深層学習により昆虫の秘められた日常を解き明かす

2024年4月23日
早稲田大学
東京農工大学　

本リリースの詳細は、早稲田大学公式WEBサイトをご覧ください⇒

【発表のポイント】
深層学習をベースとしたソフトウェア「DeepLabCut」(*1) を　使用し、コオロギの移動運動、摂食、睡眠様状態を　自動判別・定量化するシステムを構築。
人間のバイアスなしでコオロギの行動と姿勢を分析し、　日周リズム(*2) や体内時計の研究に貢献。
睡眠様状態(*3) を姿勢に注目して評価し、従来の　不動時間に基づくパラメータより精度の高いデータを提供。

 
【画像：https://kyodonewsprwire.jp/img/202404239885-O2-1wz9873Q】
図．「DeepLabCut」を用いたコオロギの体部位の自動ラベリングによる、複数の行動や姿勢の情報の取得。姿勢の情報については、後脚の角度と移動運動・睡眠様状態が相関することが示された。
 
早稲田大学総合研究機構の片岡孝介主任研究員、同大理工学術院の朝日透教授、および同大大学院先進理工学研究科（一貫制博士課程）の早川翔大の研究グループは、国立大学法人東京農工大学大学院農学研究院の鈴木丈詞教授の研究グループと共同で、昆虫の秘められた日常を解き明かすことを目的とし、従来の昆虫の日周リズム研究で不足していた姿勢や位置情報から行動を解析することに挑戦しました。

深層学習をベースとしたソフトウェアの「DeepLabCut」を活用することで、日周リズム研究でよく使用されるコオロギにおいて、移動運動の他、摂食や睡眠様状態など、複数の行動を個別にかつ同時に定量化するシステムを構築することに成功しました。このシステムにより、昆虫の複数の行動を観察者のバイアスなしで評価することが可能となり、各行動の関係性など日周リズム研究の新展開が期待できます。

本研究成果は、英国のThe Company of Biologists 社発行の科学ジャーナル『Biology Open』誌に、2024年4月23日（火）9:00 （現地時間BST）にオンラインで掲載されました。（論文名：DeepLabCut-based daily behaviouraland posture analysis in a cricket）。

【用語解説】
※1　DeepLabCut　
ユーザーフレンドリーなGUIが特徴的な行動解析用の深層学習ツール。検出したい任意の部位の座標情報を、作成したモデルから自動的に検出することで、時系列に沿った姿勢情報を正確に取得できる。
※2　日周リズム　
生物が示す1日周期の行動パターン。生物がもつ内因的な約24時間周期の概日リズムが外界の24時間周期の明暗変化に同調して生じる。例えば、人が眠る時間や起きる時間が一定のリズムを持つように、生物が日々同じ時間に活動や休息をする仕組みを指す。
※3　睡眠様状態　
昆虫のように脳波測定が難しい動物の睡眠は、動かない時間が続いたり、反応が鈍くなったりすることで特徴付けられ、「睡眠様状態」と表現される。たとえば、キイロショウジョウバエでは、5分以上の静止状態を睡眠と見なす。本研究では、静止時間と体の姿勢からコオロギの睡眠様状態を判定した。

【論文情報】
雑誌名：Biology Open
論文名：DeepLabCut-based daily behavioural and posture analysis in a cricket
執筆者名：早川翔大 、片岡孝介 、山本雅信 、朝日透 、鈴木丈詞
掲載日時（現地時間）：2024年4月23日（火）9:00 （現地時間BST）
DOI：https://doi.org/10.1242/bio.060237