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«Wir haben zwei Arten von Daten verwendet, um NeuroMechFly zu bauen», sagt Professor Pavan Ramdya von der EPFL Fakultät für Life Sciences: «Zuerst haben wir eine echte Fliege genommen und einen CT-Scan durchgeführt, um ein morphologisch realistisches biomechanisches Modell zu erstellen. Die zweite Datenquelle waren die realen Gliedmassenbewegungen der Fliege, die wir mit einer in den letzten Jahren entwickelten Software zur Posenschätzung erhalten haben, mit der wir die Bewegungen des Tieres genau verfolgen können.»
Die Gruppe von Ramdya, die mit der Gruppe von Professor Auke Ijspeert vom Biorobotik-Labor der EPFL zusammenarbeitet, hat in Nature Methods einen Artikel veröffentlicht, in dem sie den ersten präzisen «digitalen Zwilling» der Fliege Drosophila melanogaster mit dem Namen «NeuroMechFly» vorstellt.
Die Zeit vergeht
Drosophila ist das am häufigsten verwendete Insekt in den Biowissenschaften und ein langjähriger Schwerpunkt von Ramdyas eigener Forschung, der seit Jahren an der digitalen Verfolgung und Modellierung dieses Tieres arbeitet. Im Jahr 2019 veröffentlichte seine Gruppe DeepFly3D, eine auf Deep-Learning basierende Motion-Capture-Software, die mehrere Kameraansichten verwendet, um die Bewegungen von Drosophila im dreidimensionalen Raum zu quantifizieren.
Im Jahr 2021 veröffentlichte Ramdyas Team LiftPose3D, eine Methode zur Rekonstruktion von 3D-Tierposen aus 2D-Bildern, die von einer einzigen Kamera aufgenommen wurden. Diese Art von Durchbrüchen hat die explodierenden Bereiche der Neurowissenschaften und der von Tieren inspirierten Robotik mit Werkzeugen ausgestattet, deren Nutzen gar nicht hoch genug eingeschätzt werden kann.
In vielerlei Hinsicht stellt NeuroMechFly einen Höhepunkt all dieser Bemühungen dar. Auf der Grundlage morphologischer und kinematischer Daten aus diesen früheren Studien verfügt das Modell über unabhängige Computerteile, die verschiedene Körperteile des Insekts simulieren. Dazu gehören ein biomechanisches Exoskelett mit beweglichen Körperteilen wie Kopf, Beinen, Flügeln, Bauchsegmenten, Rüssel, Fühlern, Haltern (Organen, die der Fliege helfen, ihre eigene Orientierung während des Fluges zu messen) und neuronalen Netzwerk-«Controllern» mit einem motorischen Ausgang.
Warum einen digitalen Zwilling von Drosophila bauen?
«Woher wissen wir, dass wir ein System verstanden haben?», sagt Ramdya, «Eine Möglichkeit ist, es nachzubauen. Wir könnten versuchen, eine Roboterfliege zu bauen, aber es ist viel schneller und einfacher, ein simuliertes Tier zu bauen. Eine der Hauptmotivationen für diese Arbeit ist es also, ein Modell zu bauen, das das, was wir über das Nervensystem und die Biomechanik der Fliege wissen, integriert, um zu testen, ob es ausreicht, um ihr Verhalten zu erklären.»
«Wenn wir Experimente machen, werden wir oft durch Hypothesen motiviert», fügt er hinzu, «bisher haben wir uns auf Intuition und Logik verlassen, um Hypothesen und Vorhersagen zu formulieren. Aber da die Neurowissenschaften immer komplizierter werden, verlassen wir uns immer mehr auf Modelle, die viele miteinander verflochtene Komponenten zusammenbringen, sie durchspielen und vorhersagen können, was passieren könnte, wenn man hier oder dort eine Änderung vornimmt.»
Der Prüfstand
NeuroMechFly bietet eine äusserst wertvolle Testumgebung für Studien, die die Biomechanik und Biorobotik voranbringen, aber nur insofern, als es das reale Tier in einer digitalen Umgebung genau darstellt. Dies zu überprüfen, war eines der Hauptanliegen der Forschenden: «Wir haben Validierungsexperimente durchgeführt, die zeigen, dass wir das Verhalten des echten Tieres genau nachbilden können», sagt Ramdya.
Die Forschenden führten zunächst 3D-Messungen von echten gehenden und sich putzenden Fliegen durch. Anschliessend spielten sie diese Verhaltensweisen mit dem biomechanischen Exoskelett von NeuroMechFly in einer physikbasierten Simulationsumgebung nach.
Wie sie in ihrem Beitrag zeigen, kann das Modell tatsächlich verschiedene Bewegungsparameter vorhersagen, die sonst nicht gemessen werden, wie z. B. die Drehmomente der Beine und die Kontaktreaktionskräfte mit dem Boden. Schliesslich waren sie in der Lage, die umfassenden neuromechanischen Fähigkeiten von NeuroMechFly zu nutzen, um die Parameter des neuronalen Netzes und der Muskeln zu ermitteln, die es der Fliege ermöglichen, auf eine Weise zu «laufen», die sowohl für Geschwindigkeit als auch für Stabilität optimiert ist.
«Diese Fallstudien haben unser Vertrauen in das Modell gestärkt», sagt Ramdya, «aber am meisten interessieren uns die Fälle, in denen die Simulation das Verhalten der Tiere nicht nachbilden kann, damit wir so Wege zur Verbesserung des Modells finden.» NeuroMechFly stellt somit ein leistungsfähiges Testfeld dar, um zu verstehen, wie Verhaltensweisen aus den Wechselwirkungen zwischen komplexen neuromechanischen Systemen und ihrer physikalischen Umgebung entstehen.
Eine Gemeinschaftsleistung
Ramdya betont, dass NeuroMechFly ein Gemeinschaftsprojekt ist und bleiben wird. Als solches ist die Software offen zugänglich und steht Forschenden frei zur Verfügung, um sie zu nutzen und zu verändern: «Wir haben ein Werkzeug nicht nur für uns, sondern auch für andere gebaut. Deshalb haben wir es quelloffen und modular gestaltet und stellen Richtlinien zur Verfügung, wie es zu verwenden und zu verändern ist.»
Jonathan Arreguit, Victor Lobato Ríos, Auke Ijspeert, Pavan Ramdya, Shravan Tata Ramalingasetty, und Gizem Özdil. Bildrechte: Alain Herzog (EPFL)
«Der Fortschritt in der Wissenschaft hängt mehr und mehr von den Bemühungen der Gemeinschaft ab», fügt er hinzu. «Es ist wichtig, dass die Gemeinschaft das Modell nutzt und es verbessert. Aber eines der Dinge, die NeuroMechFly bereits tut, ist, die Messlatte höher zu legen. Da die Modelle früher nicht sehr realistisch waren, stellten wir nicht die Frage, wie sie direkt von Daten beeinflusst werden können. Hier haben wir gezeigt, wie man das machen kann; man kann dieses Modell nehmen, Verhaltensweisen nachspielen und daraus sinnvolle Informationen ableiten. Ich denke, das ist ein grosser Schritt nach vorn.»