ソーク研究所の科学者は、より高い解像度とより多くの機能で人間と動物の行動を追跡するために GlowTrack を作成しました。動きは、脳がどのように機能し、身体を制御するかを知るための窓です。人間や動物の動きの追跡は、クリップボードやペンによる観察から、人工知能に基づく現代のテクノロジーへと長い道のりを歩んできました。現在最も先進的な方法は、人工知能を使用して、体のさまざまな部分の動きを自動的に追跡します。ただし、これらのモデルのトレーニングには依然として時間がかかり、研究者は体の各部分に何百回または何千回も手動でラベルを付ける必要があるため限界があります。
現在、エイマン・アジム准教授と彼のチームは、蛍光色素ラベルを使用して人工知能を訓練する非侵襲的な動作追跡方法である GlowTrack を開発しました。強力で時間を節約し、高解像度を実現する GlowTrack は、マウスの足の 1 つの数字や人間の手の何百ものランドマークを追跡できます。
この技術は、2023 年 9 月 26 日に雑誌 Nature Communications に掲載され、その応用範囲は生物学、ロボット工学、医学などの分野に及びます。
「ここ数年、強力な人工知能ツールが研究室に持ち込まれ、行動追跡の分野に革命が起きました」と主著者でウィリアム・スキャンドリング開発教授のアジム氏は述べた。 「私たちの手法により、これらのツールの汎用性が高まり、実験室でのさまざまな動きの捕捉方法が改善されました。動きの定量化が改善されれば、脳がどのように行動を制御しているのかをより深く理解できるようになり、筋萎縮性側索硬化症（ALS）やパーキンソン病などの運動障害の研究に役立つ可能性があります。」
動物の動きを捕捉する現在の方法では、多くの場合、研究者がコンピュータ画面上で身体の一部に手動で繰り返し注釈を付ける必要がありますが、このプロセスは時間がかかり、人的ミスが発生しやすく、時間も限られています。手動アノテーションは、AI モデルが受信する限られたトレーニング データに特化しているため、これらの方法は多くの場合、小規模なテスト環境でのみ使用できることを意味します。たとえば、照明、動物の体の向き、カメラの角度、またはその他の要因が変化すると、モデルは追跡された体の部分を識別できなくなります。
これらの制限に対処するために、研究者は蛍光色素を使用して動物や人間のさまざまな部分を標識します。これらの「目に見えない」蛍光色素ラベルを使用すると、視覚的に多様な大量のデータを迅速に作成し、人間による注釈を必要とせずに人工知能モデルに入力できます。この強力なデータを入力すると、これらのモデルを使用して、人間による注釈では達成するのが難しい解像度で、より多様な環境での動きを追跡できます。
これにより、異なる研究室が同じモデルを使用してさまざまな状況で体の動きを追跡できるため、研究間の動きデータを比較する機会が開かれます。アジム氏は、実験の比較と再現性が科学的発見のプロセスにおいて重要であると信じています。
「蛍光色素タグは完璧な解決策です」と、ソークの生物情報学アナリストで筆頭著者のダニエル・バトラー氏は述べた。 「当社の蛍光色素タグは、必要なときだけ点灯するドル紙幣の目に見えないインクのようなものです。当社の蛍光色素タグは瞬く間にオンまたはオフにできるため、大量のトレーニング データを生成できます。」
将来的にチームは、GlowTrack のさまざまなアプリケーションをサポートし、その機能を 3 次元モーションを再構築できる他の追跡ツールや、これらの大規模なモーション データ セットのパターンを探索できる分析手法と組み合わせることに興奮しています。
「私たちのアプローチは、動きを捉えて定量化するための、より高感度で信頼性の高い包括的なツールを必要とする多くの分野に利益をもたらす可能性があります」とアジム氏は述べた。 「他の科学者や非科学者がこれらの手法をどのように採用するか、そしてどのようなユニークで予期せぬ応用が生まれるか楽しみにしています。」