Біоінформатики створили нейромережу, яка здатна визначати рухові риси хвороби Паркінсона у людини, миші, жука і хробака. Модель дозволяє виділити риси рухових порушень, які зберігаються серед видів в еволюції, і надалі вивчати прояви хвороби на модельних організмах. Нейромережа заснована на методі домен-змагального навчання, а для інтерпретації даних автори використовували механізм уваги. Дослідження опубліковано в журналі.
Нейродегенеративні захворювання - хвороба Паркінсона, Альцгемера, шизофренія, - часто пов'язані з порушеннями в рухах. Це відбувається через нестачу дофаміну - цей нейромедіатор працює не тільки в структурах системи винагороди, а й регулює рухову активність через нейрони чорної субстанції. Якщо нейрони чорної субстанції гинуть, організм втрачає здатність правильно рухатися і з'являються тремор, перенапруження м'язів і акінезія.
Щоб дослідити ці процеси і шукати підходи до терапії, вченим необхідно змінювати параметри системи: кількість дофаміну, активність нейронів або навіть ураження мозку. Оскільки безпечно контролювати такі параметри у людини поки що важко, біологи використовують у своїх дослідженнях модельні організми: еволюційно близьких (наприклад, мишей) або більш далеких (безхребетних). Але і у такого підходу є значний мінус - людина і модельні організми рухаються по-різному і інтерпретувати результати таких досліджень для людини стає неможливо.
Дослідники з університету Осаки під керівництвом Такуї Маекава (Takuya Maekawa) створили модель, яка визначає загальні патерни руху для людини, миші, жука-хрущака і круглого черв'яка. Ця модель представляє домен-змагальну нейромережу (domain-adversarial neural network, DANN). Нейромережа отримує на вхід дані про параметри руху (наприклад, про швидкість і траєкторію) і виводить дані про клас (здоровий або з хворобою Паркінсона) і домен (людина, миша, жук або хробак).
Таким чином, щоб визначити загальні патерни хвороби для всіх видів, необхідно витягти ті, що нейромережа відрізняє за класом (здоровий або хворий), але не відрізняє по домену (вид). Однак отримані дані були представлені у формі, яку людині інтерпретувати важко. Тоді дослідники додали в нейромережу модуль уваги, що дозволяє виділяти з даних зрозумілі патерни і візуалізувати їх на графіках.
Дані про пересування всіх видів представляли графік траєкторії з параметрами руху в різних точках. При цьому дані всередині видів випадковим чином розділили на тестові та навчальні, після чого нейромережу навчили на різних парах: хробак-миша, хробак-чоловік, хробак-жук. Таким чином вдалося виявити загальні патерни в парах.
Так, наприклад, незважаючи на абсолютно різні системи пересувань, миша і хробак при хворобі Паркінсона не змогли підтримувати високу швидкість тривалий час. Надалі цей результат підтвердили і для людини. Для хробака і людини при хворобі Паркінсона характерною виявилася нестабільна швидкість при високому прискоренні - такий параметр часто вважають симптомом акінезії. В останній парі дослідники спостерігали високе прискорення при зміні напрямку руху - тобто тварини не могли здійснювати плавні повороти. Такі патерни можна буде використовувати для подальших досліджень нестачі дофаміну, а нейромережу застосувати і до інших рухових порушень.
Біологи часто використовують нейромережі у своїх дослідженнях - в тому числі, для аналізу даних активності мозку. Так, наприклад, за даними ЕЕГ можна розпізнати пісню, яку людина слухає в даний момент або навіть створити індивідуально привабливу особу.