大阪大学、同志社大学、名古屋市立大学、岡山大学の共同研究グループは、異なる種の移動行動データを統合的に分析できる人工知能技術を開発し、進化系統的に大きくかけ離れたヒト、マウス、昆虫、線虫のそれぞれドーパミンが欠乏した個体に共通して現れる行動特徴を発見した。

 運動障害を伴う病気の分析は、介入実験が困難な人間の代わりに実験用のモデル動物が用いられてきた。しかし、異なる種の動物は、体長・移動方法が大きく異なるため、それらの移動行動データを直接比較して分析することは困難だった。

 研究グループは、動物の移動軌跡から種の判別は不可能だが、正常か病気(ドーパミン欠乏)の個体かを判別可能な行動特徴を抽出する人工知能技術(ニューラルネットワーク)を開発した。病気を見分けられる特徴は、種に共通する病気の特徴と考えられた。

 この手法を、ヒト、マウス、コクヌストモドキ(米の害虫)、線虫のそれぞれドーパミンが欠乏している個体および正常個体の移動行動データに適用し、種横断的に見られる移動特徴を発見した。ドーパミンが欠乏したヒト、マウス、線虫には、速い速度を保って移動できない、加速時に速度が安定しないといった運動障害が共通して見られた。また、ドーパミンが欠乏したマウス、線虫、昆虫には、曲がる前にスムーズに速度を落とせないといった運動障害が共通して見られた。

 今回の研究成果により、パーキンソン病などの運動障害を伴う病気の治療法の開発のために、人より実験が容易な動物を用いて治療法の効果の確認が可能になる。また、ドーパミン欠乏が運動に及ぼすメカニズムが、線虫から人間まで進化的に保存されている可能性があるとしている。

論文情報:【Nature Communications】Cross-species Behavior Analysis with Attention-based Domain-adversarial Deep Neural Networks

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