Whole-body 3D kinematics of freely behaving Drosophila

Pour comprendre comment un système nerveux transforme un simple signal électrique en un mouvement complexe et coordonné, les scientifiques doivent d'abord être capables de voir ce mouvement avec une clarté absolue. Pendant des décennies, les chercheurs se sont appuyés sur la drosophile, un minuscule insecte doté d'un cerveau bien cartographié, pour découvrir les règles du contrôle moteur. Le défi a toujours été que ces mouches sont petites, se déplacent à une vitesse fulgurante et bloquent souvent leur propre corps de la vue lorsqu'elles tournent ou interagissent avec d'autres. Les méthodes traditionnelles de suivi ont eu du mal à capturer l'intégralité de leur mouvement en trois dimensions, laissant un fossé entre ce que le cerveau envoie et la façon dont le corps répond réellement. Sans une image complète de la posture de la mouche dans l'espace, il reste difficile de construire des modèles précis de la manière dont le cerveau commande aux muscles de créer un comportement.

Une équipe de chercheurs a désormais comblé ce fossé en créant un système qui observe le mouvement des mouches en 3D complète sans jamais les toucher ni fixer de marqueurs sur leurs corps. Ils ont installé sept caméras haute vitesse qui travaillent de concert pour enregistrer les insectes à 800 images par seconde, capturant chaque tressautement et chaque virage rapide. Pour donner un sens à ce flux de données visuelles, ils ont entraîné un programme informatique à reconnaître et à suivre cinquante points spécifiques sur le corps de la mouche, de l'extrémité de ses pattes jusqu'au bout de ses antennes. Comme les suppositions initiales de l'ordinateur peuvent parfois paraître physiquement impossibles — comme une patte se pliant du mauvais côté — les chercheurs ont ajouté une seconde étape. Ils ont utilisé un modèle de l'anatomie réelle de la mouche pour corriger ces erreurs, garantissant que chaque mouvement enregistré par le système était une chose qu'une véritable mouche pouvait physiquement faire. Ce processus, appelé « retargeting » (reformatage), transforme la vidéo brute en une carte précise et anatomiquement correcte du mouvement de la mouche.

Lorsque les scientifiques ont analysé les mouvements de mouches courant sur le sol, ils ont découvert quelque chose qui contredit une hypothèse de longue date sur la façon dont les insectes se déplacent. Pendant longtemps, on a cru que les animaux passaient d'un style de course distinct, ou allure, à un autre lorsqu'ils accéléraient ou ralentissaient. Les données de cette étude montrent que les mouches ne font pas cela. Au lieu de cela, elles maintiennent un style de course unique et ancré sur toute leur gamme de vitesses, ne passant jamais à une allure différente. Cette découverte suggère que les mécanismes de contrôle de leur mouvement sont plus continus et fluides que ce que l'on pensait auparavant.

Le système s'est également révélé assez puissant pour suivre plusieurs mouches à la fois, permettant aux chercheurs d'observer les interactions sociales avec un niveau de détail sans précédent. En observant un mâle courtiser une femelle, l'étude a révélé que le mâle coordonne le mouvement des deux ailes pour produire son chant de parade nuptiale. Simultanément, il ajuste constamment l'angle de son corps, inclinant sa tête et son torse vers le haut ou vers le bas pour garder ses yeux fixés sur la position verticale de la femelle alors qu'elle se déplace. Ces observations fournissent un enregistrement tridimensionnel riche du comportement qui était auparavant impossible à capturer. En mettant ce vaste ensemble de données et le logiciel utilisé pour le créer à la disposition du public, les chercheurs ont fourni une nouvelle base aux scientifiques pour construire des modèles détaillés de la manière dont le cerveau et le corps travaillent ensemble pour générer le mouvement.