大阪大学、同志社大学、名古屋市立大学和冈山大学的联合研究小组开发了一种人工智能技术，可以综合分析不同物种的移动行为数据。我们发现了多巴胺缺乏个体的共同行为特征在每一种线虫中。
对于与运动障碍相关的疾病的分析，已使用实验模型动物代替难以进行干预实验的人类。然而，由于不同物种的体长和运动方式差异很大，很难直接比较和分析不同物种动物的运动行为数据。
该研究小组开发了一种人工智能技术（神经网络），可以提取行为特征，可以区分正常和患病（多巴胺缺乏）个体，尽管无法从动物的运动轨迹中区分物种。区分疾病的特征被认为是所有物种共有的疾病特征。
该技术分别应用于人类、小鼠、红粉甲虫（水稻害虫）和线虫的多巴胺缺乏症和正常多巴胺缺乏症以及正常个体，以发现跨物种的迁移特征。缺乏多巴胺的人类、小鼠和线虫通常有运动障碍，例如无法高速移动和加速时速度不稳定。此外，缺乏多巴胺的小鼠、线虫和昆虫通常会出现运动障碍，例如在弯腰前无法平稳减速。
这项研究的结果将使我们能够确认使用比人类更容易进行实验的动物的治疗方法的效果，以开发与帕金森病等运动障碍相关的疾病的治疗方法。他补充说，从线虫到人类，多巴胺缺乏影响运动的机制可能在进化上是保守的。
