Amerikalik olimlar qora laboratoriya sichqonlarida ogʻriq darajasini baholay oladigan bulutli platformani ishlab chiqdi. U hayvonning yuz ifodasini — uning burni, qulog‘i, moʻylovi va koʻzining qisilish darajasini tahlil qiladi. Ilgari tadqiqotchilar bu vazifani oʻzi bajargan, ammo natijalar shuni koʻrsatmoqdaki, yaratilgan platforma buni odamdan kam boʻlmagan holda, qisqa vaqt ichida bajarar ekan. Tadqiqot natijalari bioRxiv.org saytida chop etilgan.
Hayvonning qanchalik ogʻriqni boshdan kechirayotganini aniqlash qobiliyati nafaqat bevosita parvarish va davolanish uchun, balki odamlarga yordam berish uchun ham foydalidir. Masalan, bu usul analgetiklar samaradorligini baholash uchun zarur. Shu tufayli 2010-yilda oq laboratoriya sichqonlari uchun grimas shkalasi ishlab chiqilgan. Mushuk, quyon, ot, choʻchqa va qoʻylar uchun xuddi shunday oʻlchov shkalalari mavjud. Oq sichqonlar uchun ishlab chiqilgan shkala jonzotning ogʻriq darajasini uning burni, qulogʻi va moʻylovi holatiga, shuningdek, koʻzini qanchalik qattiq yopishiga qarab aniqlaydi.
Sichqon uchun oʻlchov shkalasini yaratish maqsadida tadqiqotchilar tomonidan avvaliga sichqonlarning yuqori sifatli videolari yigʻildi, soʻngra ularni bir nechta kadrlarga — har bir video 8–10 ta kadrga boʻlindi. Soʻngra ularni mutaxassislarga baholash uchun taqdim etishdi. Masalan, sichqon ogʻriqdan koʻzini yumishi yoki qulog‘ini yopib olishi mumkin. Mos ravishda mutaxassislar buni quyidagicha izohladi: 0 ball — hech qanday reaksiya yoʻq (yaʼni hayvon koʻzini yummaydi yoki qulog‘ini yopmaydi), 1 — oʻrtacha ifodalangan, 2 — aniq ifodalangan. Bunday yondashuv mashaqqatli va mutaxassislar bahosi subyektivdir. Chunki bir kishining hayvon ogʻrigʻi uchun bergan bahosi boshqasining xulosasiga umuman toʻgʻri kelmasligi mumkin.
Chapel Xilldagi Shimoliy Karolina universiteti xodimi Mark Zilka boshchiligidagi tadqiqotchilar neyron tarmogʻini oq sichqonlarning tasvirini hayvon ogʻriqni his qilayotgan va ogʻriq boʻlmagan kadrlarga ajratishga oʻrgatdi. Biroq mutaxassislar grimas shkalasidan foydalangani kabi neyron tarmogʻi ham hayvonlarning ogʻrigʻini miqdoriy jihatdan aniqlay olmadi. Bundan tashqari, C57BL/6 sichqonlaridan avval foydalanish mumkin emas edi, chunki sichqonlarning rangi qora edi. Bu esa jiddiy kamchilik, chunki tadqiqotda eng koʻp foydalaniladigan sichqonlar ayni qora rangda edi. Tadqiqotchilar nima uchun bu sichqonlarga shunchalik bogʻlanib qolgani va bu eng koʻp oʻrganilgan yoʻnalish ekani haqida koʻplab qiziqarli maʼlumotlarni bizning blogimizdan bilib olishingiz mumkin.
Shunda Mark Zilka jamoasi qora sichqonlarda, kelajakda esa har qanday rangdagi sichqonlar va boshqa sutemizuvchilar turida yuz ifodasini tahlil qilishni osonlashtirish uchun PainFace bulutli platformasini ishlab chiqdi. Platforma ogʻriqni noldan sakkizgacha boʻlgan shkalada baholay oladi. PainFace hayvonning yuz ifodasidagi oʻzgarishlarni aniqlash va baholash uchun bir nechta, murakkab neyron tarmoqlardan iborat kaskaddan foydalanadi.
