人工智能技術的發展，不僅極大助力了科學家們解析和認識生物行為，更為神經科學研究提供了革命性的視角。
對動物社會行為的量化，是揭示互動階段大腦功能和精神障礙的重要步驟。
但是，當一群動物在一起時，如何研究它們的社交行為，以解碼動物大腦及相關神經環路的功能？
人工智能技術的發展，不僅極大助力了科學家們解析和認識生物行為，更為神經科學研究提供了革命性的視角。
近日，國際學術期刊《自然·機器智能》在線發表了深圳科學家團隊研發的可智能、精確檢測動物社交行為的小樣本學習計算框架模型SBeA（Social Behavior Atlas）。
突破理解復雜精神疾病的“牢籠”
簡單來說，SBeA能夠對多個動物目標的自由社交行為進行連續追蹤、識別、標注，更重要的是能夠量化、分析。它是一個基于人工智能的多動物社交行為分析計算框架。
SbeA目前實現了對動物社交行為的并行、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，獲得了包括追逐、相互理毛、攻擊等百余種精細社交行為模塊，不需要提前定義社交行為類別，有利于發現新的、未定義的自由社交行為表型。
人工智能有希望幫助人類突破理解復雜精神疾病的“牢籠”——從實驗室、自然環境到臨床醫療的串聯研究
1月23日，相關論文的通訊作者、中國科學院深圳先進技術研究院腦所/深港腦科學創新研究院蔚鵬飛研究員向澎湃科技表示，這一工作有望成為計算神經行為學研究領域的一塊重要拼圖。未來的目標將更加聚焦于對神經編碼的理解，開發新的神經調控技術應用于臨床。近幾年計算神經行為學的發展已經使經典的行為學范式得到了革新，實現了從實驗室環境到自然環境的行為觀測。在未來，人工智能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，人工智能有希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所/深港腦科學創新研究院王立平院長表示，前述最新發表的研究工作使用數據驅動的方式，揭示了數字化的動物社交行為背后的結構規律，希望依托腦解析與腦模擬重大科技基礎設施和光明腦科學技術產業創新中心平臺面向全國盡快實現充分技術共享。
前述論文的第一作者中國科學院深圳先進技術研究院在讀博士研究生韓亞寧告訴澎湃科技，通過使用SBeA，目前在小鼠等模式動物中已經發現了數種和精神疾病造模相關的異常行為。
他表示，最新發表的SBeA模型突破了當前缺乏相關標簽數據的瓶頸，僅需要標注幾百張圖片，SBeA模型在看過這幾百張圖片后，就會“自學”和“腦補”。SBeA參考了人腦相關認知過程，充分利用了少量圖片中的有效信息，使用從少量圖片中提取的背景和動物目標等信息，按照動物的運動特征，重新組合這些信息生成新的場景，從小數據集構建大數據集，以提升各項任務的性能，從而訓練更強大的人工智能模型，實現了多動物3D社交姿態估計、身份識別和社交行為分類等功能。
韓亞寧表示，SBeA既可以用于基礎研究，也可以用于疾病診斷?！皬膶嶒炇易叩脚R床，是我們設計SBeA的初衷。SBeA不但能夠加速發現新的異常行為、提升行為檢測的精度，而且有希望關聯不同物種的精細行為模式，以行為作為一種生物標志物，用于診斷疾病。”
改進的空間
韓亞寧介紹，科學是一步一步發展的，神經生物學家們從幾十年來對大腦的研究積累的經驗中逐漸意識到，精準的理解行為是精準理解大腦功能的一個關鍵環節。2015年至2018年，哈佛大學神經生物學教授Sandeep Robert Datta使用深度相機和機器學習工具Moseq，發現大腦紋狀體編碼行為的“語法”，揭示了動物產生自然行為的機理。2018年至2021年，DeepLabCut、multi-animal DeepLabCut、LEAP和SLEAP等基于人工智能的動物姿態估計技術陸續被開發出來，從而不需要在動物身體添加任何的物理標記，就能實現動物數十個身體點的精準追蹤。但保證它們的追蹤精度需要數以萬計的人工標注的數據。
SBeA量化鳥和犬的精細社交行為。
最新發表的SBeA模型突破了這一瓶頸。但SBeA還有改進的空間。
韓亞寧表示，在技術層面，目前SBeA采用多階段的人工智能神經網絡結構，難以做到社交行為的實時檢測。在未來的研究中，希望設計一個端到端的神經網絡結構，輸入視頻，直接輸出社交行為的標簽類別，實現社交行為的實時監測。
此外，在實驗層面，目前SBeA僅嘗試應用于小鼠、鳥和家犬的曠場社交行為，未來將逐漸應用到果蠅、斑馬魚和非人靈長類等模式動物的社交行為檢測，并從實驗室環境的應用過渡到臨床醫療環境的應用。
論文鏈接 ：https://www.nature.com/articles/s42256-023-00776-5
本文鏈接：深圳科學家發明智能工具，幫助破解復雜行為和精神疾病謎題http://m.lensthegame.com/show-11-2340-0.html
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