Умная компьютерная программа под названием JAABA помогла ученым создать атлас поведения плодовых мушек, охватывающий весь мозг.
Программа машинного обучения отследила положение и каталогизировала поведение 400 000 плодовых мушек за более чем 225 дней видеосъемки, помогая исследователям сопоставить конкретное поведение с различными группами нейронов.
«Мы хотели понять, что делают нейроны на клеточном уровне, - говорит руководитель группы Janelia Кристин Брэнсон. Она и ее коллеги сообщили о работе 13 июля в журнале Cell..
Их результаты являются наиболее полными нейронными картами поведения из когда-либо созданных. По словам Брэнсона, такие подробные карты могут дать исследователям отправную точку для отслеживания нейронных схем, которые мухи используют для выполнения определенных действий, таких как прыжки или уход за крыльями. По ее словам, понимание внутренней работы мозга мухи может даже дать представление о нейронных основах человеческого поведения.
Хотя мозг плодовой мушки Drosophila melanogaster размером всего с маковое зернышко, он состоит примерно из 100 000 нейронов, которые взаимодействуют в сложных схемах, чтобы контролировать широкий спектр поведения.
«Мухи делают все, что организм должен делать в мире», - говорит соавтор исследования Элис Роби, научный сотрудник Janelia. «Они должны найти пищу, они должны убежать от хищников, они должны найти себе пару, они должны размножаться». Все эти действия, по ее словам, включают в себя различные способы взаимодействия с окружающей средой.
Ученые идентифицировали некоторые нейроны, работающие, скажем, в ухаживании или преследовании, но никто не занимался сразу всем мозгом. Команда Брэнсона применила общемозговой подход для обнаружения нейронов, участвующих в наборе из 14 видов поведения, включая взмахи крыльями, походку краба и попытку совокупления..
Команда изучила 2 204 популяции мух, которые являются частью коллекции, разработанной в Джанелии, под названием GAL4 Fly Lines. Мухи генетически спроектированы таким образом, чтобы повышать активность определенных нейронов. Предыдущая работа с визуализацией, проект Джанелии FlyLight, определила, где в мозгу находятся эти нейроны, поэтому у исследователей уже была анатомическая карта нейронов, предназначенных для каждой группы мух. Но исследователи не знали, какую роль эти нейроны играют в поведении.
Измерение активности нейронов у одного типа мух, например, заставило их сбиться в кучу, когда их поместили в неглубокую посуду, говорит лаборант Джонатан Хирокава, ныне инженер по мехатронике в Рокфеллеровском университете в Нью-Йорке. Другие виды мух вели себя еще более причудливо, вспоминает он. «Иногда попадались мухи, которые кружили по кругу или следовали друг за другом, как будто они были на конга».
Из этих поведенческих особенностей исследователи могли бы собрать воедино типы клеток, участвующих, например, в ходьбе или движении задним ходом. По словам Роби, исследователи решили проблему автоматически. Используя видеоролики с мухами, Роби научил программу машинного зрения и обучения JAABA, Janelia Automatic Behavior Annotator, тому, как распознавать определенные виды поведения. Затем команда Брэнсона поручила JAABA наблюдать за поведением 2 204 различных групп мух и обозначать их поведение на видео - подвиг, на который у людей ушло бы около 3 800 лет.
В дополнение к сопоставлению типов клеток с поведением, исследователи выявили нечто совершенно новое: нервные клетки, связанные с женским поведением преследования. «Было несколько сообщений об агрессии самок, но не о погоне самок за другими мухами», - говорит Роби.
Это открытие выделяется, говорит Брэнсон, но это всего лишь один из тысяч результатов, полученных в ходе их исследования. «С помощью этих больших наборов данных мы пытались выяснить, как вы на самом деле делитесь информацией», - говорит она. Их решением является программа под названием BABAM, или доступный для просмотра атлас карт анатомии поведения. С помощью BABAM ученые могут исследовать новые данные, создавать карты, связывающие поведение с анатомией мозга мух, и искать группы мух, связанные с определенным поведением.
Брэнсон и Роби говорят, что новые результаты подчеркивают преимущества смешения различных научных дисциплин в Janelia. «Вот что происходит, когда вы объединяете биологов и ученых-компьютерщиков», - говорит Роби.