Tadqiqotchilar algoritmni ishlashga oʻrgatish uchun C57BL/6 sichqonlaridan foydalangan. Sichqonlar uch guruhga boʻlindi. Bir guruhda laparotomiya jarayoni amalga oshirildi, yaʼni qorin devoridan va ichakdan bir yoki ikki santimetr kesib olib tashlandi, ikkinchisida ichak olib tashlandi, jarrohlikdan oldin qoʻshimcha ravishda bu guruhdagi sichqonlarga ogʻriqsizlantiruvchi berildi. Uchinchi guruhda esa jarrohlik jarayoni imitatsiya qilindi. Bu sichqonlar ham behush qilindi, jarrohlikka tayyorlandi, kesilishi kerak boʻladigan joydan hatto yunglari olib tashlandi, ammo ularga laparotomiya qo‘llanilmadi. Har bir sichqon jarrohlikdan oldin va keyin 30 daqiqa davomida yuqori sifatli videotasvirga olindi.
Yigʻilgan videolar PainFaceʼga yuklandi. Dastur har bir videodan 400–500 ta sichqon tasvirini ajratib oldi. Shu tarzda 70 000 dan ortiq sichqon tasviri toʻplandi. Ushbu kadrlarning baʼzilari odamlar tomonidan grimas shkalasi boʻyicha baholangan. Maʼlumotlar toʻplami qisman oʻrganish uchun ishlatilgan va qisman keyingi PainFace testi uchun qoʻllangan.
Treningdan soʻng PainFace sichqon yuzining qaysi qismi tasvirda aks etganini muvaffaqiyatli tarzda aniqladi. Koʻzni aniqlash darajasi 0,84 ni tashkil etdi. Burun va quloqni aniqlash darajasi 0,99, moʻylovniki esa 0,91 ni tashkil etgandi.
Shuningdek, treningdan soʻng PainFace grimas shkalasi boʻyicha baho bera boshladi. Dasturni oʻqitish davom etar ekan, uning hisob-kitoblari aniqligi oʻsib bordi va eng yuqori nuqtada 0,75 va undan baland koʻrsatkichlarni (yaʼni dastur baholari 100 ta holatdan 75 tasida odamning baholariga mos keldi) tashkil etdi. Shu bilan birga, mutaxassis tomonidan qoʻyilgan va PainFace tomonidan bashorat qilingan ballar bir-biriga sezilarli darajada mos tushdi. Aksariyat tasvirlar uchun baholar 0,5 ball bilan farq qildi.
Mualliflar hisob-kitoblar aniqligini yoʻqotmaslik uchun tahlil qilinadigan kadrlarning minimal sonini hisoblab chiqdi. Aniqlanishicha, 10 daqiqalik videodan 75 kadr yetarli boʻlar ekan. Taqqoslash uchun odamlar uch daqiqalik videodan bitta kadrni tanlaydi, yaʼni PainFace kemiruvchidagi ogʻriqni odamdan kam boʻlmagan holda baholadi va bu vazifani tezroq bajardi.
Keyinroq Mkgill universiteti xodimi Jeffri Mogil boshchiligida ushbu tajriba takrorlandi va natijalar avvalgisini takrorladi. Bu PainFace dasturini C57BL/6 sichqonlarida ogʻriq darajasini baholashda ishlatish mumkinligini tasdiqladi.
Mualliflar PainFaceʼni butun dunyo boʻylab tadqiqotchilarga taqdim etishdan oldin tekshirishda davom etadi. Hozircha ular dasturni oz sonli ogʻriq sohasida ishlovchi mutaxassislarga berishni rejalashtirmoqda. Birinchidan, bu bilan mualliflar natijalarning ishonchligini qayta-qayta tekshirishi mumkin boʻladi. Boshqa tomondan, bu platformaning aniqligini oshiradi.
PainFace dasturining ishlash tamoyili mashinani o‘rganishga va sichqon yuzining oʻzgarishiga asoslangan. Ammo yuqorida aytib oʻtilganidek, boshqa uy va laboratoriya hayvonlari, jumladan, mushuklardagi ogʻriq darajasini aniqlash uchun ham shunga oʻxshash shkalalar mavjud. Mushuk grimasi shkalasi mushugingiz ogʻriyotgani yoki ogʻrimayotganini tushunishga yordam beradigan ilovani amaliyotga kiritib berdi.
Muallif: Yekaterina Roshina.Ushbu maqola nplus1.ru saytidagi “Алгоритм определил уровень боли мыши по выражению морды” nomli maqolaning tarjimasi.
Muqova surat: David Bartus / pexels.com
