Deep Learning nutzen, um die Emotionen von Mäusen zu beurteilen

Tiermodelle, besonders Mäuse, spielen eine wichtige Rolle bei der Untersuchung von Emotionen und der Entwicklung von Behandlungen, die Menschen helfen könnten. Mäuse sind nützlich, weil sie viele Ähnlichkeiten mit Menschen in ihren Körperfunktionen teilen, leicht zu züchten sind und ein gut verstandenes genetisches Profil haben. Das macht sie ideal, um Emotionale Zustände zu studieren und neue Therapien für psychische Gesundheitsprobleme zu testen.

Eine grosse Herausforderung bei der Untersuchung von Emotionen bei Mäusen ist, dass sie uns nicht sagen können, wie sie sich fühlen. Stattdessen schauen die Forscher auf körperliche Anzeichen oder Verhaltensweisen, um ihre emotionalen Zustände zu verstehen. Traditionelle Methoden zur Messung von Stress oder Angst bei Mäusen können teuer und invasiv sein, was oft die Reaktionen der Tiere beeinflusst. Alternativ kann das Beobachten von Verhalten durch Videoaufnahmen eine günstigere und weniger störende Möglichkeit sein, Daten zu sammeln, besonders bei Medikamententests für Stimmungstabilisatoren.

#Häufige Tests zur Messung emotionaler Zustände

Der Open Field Test (OFT) ist eine weit verbreitete Methode, um Angst und Motivation bei Mäusen zu bewerten. Ein weiterer Test, bekannt als Mouse Sickness Scale, erlaubt es Forschern, Anzeichen von Krankheit zu überprüfen, indem sie beobachten, wie sich Mäuse bewegen oder erscheinen. Anzeichen wie reduzierte Bewegung, aufgerichtetes Fell, hocken oder hängende Augenlider können darauf hindeuten, dass eine Maus sich unwohl fühlt. Ähnlich wird die Mouse Grimace Scale verwendet, um Schmerzzeichen bei Mäusen zu identifizieren, und ist sowohl im veterinärmedizinischen als auch im Forschungskontext wertvoll.

Ein grosser Vorteil dieser Skalen ist, dass sie oft angewendet werden können, während die Mäuse in ihren Heimkäfigen sind, wodurch die Angst minimiert wird, die durch das Bewegen in unbekannte Testumgebungen entstehen könnte.

#Herausforderungen in der Verhaltensanalyse

Traditionell war die Analyse von Videos von Mäusen auf emotionale Zeichen eine manuelle und zeitaufwendige Angelegenheit, die oft zu menschlichen Fehlern führte. Um dies zu beheben, sind automatisierte Werkzeuge entstanden, die Fortschritte in Technologien wie Deep Learning nutzen. Diese Werkzeuge verbessern die Fähigkeit, emotionale Zustände bei Mäusen genau und effizient zu bewerten.

Eine prominente Anwendung von KI ist die Identifizierung von Gesichtsausdrücken bei fixierten Mäusen. Forscher haben ein Deep-Learning-System entwickelt, das Videos von frei bewegenden Mäusen analysieren kann und ihre emotionalen Zustände ähnlich wie bei menschlichen Bewertungen der Mouse Grimace Scale bewertet. Durch das Verfolgen von Gesichtsausdrücken ermöglicht diese Technologie einen tieferen Einblick, wie Mäuse emotional auf verschiedene Situationen reagieren.

#Methode und Struktur der Studie

In unserer Forschung konzentrierten wir uns darauf, einen Deep-Learning-Ansatz zu verwenden, um zu verbessern, wie wir emotionale Reaktionen bei Mäusen bewerten. Wir erstellten einen Datensatz, der speziell darauf abzielt, Symptome zu identifizieren, die mit Depressionen mithilfe einer Substanz namens Lipopolysaccharid (LPS) in Verbindung stehen, die Krankheiten hervorrufen kann. Diese Reaktion ist bekannt dafür, Verhaltensweisen auszulösen, die ähnlich wie Angst und Depression sind, wie z.B. Appetitlosigkeit und Rückzug von sozialen Interaktionen.

Wir verwendeten männliche und weibliche erwachsene C57BL/J6-Mäuse für unsere Studien. Die Mäuse wurden paarweise gehalten und hatten unbegrenzten Zugang zu Futter und Wasser in einer kontrollierten Umgebung. Im Verlauf der Studie folgten alle Verfahren ethischen Richtlinien, um das Wohl der Tiere sicherzustellen.

