Yaygın meyve sineği olan Drosophila melanogaster, bazı yönlerden basit bir yaratıktır. Ancak diğerlerinde o kadar karmaşıktır ki, herhangi bir yaşam biçiminde olduğu gibi, onu anlamanın sadece yüzeyini kazımaktayız. Araştırmacılar, şimdiye kadarki en doğru dijital ikizi yaratarak D. melanogaster ile büyük bir adım attılar – en azından nasıl hareket ettiği ve bir dereceye kadar neden.
NeuroMechFly, EPFL’deki araştırmacıların yeni modellerini adlandırdıkları gibi, dikkatli taramalara ve gerçek sineklerin yakın gözlemine dayanan “morfolojik olarak gerçekçi bir biyomekanik modeldir”. Sonuç, istendiğinde, dolaşmak veya belirli temel uyaranlara gerçek bir sineğin yapacağı gibi tepki vermek gibi şeyler yapan bir 3B model ve hareket sistemidir.
Açık olmak gerekirse, bu, son birkaç yılda çok daha küçük mikroorganizmalarla bazı ilerlemeler gördüğümüz tam bir hücre hücre simülasyonu değil. Açlığı, vizyonu veya herhangi bir karmaşık davranışı simüle etmez – nasıl uçtuğunu bile değil, sadece bir yüzeyde nasıl yürüdüğünü ve kendini nasıl tımarladığını.
Bunun nesi bu kadar zor, soruyorsun? Bu tür bir hareket veya davranışı yaklaşık olarak tahmin etmek ve aşağı yukarı gerçek gibi hareket eden küçük bir 3B sinek yapmak bir şeydir. Biyolojik olarak doğru bir dış iskelet, kaslar ve onları kontrol eden sineklere benzer bir sinir ağı da dahil olmak üzere, fiziksel olarak simüle edilmiş bir ortamda kesin bir dereceye kadar bunu yapmak başka bir şeydir.
Bu çok kesin modeli yapmak için, morfolojik olarak gerçekçi 3D ağı oluşturmak için bir sineğin CT taramasıyla başladılar. Ardından, çok dikkatli bir şekilde kontrol edilen koşullarda yürüyen bir sineği kaydettiler ve hassas bacak hareketlerini takip ettiler. EPFL araştırmacıları daha sonra, bu hareketlerin, fiziksel olarak simüle edilen “baş, bacaklar, kanatlar, karın bölümleri, hortum, antenler, yular gibi eklemli vücut parçalarına” tam olarak nasıl karşılık geldiğini modellememiz gerekiyordu. uçuş sırasında.
Resim Kredisi: Pavan Ramdya (EPFL)
Bunların, gözlemlenen sineğin kesin hareketlerini bir simülasyon ortamına getirerek ve onları simüle edilmiş sinekle tekrar oynatarak çalıştığını gösterdiler – gerçek hareketler, modelin üzerinde doğru bir şekilde eşlendi. Daha sonra bunlara dayalı olarak yeni yürüyüşler ve hareketler yaratabileceklerini, sineğin gözlemlediklerinden daha hızlı veya daha kararlı bir şekilde koşmasına izin verebildiklerini gösterdiler.
Resim Kredisi: Pavan Ramdya (EPFL)
Doğayı iyileştirdiklerinden değil, tam olarak; sadece sineğin hareketinin simülasyonunun diğer, daha uç örneklere yayıldığını gösteriyorlar. Modelleri, yukarıdaki animasyonda da görebileceğiniz gibi, bir dereceye kadar sanal mermilere karşı bile sağlamdı.
“Bu vaka çalışmaları modele olan güvenimizi artırdı. Ama biz en çok, simülasyonun hayvan davranışlarını kopyalayamadığında, modeli iyileştirmenin yollarına işaret ederek ilgileniyoruz” dedi. Simülasyonlarının nerede bozulduğunu görmek, yapılacak işlerin olduğunu gösterir.
Makalenin özeti, “NeuroMechFly, karmaşık nöromekanik sistemler ve fiziksel çevreleri arasındaki etkileşimlerden davranışların nasıl ortaya çıktığı konusundaki anlayışımızı artırabilir” diyor. Nature Methods’da geçen hafta yayınlandı. Bir sineğin nasıl ve neden hareket ettiğini daha iyi anlayarak, onun altında yatan sistemleri de daha iyi anlayabilir ve diğer alanlarda içgörüler üretebiliriz (meyve sinekleri en çok kullanılan deney hayvanları arasındadır). Ve elbette, herhangi bir nedenle yapay bir sinek yaratmak isteseydik, önce kesinlikle nasıl çalıştığını bilmek isterdik.
NeuroMechFly bazı yönlerden hayatı dijital olarak simüle etme alanında büyük bir ilerleme olsa da, hala inanılmaz derecede sınırlıdır (yaratıcılarının ilk kabul edeceği gibi) küçük vücudun diğer birçok yönüne değil, yalnızca belirli fiziksel süreçlere odaklanmaktadır. ve Drosophila’yı Drosophila yapan akıl. Kodu kontrol edebilir ve belki de katkıda bulunabilirsiniz. GitHub veya kod okyanus.
