科学家们已经开发出一种新方法，可以非常精确地模拟动物的复杂动作。研究小组着手解决生物学中一个长期存在的挑战——如何准确地模拟生物体复杂而看似不可预测的运动。他们重点研究了秀丽隐杆线虫，这是一种广泛应用于生物学研究的模式生物。
该研究结果发表在《美国国家科学院院刊》上，有助于预测和理解动物行为，其潜在应用范围从机器人到医学研究。
“与钟摆或弹簧上的头等简单的物理系统不同，动物的行为存在于规则和随机行为之间的空间。“捕捉这种微妙的平衡是非常棘手的，这就是我们的模型的独特之处——以前从来没有人展示过如此逼真的动物模型，”冲绳科学技术研究所(OIST)生物物理理论小组的负责人格雷格·斯蒂芬斯教授解释说。
“动物的行为受到许多因素的影响，包括其内部状态、环境经历、发育历史和基因遗传。用一个简单的预测模型来表达这些影响是了不起的，有点违反直觉。这种复杂性以及我们有效建模的能力值得注意，”索邦大学巴黎大脑研究所的第一作者安东尼奥·科斯塔博士解释说。
创建模型是一个复杂的过程，涉及几个步骤。研究小组首先录制了蠕虫运动的高分辨率视频。他们使用机器学习技术在每个视频帧中识别蠕虫的形状。然后，他们分析了这些形状如何随着时间的推移而变化，以更深入地了解蠕虫的行为。最后，他们确定了需要多少过去的数据才能做出可靠的预测。
“我们将真实动物行为的统计特征，如运动速度和行为变化的频率，与我们的模拟结果进行了比较，”科斯塔博士补充说。“这些数据集之间的密切匹配证明了我们模型的高准确性。”
这项研究的意义远远超出了对蠕虫的研究。该团队已经在与使用这种线虫的公司进行沟通，以测试化学化合物对行为的影响。他们还将该模型应用于其他物种，包括经常用于药物发现研究的斑马鱼幼虫。此外，研究人员正在探索在人类医学上的应用，特别是在帕金森病等运动障碍的研究中。
这对医学研究的潜在影响是巨大的。目前运动障碍的诊断方法往往依赖于在短暂的临床访问中进行的主观观察。这些变化可能太微妙，无法直接观察，这也是诊断这些疾病具有挑战性的部分原因。这种新方法可以提供更连续、客观的患者运动测量，甚至在家庭环境中，从而导致更精确的诊断和个性化的治疗策略。
除了医学，该模型还可以应用于机器人等领域，在这些领域，实现自然的运动一直是一个挑战。通过更好地了解动物如何在环境中导航，工程师们可能能够设计出适应性更强、效率更高的机器人系统。
随着研究小组不断完善和扩展他们的建模技术，他们预计这种方法将为理解环境因素、遗传和各种物种行为之间的复杂关系开辟新的途径。
