오사카대학, 도시사대학, 나고야시립대학, 오카야마대학의 공동연구그룹은 다른 종의 이동행동 데이터를 통합적으로 분석할 수 있는 인공지능기술을 개발하여 진화계통적으로 크게 멀어진 인간, 마우스, 곤충, 선충의 각각 도파민이 결핍된 개체에 공통적으로 나타나는 행동 특징을 발견했다.
운동 장애를 수반하는 질병의 분석은 개입 실험이 곤란한 인간 대신 실험용 모델 동물이 사용되어 왔다.그러나, 다른 종의 동물은, 체장·이동 방법이 크게 다르기 때문에, 이들의 이동 행동 데이터를 직접 비교해 분석하는 것은 곤란했다.
연구 그룹은 동물의 이동 궤적에서 종의 판별은 불가능하지만, 정상인지 병(도파민 결핍)의 개체인지를 판별 가능한 행동 특징을 추출하는 인공 지능 기술(신경망)을 개발했다.질병을 구별 할 수있는 특징은 종에 공통적 인 질병의 특징으로 간주되었다.
이 방법을 인간, 마우스, 코쿠누스토모도키(쌀 해충), 선충의 각각 도파민이 결핍된 개체 및 정상 개체의 이동 행동 데이터에 적용하여 종횡단적으로 보이는 이동 특징을 발견하였다.도파민이 결핍된 인간, 마우스, 선충에게는 빠른 속도를 유지하고 이동할 수 없고, 가속시에 속도가 안정되지 않는 등의 운동장애가 공통적으로 보였다.또, 도파민이 결핍된 마우스, 선충, 곤충에는, 구부러지기 전에 부드럽게 속도를 떨어뜨릴 수 없다고 하는 운동 장애가 공통적으로 보였다.
이번 연구 성과에 의해 파킨슨병 등의 운동장애를 수반하는 질병의 치료법의 개발을 위해 사람보다 실험이 용이한 동물을 이용하여 치료법의 효과를 확인할 수 있게 된다.또한, 도파민 결핍이 운동에 미치는 메커니즘이 선충에서 인간까지 진화적으로 보존되어 있을 가능성이 있다고 한다.
