למרות שמספר מחקרים קשרו עישון במהלך ההריון עם הפרעות נוירו-התפתחותיות, התוצאות של ניסויים התנהגותיים בעכברים שנחשפו לפני הלידה לניקוטין לא היו עקביות. במחקר שנערך לאחרונה, מדענים מיפן פיתחו מסגרת מבוססת למידה עמוקה לצפייה ולסווג אוטומטית של התנהגות עכברים בניסויים כאלה, תוך הפקת תוצאות מדויקות יותר וחסרות פניות. הם מראים שחשיפה טרום לידתית לניקוטין עלולה להגביר את הסיכון לספקטרום האוטיזם ולהפרעות קשב וריכוז בילודים.
העובדה שעישון הוא גורם סיכון למספר מחלות, כולל סרטן, שבץ וסוכרת, ידועה כבר כחצי מאה. עם זאת, במהלך העשורים האחרונים, מדענים הביאו לאור רבות מההשפעות המזיקות של עישון במהלך ההריון, וקושרו הרגל זה לתמותת תינוקות גבוהה, לידה כושלת ומשקל גוף נמוך בלידה. בנוסף, מחקרים עדכניים מצביעים על כך שחשיפה לניקוטין טרום לידתי (PNE) עשויה להיות קשורה להפרעות נוירו-התפתחותיות, כגון הפרעת קשב וריכוז (ADHD) והפרעת הספקטרום האוטיסטי (ASD).
במשך זמן רב, מדענים השתמשו במודלים של בעלי חיים (כמו מכרסמים) כדי להבין כיצד PNE מוביל להפרעות נוירו-התפתחותיות. על ידי ניתוח קפדני של התנהגות מכרסמים, הם יכולים להסיק אם PNE גורם לשינויים נוירולוגיים ולאזורי המוח המושפעים ממנו; ניתן לאשר זאת מאוחר יותר באמצעות ניתוחים היסטולוגיים.
לרוע המזל, עד כה, מחקרים על שינויים התנהגותיים שנגרמו על ידי PNE בעכברים הראו תוצאות מגוונות, חלקן סותרות. למרות שיכולות להיות סיבות מרובות מאחורי הפערים הללו, טעויות אנוש והטיה הם חשודים עיקריים. באופן כללי, הערכת התנהגויות מורכבות של בעלי חיים, במיוחד אינטראקציות חברתיות, מסתמכת על מאמציהם של צופים אנושיים, מה שמציג רמה בסיסית של סובייקטיביות שקשה להפריך. אבל מה אם נוכל למנף בינה מלאכותית (AI) כדי להפיק תוצאות מדויקות יותר וחסרות פניות מתצפיות על התנהגות עכברי PNE?
במחקר שפורסם לאחרונה ב תאים ב-1 בפברואר 2024, חוקרים מהמחלקה לפיזיולוגיה מולקולרית ותאית בבית הספר לרפואה של אוניברסיטת שינשו, כולל הסטודנט לתואר שני Mengyun Zhou, עוזר פרופסור Takuma Mori ופרופסור קצוהיקו טבוצ'י, פיתחו והכשירו מערכת מבוססת למידה עמוקה לניתוח אוטומטי צילומים מניסויים התנהגותיים בעכברים. הם השתמשו בכלי זה כדי לחקור את השינויים ההתנהגותיים שנגרמו על ידי PNE בעכברים ללא הטיות צופה, בשאיפה לשפוך אור על הקשר בין ניקוטין והפרעות נוירו-התפתחותיות.
