Инструмент для анализа поведения мышей в трехмерных лабиринтах создали в МГУ
Исследователи Института перспективных исследований мозга и биологического факультета МГУ представили новую разработку – расширение программного комплекса Sphynx, позволяющее анализировать поведение мышей в трехмерных пространствах. Программа открывает путь к более точному изучению когнитивных карт и пространственной ориентации у животных в условиях, приближенных к естественным.
Исследование представлено на конференции Neurotechnologies and Neurointerfaces 2025 и опубликовано в IEEE Xplore. Проект выполнен при поддержке Программы развития МГУ (проект №23-Ш03-02 НОШ «Мозг, когнитивные системы, искусственный интеллект»).
Традиционные поведенческие эксперименты чаще всего проводят в плоских (2D) аренах, где животные перемещаются только по горизонтали. Однако в природе поведение животных разворачивается в трех измерениях: с подъемами, спусками и взаимодействием с многоуровневой средой. Чтобы учитывать эти особенности, ученые МГУ разработали специализированный трехмерный лабиринт и программные алгоритмы для реконструкции и анализа движений животных в объеме.
В рамках эксперимента мыши перемещались по сложному трехмерному лабиринту, включающему более 30 сегментов, расположенных на разной высоте и с различными углами наклона. Особое внимание было уделено разработке методов отслеживания движения животных с использованием единственной видеокамеры и технологии DeepLabCut. Ученые добились высокой точности регистрации поз животных даже в условиях плохой видимости, бликов от акриловых стенок и изменяющегося освещения.
Для компенсации искажений, возникающих при съемке сверху, был создан алгоритм преобразования координат из 2D-видео в трехмерную модель лабиринта. Более того, для участков, где движение животных невозможно было определить напрямую из-за перекрытий или отражений, использовались специальные топологические ограничения, учитывающие физическую структуру лабиринта. Это позволило точно восстановить траекторию движения мышей даже в «слепых зонах».
Расширенный модуль анализа поведения позволяет оценивать параметры не только горизонтального, но и вертикального движения, включая суммарный набор высоты, спуски и количество переходов между уровнями. Лабиринт автоматически разбивается на типы участков (прямые, наклонные, подъемы и спуски), что дает возможность количественно описывать поведение в разных условиях. Программа регистрирует, на каких уровнях и участках мыши чаще делают паузы, где передвигаются быстрее и какие траектории выбирают при изучении пространства.
«Наш подход позволил впервые получить точные количественные параметры навигации мышей в трехмерной среде, – подчеркивает первый автор работы, лаборант Института перспективных исследований мозга МГУ Виктор Плюснин. – Такие данные особенно важны для понимания работы гиппокампа и формирования пространственной памяти в естественных условиях».
Разработка имеет открытую архитектуру и уже интегрирована в программный комплекс Sphynx, что делает ее доступной для других лабораторий. Пакет и документация опубликованы на GitHub и, по словам авторов, могут быть адаптированы к другим конфигурациям лабиринтов и даже к другим видам животных. Работа открывает новые возможности для исследований нейрофизиологии пространственного поведения и может быть полезна при разработке когнитивных нейротехнологий.
Информация предоставлена пресс-службой МГУ
Источник фото: Etouale / Pixabay
Разместила: Ирина Усик