果蝇的生活是什么样的？人工智能让我们一窥究竟。

果蝇经常爬在变黄的香蕉或过熟的西葫芦上，它们显然与人类有很大不同。但在内部，它们实际上与人类共享 75% 的致病基因。几十年来，这些微小生物的基因组一直是科学家探究某些特征如何代代相传的主要课题。然而，追踪果蝇可能很棘手，因为它们体型很小，人类科学家很难区分。

这就是为什么杜兰大学的一组研究人员开发出一种名为“基于机器学习的自动果蝇行为检测和注释”（MAFDA）的软件，该软件在 6 月底的《科学进展》杂志上发表的一篇文章中进行了描述。他们定制的系统使用摄像头同时跟踪多只果蝇，并能识别出某只果蝇何时饥饿、疲倦，甚至何时向潜在配偶唱小夜曲。通过跟踪具有不同遗传背景的个体果蝇的特征，人工智能系统可以看到它们之间的相似之处和差异。

“果蝇是生物学中非常重要的模型。许多基础发现都是从果蝇开始的——从染色体的遗传基础到辐射和突变再到先天免疫——这些都与人类健康有关，”通讯作者、杜兰大学生物化学和分子生物学教授吴敏邓说。“我们希望利用这个系统能够真正识别和量化果蝇的行为。”

邓和他的研究团队不仅开发出了一种机器学习系统，可以减少人为错误，提高研究果蝇的效率，而且能够识别一种名为无果基因（Fru）的基因。

这种基因已知可以控制信息素的产生，人们发现它还可以控制果蝇如何嗅到周围果蝇交配时释放的信息素和其他化学信号。邓说，这种基因可以通过体内完全不同的器官控制相同的行为回路（当过度表达或表达不足时）。

邓说：“无果基因是控制苍蝇求偶神经行为的主要调节器。”

由于该软件可以让研究人员在空间和时间上直观地看到实验动物（包括老鼠和鱼）的行为，杜兰大学医学院研究生、论文作者之一孙杰表示，它使他们能够描述正常行为和可能与疾病状况相关的行为。“MAFDA 系统还使我们能够仔细比较不同的苍蝇及其行为，并在其他动物身上看到这一点，”孙杰说。

冷泉港实验室计算机科学教授萨凯特·纳夫拉卡（Saket Navlakha）表示，科学家可以从计算机科学中获得灵感，并将其融入生物学等其他领域。他未参与这项研究。我们的许多创造力都来自于将不同的领域和技能结合在一起。

杜兰大学医学院研究生刘文侃表示，通过监测果蝇的跳跃、行走或翅膀拍打，创新的人工智能系统可以“让我们注释社交行为并将其数字化”。 “例如，如果我们使用癌症果蝇，我们可以尝试找出癌症果蝇的社交活动、互动和社交行为与正常社交行为之间的区别。”

这种深度学习工具也是推动两个独立领域发展的一个例子：计算机科学和生物学。Navlakha 说，当研究动物、人类或环境时，我们会获得新的算法。“我们实际上是从生物学中学习新的计算机科学。”

该系统还可应用于药物筛选，并在未来用于研究进化或生物计算。

“这对我们来说是一个新研究领域，”邓说。“我们每天都在学习新东西。”