科学家们设计了一种新方法，能够准确模拟动物的复杂运动。他们的研究解决了生物学中一个长期存在的问题：建模生物体复杂且常常不可预测行为的挑战。他们集中研究了线虫Caenorhabditis elegans，这是生物研究中常用的研究对象。研究结果发表在PNAS上，提升了我们预测和理解动物行为的能力，潜在应用扩展至机器人技术和医学研究。
科学家们设计了一种新方法，能够准确模拟动物的复杂运动。他们的研究解决了生物学中一个长期存在的问题：建模生物体复杂且常常不可预测行为的挑战。他们集中研究了线虫Caenorhabditis elegans，这是生物研究中常用的研究对象。研究结果发表在PNAS上，提升了我们预测和理解动物行为的能力，潜在应用扩展至机器人技术和医学研究。
“动物行为与简单的物理系统（例如摆锤或弹簧上的珠子）不同；它在有序与随机行为之间占据了一种空间。达到这种微妙的平衡非常具有挑战性，这使得我们的模型特别——它是第一种能够创建类生命动物模拟的模型，”位于冲绳科学技术大学（OIST）生物物理理论部的Greg Stephens教授说道。
准确模仿真实的蠕虫运动
“动物行为受多种因素的影响，包括其内部状态、环境经历、发展背景和遗传特征。在一个简单的、可预测的模型中表现出这些影响是相当显著和有些意外的。这种复杂性——以及我们准确建模的能力——是很重要的，”巴黎脑研究所和索邦大学的首席作者Antonio Costa博士指出。
开发模型是一个详细的过程，包括几个阶段。研究团队首先捕捉了蠕虫运动的高清晰度视频。他们应用机器学习技术来定位每一帧中的蠕虫形状。之后，他们研究了这些形状如何随着时间演变，以深入了解蠕虫行为。最终，他们确定了进行可靠预测所需的历史数据量。
“我们将实际动物行为统计——如运动速度和行为变化速度，与我们模拟生成的统计进行了比较，”Costa博士补充道。“这些数据集之间的强相关性显示了我们模型的高精度。”
对医学和机器人技术的影响
这项研究在超越线虫研究方面具有深远的影响。团队正在与利用该线虫研究不同化学物质如何影响行为的公司进行谈判。他们还在将该模型扩展到其他物种，例如广泛用于药物发现的斑马鱼幼虫。此外，研究人员正在研究在人类健康方面的应用，特别是在理解像帕金森病这样的运动障碍方面。
对医学研究的潜在影响是重大的。目前的运动障碍诊断方法通常依赖于在短暂临床访问期间进行的主观评估。这些变化可能太细微而不易直接观察，这使得这些医学状况的诊断变得复杂。这种新方法可能使得在家中更连续和客观地追踪患者运动成为可能，从而实现更准确的诊断和量身定制的治疗方案。
除了医学应用，这一模型还可能造福机器人技术，在机器人运动表现自然的障碍上，这一直是一个持续的问题。通过更好地理解动物如何在其环境中移动，工程师可以设计出更灵活和高效的机器人系统。
随着团队不断完善和拓宽他们的建模方法，他们预计这种方法将为有关环境影响、遗传学和行为之间复杂联系的新发现铺平道路。
