Millisecond-scale detection of mouse ultrasonic vocalizations enables closed-loop experiments

الفئران أكثر صخباً بكثير مما توحي به أصوات زقزقتها. فعندما تتفاعل اجتماعياً، سواء مع أم، أو شريك محتمل، أو غريب، فإنها تصدر تدفقاً سريعاً من الأصوات التي تفوق حدة صوتها قدرة الأذن البشرية على السمع. هذه النداءات فوق الصوتية، التي يمكن أن تصل تردداتها إلى مستويات تتجاوز بكثير ما يمكننا إدراكه، تعمل كلغة غنية لعالمها الاجتماعي. وبالنسبة للعلماء الذين يدرسون السلوك، توفر هذه الأصوات نافذة مباشرة على عقل الفأر، حيث تكشف عن لحظات التودد، أو الضيق، أو الفضول. ومع ذلك، ظل الاستماع إلى هذه المحادثة لعقود عملية بطيئة تنظر إلى الوراء؛ حيث كان الباحثون يسجلون ساعات من الصوت، ثم يقضون أياماً أو أسابيع في استخدام الحواسيب لغربلة الصمت، بحثاً عن النداءات القصيرة والعابرة المختبئة داخل الضجيج. وبحلول الوقت الذي يتم فيه تحديد النداءات، تكون اللحظة قد مضت منذ زمن طويل، مما يجعل من المستحيل التفاعل مع تواصل الفأر أثناء حدوثه.

لقد أبقت هذه المحدودية أداة قوية بعيدة عن متناول العلم في الوقت الفعلي. فلو استطاع الباحث سماع النداء في اللحظة التي يُصدر فيها، لتمكن فوراً من الاستجابة بضوء، أو صوت، أو محفز، محولاً صوت الفأر نفسه إلى محرك للتجربة. كان التحدي تقنياً: فهذه النداءات قصيرة للغاية، وغالباً ما تستمر لبضع مللي ثوانٍ فقط، وتحدث في دفعات سريعة. كانت البرامج الحاسوبية الموجودة بطيئة جداً بحيث لا تستطيع رصدها أثناء حدوثها، إذ كانت تتطلب عادةً تسجيل مقطع طويل من الصوت قبل أن تتمكن حتى من البدء في تحليله. لكن أداة جديدة، طورها باحثون في جامعة بون، تغير هذه الديناميكية تماماً. فقد ابتكروا نظاماً يستمع إلى الموجات الصوتية الخام لصوت الفأر ويقرر، في غضون مللي ثوانٍ، ما إذا كان هناك نداء يحدث، بسرعة كافية لإطلاق استجابة فورية بينما لا يزال الفأر يتحدث.

قام الباحثون، بقيادة مارتن ك. شفارتز، ببناء نظام أطلقوا عليه اسم "DeepFisFis". وبدلاً من محاولة ترجمة الصوت إلى صورة مرئية أولاً، وهي خطوة تستغرق وقتاً وقوة حوسبة كبيرة، ينظر نظامهم مباشرة إلى شكل الموجة الصوتية نفسها. تخيل الموجة الصوتية كخط متعرج يتحرك عبر الشاشة؛ يقوم النظام بتقطيع هذا الخط إلى شرائح صغيرة مدة كل منها خمس مللي ثوانٍ. ولكل شريحة، يطرح سؤالاً بسيطاً: هل يبدو هذا الجزء الصغير من الصوت كجزء من نداء فأر؟ ولأن الشرائح صغيرة جداً، يمكن للحاسوب الإجابة على هذا السؤال بشكل فوري تقريباً. في الواقع، يعالج النظام كل شريحة في حوالي 2.5 مللي ثانية، وهو ما هو أسرع من الوقت الذي يستغرقه الميكروفون حتى لتسجيل تلك الشريحة. وتعني هذه السرعة أن الحاسوب ليس متأخراً أبمة عن التدفق الصوتي؛ فهو يستمع دائماً في الوقت الفعلي، ومستعد للتحرك في اللحظة التي يبدأ فيها النداء.