Um emotionale Reaktionen zu bewerten, teilten wir die Mäuse in verschiedene Behandlungsgruppen ein: eine Kontrollgruppe, die Kochsalzlösung erhielt, und drei Gruppen, die unterschiedliche Dosen von LPS erhielten. Jede Maus wurde zu fünf verschiedenen Zeitpunkten nach der Behandlung gefilmt, um Veränderungen in ihrem Verhalten im Laufe der Zeit festzuhalten.

#Beobachtungs- und Filmpprozess

Während des Experiments zeichneten wir Videos von den Mäusen auf, um ihre Reaktionen zu überwachen. Jede Filmaufnahme begann mit einer 10-minütigen Akklimatisierungsphase, in der die Mäuse sich an eine transparente Box gewöhnen konnten. Nach einer Baseline-Aufnahme injizierten wir den Mäusen entweder Kochsalzlösung oder LPS und filmten ihr Verhalten zu verschiedenen Zeitpunkten danach. Die zeitliche Planung dieser Aufnahmen basierte auf früheren Studien, die darauf hinwiesen, dass die meisten bemerkbaren Symptome als Reaktion auf LPS einige Stunden nach der Behandlung auftreten.

Wir hatten das Ziel, eine Fülle von Daten zu sammeln, um unser Computer-Modell zu trainieren, um das Verhalten von Mäusen genau zu analysieren.

#Training des Deep-Learning-Modells

Um die Videos für die Analyse vorzubereiten, konzentrierten wir uns darauf, wichtige Gesichtszüge aus den Aufnahmen zu extrahieren. Durch die Verarbeitung der Frames stellten wir sicher, dass nur klare und relevante Daten verwendet wurden, um unser Modell zu trainieren. Dies beinhaltete das Ausrichten und Beschneiden der Bilder, um sich auf die Gesichtszüge der Maus zu konzentrieren, die entscheidend sind, um emotionale Zustände zu interpretieren.

Wir trainierten unser Modell mit einem Deep-Learning-Framework, das es ihm ermöglichte, Gruppen von Frames aus jedem Video zu analysieren. Diese Aggregationsmethode bot Flexibilität und verbesserte die Fähigkeit des Modells, die Wichtigkeit verschiedener Frames zu gewichten, was zu genaueren Vorhersagen über den emotionalen Zustand der Maus führte.

#Ergebnisse und Beobachtungen

Unsere Ergebnisse zeigten, dass das Modell effektiv zwischen der Kontrollgruppe und den mit höheren Dosen von LPS behandelten Mäusen unterscheiden konnte. Diese Fähigkeit war am deutlichsten vier Stunden nach der Injektion, was dem erwarteten Zeitrahmen für die Beobachtung von Angst- und depressiven Verhaltensweisen entsprach.

Das Modell war besonders erfolgreich darin, die Gruppe mit hoher LPS-Dosis von der Kontroll- und der Niedrigdosisgruppe zu unterscheiden. Die Unterschiede zwischen den niedrigeren Dosen waren jedoch weniger klar. Das stimmt mit bestehenden Forschungen überein, die darauf hindeuten, dass signifikante Verhaltensänderungen als Reaktion auf LPS meist erst nach einigen Stunden auftreten, insbesondere bei höheren Dosen.

#Fazit und zukünftige Richtungen

Wir haben erfolgreich einen Datensatz erstellt, der die Bewertung von depressionsähnlichem Verhalten bei Mäusen mithilfe von LPS-Injektionen ermöglicht. Durch die Anwendung einer Deep-Learning-Methode, die mehrere Frames von Videodaten berücksichtigt, ist unser Modell in der Lage, emotionale Zustände effektiv zu bewerten. Die Ergebnisse stimmten mit dem überein, was von traditionellen Bewertungssystemen zu erwarten ist, und zeigen das Potenzial dieses Ansatzes für zukünftige Forschungen.

In Zukunft hoffen wir zu erkunden, wie unser Modell auf andere stressauslösende Szenarien angewendet werden kann, wie chronische soziale Niederlagen, ein weiteres Verfahren zur Untersuchung von Angst und Depression bei Tieren. Diese Weiterentwicklung könnte weitere Einblicke in emotionale Zustände bei Mäusen liefern und die Entwicklung von Behandlungen fördern, die möglicherweise der psychischen Gesundheit von Menschen zugutekommen.