המסגרת המוצעת מבוססת AI הסתמכה על שילוב של שתי ערכות כלים מבוססות קוד פתוח, כלומר DeepLabCut ו-Simple Behavioral Analysis (SimBA). "כלי בינה מלאכותית יכולים לתייג את חלקי הגוף של בעלי חיים בצילומי וידאו ללא סמנים ולהעריך במדויק את התנוחות שלהם באמצעות למידת מכונה מפוקחת,מסביר פרופ' טבוצ'י.מכיוון שהתנהגויות של בעלי חיים מוגדרות כסידור ספציפי של חלקי גוף על פני פרק זמן קצר, ערכות כלים ללמידה עמוקה כמו SimBA יכולות להשתמש באומדני התנוחה שהתקבלו עם DeepLabCut כדי לסווג סוגים שונים של התנהגויות של בעלי חיים."
לאחר שהגיעו לפרוטוקול אימון אופטימלי עבור המסגרת שלהם באמצעות נתונים מסומנים ידנית, החוקרים ערכו מספר ניסויים באמצעות PNE ועכברי בקרה, וחיפשו אינדיקטורים להתנהגויות דמויות ADHD ו-ASD. ראשית, הם ביצעו מבחני תגובה של הימנעות מצוקים, המשמשים לבדיקת אימפולסיביות. במבחנים אלה, הם הניחו את העכבר הנבדק על גבי פלטפורמה מוגבהת מעט ורשמו – הן ידנית והן עם מערכת הבינה המלאכותית – כמה זמן העכבר חיכה לפני שקפץ במורד הפלטפורמה. תוצאות הבדיקה העלו כי עכברי PNE הם אימפולסיביים יותר, תכונה התנהגותית של ADHD בבני אדם.
הם גם בדקו את זיכרון העבודה של עכברים באמצעות מבוך בצורת Y וספרו את מספר הפעמים שכל עכבר עבר באופן ספונטני מזרוע אחת של המבוך לאחרת. "ראינו ירידה בשינוי הספונטני בעכברי PNE, מה שמרמז שזיכרון העבודה שלהם השתנה, שהוא מאפיין התנהגותי נוסף של ADHD," מעיר מנגיון ג'ואו.תוצאות אלו מצביעות על כך שחשיפה טרום לידתית לניקוטין עלולה לגרום ל-ADHD בעכברים, מה שעולה בקנה אחד עם דיווחים קליניים בבני אדם."
לבסוף, החוקרים ערכו ניסויים בשטח פתוח ובאינטראקציה חברתית, אשר ייצגו את האתגר העיקרי עבור המערכת מבוססת הבינה המלאכותית שלהם. בניסויים אלה, החוקרים צפו בעכבר אחד או שניים שמתנהגים בחופשיות במתחם גדול וחיפשו אינדיקטורים של חרדה והתנהגויות חברתיות, כגון טיפוח ומעקב. באופן מעניין, עכברי PNE הפגינו ליקויים התנהגותיים חברתיים וחרדה מוגברת שהם מאפיינים של ASD. ניתוח היסטולוגי לאחר מכן של רקמת המוח ההיפוקמפוס אישר ירידה בנוירוגנזה, סימן היכר של ASD. לפיכך, נראה שעישון עשוי לא רק להגביר את הסיכון להפרעות קשב וריכוז, אלא גם להפרעות קשב וריכוז.
ראוי לציין, התוצאות שהתקבלו באמצעות מערכת מבוססת בינה מלאכותית היו אמינות ביותר, כפי שמדגיש פרופ' טבוצ'י: "אימתנו את הדיוק של מסגרת ניתוח ההתנהגות שלנו על ידי השוואה קפדנית בין התוצאות שנוצרו על ידי המודל לבין הערכות התנהגות שנעשו על ידי מספרים אנושיים רבים, הנחשבת לתקן הזהב."ניתוחים אלה מחזקים את הפוטנציאל של הגישה המוצעת ומציגים את יכולותיה עבור סוגים רבים של מחקרים התנהגותיים.
עם מזל, מאמצים נוספים יסללו את הדרך להבנה מוצקה של מנגנונים מאחורי הפרעות נוירו-התפתחותיות כמו ASD ו-ADHD, שיובילו בסופו של דבר לכלי אבחון ושיטות טיפוליות טובות יותר.