ولإثبات نجاح ذلك، اختبر الفريق نظامهم مقابل الأساليب الراسخة التي استُخدمت لسنوات. فقد غدوا النظام بتسجيلات لتفاعلات الفئران وطلبوا منه العثور على النداءات. وجد النظام الجديد كل نداء حدده الخبراء البشريون تقريباً، محققاً دقة تضاهي أو حتى تتفوق على الأدوات القدسة الأبطأ. لكن الدقة لم تكن هي القصة بأكملها؛ فالاختبار الحقيقي كان السرعة. عندما قاس الباحثون المدة التي استغرقها تحليل قطعة من الصوت، كان نظامهم الجديد أسرع بأربع إلى خمس مرات من أفضل الأدوات السابقة. والأهم من ذلك، ولأنه يعمل على شرائح صغيرة جداً، فإنه لا يحتاج لانتظار انتهاء نداء كامل قبل اتخاذ قرار؛ إذ يمكنه تحديد بدء النداء بعد بضع مللي ثوانٍ فقط من بدء الصوت.

لقد فتحت هذه السرعة طريقة جديدة لإجراء التجارب. فقد أعد الفريق نظاماً "مغلق الحلقة" (closed-loop)، وهو إعداد يستمع فيه الحاسوب للفأر ويستجيب فوراً. وفي اختبارهم، قاموا بتشغيل نداءات فئر مسجلة على النظام. وبمجرد أن اكتشف النظام نداءً، قام بتشغيل نغمة عبر مكبر صوت. استغرقت العملية برمتها، من وصول الصوت إلى الميكروفون حتى تشغيل النغمة، حوالي 128 مللي ثانية. وبينما يعود هذا التأخير في الغالب إلى الأجهزة (Hardware) وليس البرمجيات، إلا أن النتيجة الحاسمة كانت أن البرمجيات نفسها لم تضف أي وقت إضافي تقريباً. كان النظام سريعاً بما يكفي لمواكبة تدفق الصوت، مما أثبت أن الحاسوب يمكنه العمل كشريك في الوقت الفعلي في التجربة بدلاً من مجرد مسجل سلبي.

وبعيداً عن تحفيز الاستجابات، توفر هذه السرعة حلاً عملياً لمشكلة ضخمة في العلم الحديث: تخزين البيانات. إن تسجيل صوت عالي الجودة بالسرعات المطلوبة لالتقاط هذه النداءات يولد كميات هائلة من البيانات. فإذا سجل الباحث لمدة ساعة، قد ينتهي به الأمر بجيجابايت من الصمت في الغالب، مع وجود جزء ضئيل جداً يحتوي على النداءات الفعلية. يسمح النظام الجديد للباحثين بتسجيل ما يهم فقط؛ فمن خلال استخدام الكاشف لمراقبة التدفق الصوتي حياً، يمكن للحاسوب أن يقرر حفظ اللحظات التي يتم فيها اكتشاف نداء فقط، مع ذاكرة تخزين مؤقتة صغيرة من الصوت قبل وبعد النداء. وفي اختباراتهم، قللت هذه الطريقة من كمية البيانات المخزنة بنسبة تزيد عن 75 بالمائة مع الاحتفاظ بمعظم الأصوات الفعلية تقريباً. وهذا يعني أن العلماء يمكنهم إجراء تجارب أطول أو تسجيل سلوكيات أكثر تعقيداً دون أن يغرقوا في البيانات الفارغة.

كما أظهر النظام مرونة ملحوءة؛ فقد درب الباحثون الحاسوب على تسجيلات تم إجراؤها بسرعة محددة، ثم اختبروه على تسجيلات تم إجراؤها بسرعة مختلفة وأسرع. ودون الحاجة لجمع بيانات جديدة أو إعادة تدريب النظام من الصفر، تمكنوا من تكييف الأداة مع الظروف الجديدة والحفاظ على دقة عالية. وهذا يشير إلى أن النظام يتعلم الشكل الأساسي لصوت الفأر بدلاً من مجرد حفظ تسجيلات معينة، مما يجعله قوياً بما يكفي للعمل في مختبرات مختلفة وبمعدات مختلفة.

يمثل هذا العمل تحولاً في كيفية تفاعل العلماء مع سلوك الحيوان. فلقد كان دراسة تواصل الفئر لسنوات نشاطاً استرجاعياً، يتم فيه تحليل ما حدث بعد وقوعه. لكن هذا النهج الجديد يحول صوت الفأر إلى إشارة حية، متاحة في اللحظة التي تُنتج فيها. إنه لا يحل محل التحليل التفصيلي الذي يحدث لاحقاً، ولكنه يفتح الباب أمام تجارب يكون فيها صوت الحيوان نفسه هو المحرك لمجرى الدراسة. ومن خلال الاستماع والاستجابة في طرفة عين، يمكن للباحثين الآن طرح أسئلة حول الدوائر العصبية وراء التواصل بطريقة كانت مستحيلة سابقاً، منتقلين من مجرد مراقبة المحادثة إلى المشاركة فيها.