并行、動態、層次的分解，對小鼠、大鼠、鳥、犬、非人靈長類等多種動物的社交行為特征進行自適應無監督聚類，獲得包括追逐、相互理毛、攻擊等百余種精細社交行為模塊。
“在研究過程中，我們發現了一個有趣的現象。小鼠和人類一樣，會主動‘關心’其他小鼠，尤其是精神疾病模型小鼠。”中國科學院深圳先進技術研究院腦認知與腦疾病研究所博士韓亞寧介紹，這為團隊進一步解析動物社交行為更深層次含義提供了新思路。
值得一提的是，除了小鼠外，該方法亦適用于計算鳥類和家犬的精準的3D社交姿態、身份和精細社交模塊，具有跨物種應用的潛力。
北京腦科學與類腦研究中心聯合主任、清華大學教授羅敏敏對該成果評價道，社會行為圖譜可以視為行為研究領域的一個“放大鏡”，它能幫助我們更精細地觀察和理解動物間復雜的社交互動、行為模式和其神經基礎。
“近年來，計算神經行為學的發展革新了經典的行為學范式，實現了從實驗室環境到自然環境的行為觀測。”蔚鵬飛表示，“未來AI賦能的神經科學研究將進一步加深從動物模型到臨床醫療的大數據生理參數的理解，為實施更加精準、個體化的無創神經調控提供指導，有望幫助人類突破理解復雜精神疾病的‘牢籠’。”
中國科學院深圳先進技術研究院腦認知與腦疾病研究所所長、深港腦科學創新研究院院長王立平表示，位于深圳光明科學城的腦解析與腦模擬基礎大設施，以及光明腦科學技術產業創新中心，一直秉持著技術開放共享的原則，希望這些新前沿研究技術，能更快向全國輻射，帶動腦科學整體研究水平的進一步提升。
(受訪者供圖)
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