Для опытов на мышах: создан инструмент, анализирующий поведение грызунов в трехмерных лабиринтах

Для опытов на мышах: создан инструмент, анализирующий поведение грызунов в трехмерных лабиринтах

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, приближённых к естественным.

Традиционные поведенческие эксперименты чаще всего проводят в плоских (2D) аренах, где животные перемещаются только по горизонтали. Однако в природе поведение животных разворачивается в трёх измерениях: с подъёмами, спусками и взаимодействием с многоуровневой средой. Чтобы учитывать эти особенности, учёные МГУ разработали специализированный трёхмерный лабиринт и программные алгоритмы для реконструкции и анализа движений животных в объеме.

В рамках эксперимента мыши перемещались по сложному трёхмерному 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. Учёные 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 трёхмерную 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, подъёмы и спуски), что даёт 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 трёхмерной среде, – подчёркивает 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.

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»).

Источник: МГУ

Экологическая катастрофа: 95% африканских пингвинов в Южной Африке погибли от голода всего за 8 лет
Дата помпейской трагедии неверна? Ученые усомнились в том, что извержение Везувия случилось летом