研究人員探索如何促進(jìn)神經(jīng)變性

San Miguel說(shuō)：“擁有使我們能夠識(shí)別這些神經(jīng)退行性病變模式的工具將有助于我們確定不同基因在這些過(guò)程中所扮演的角色。”“這還將幫助我們?cè)u(píng)估各種藥物干預(yù)對(duì)模型生物體神經(jīng)變性的影響。這是我們確定有希望的治療神經(jīng)疾病候選藥物的一種方法。”

北卡羅萊納州立大學(xué)的研究人員已經(jīng)證明了人工智能(AI)在識(shí)別模型秀麗隱桿線蟲(chóng)中的神經(jīng)變性并將其分類中的實(shí)用性。該工具使用深度學(xué)習(xí)(一種形式的AI)，并應(yīng)促進(jìn)并加速對(duì)神經(jīng)變性的研究。

“研究人員想研究驅(qū)動(dòng)神經(jīng)變性的機(jī)制，其長(zhǎng)期目標(biāo)是尋找減緩或預(yù)防與年齡或疾病相關(guān)的變性的方法，”該論文的作者和助手Adriana San Miguel說(shuō)。北卡羅來(lái)納州立大學(xué)化學(xué)與生物分子工程教授。“我們?cè)谶@里的工作表明，深度學(xué)習(xí)可以準(zhǔn)確地識(shí)別神經(jīng)退行性變的物理癥狀;它可以比人類更快地做到;并且可以區(qū)分由不同因素引起的神經(jīng)退行性變。

在這項(xiàng)研究中，研究人員關(guān)注秀麗隱桿線蟲(chóng)(C. elegans)或round蟲(chóng)，這是一種廣泛用于研究衰老和神經(jīng)系統(tǒng)發(fā)育的模型生物。具體來(lái)說(shuō)，研究人員專注于PVD神經(jīng)元，PVD神經(jīng)元是可以檢測(cè)觸摸和溫度的神經(jīng)細(xì)胞。研究人員之所以選擇PVD神經(jīng)元，是因?yàn)樗嬖谟谛沱愲[桿線蟲(chóng)的整個(gè)神經(jīng)系統(tǒng)中，并且已知會(huì)因衰老而退化。

蟲(chóng)是微小且透明的-意味著有可能在存活期間看到其神經(jīng)系統(tǒng)。傳統(tǒng)上，鑒定秀麗隱桿線蟲(chóng)神經(jīng)元的變性需要研究人員尋找細(xì)胞的微觀變化，例如在單個(gè)神經(jīng)元的一部分上形成氣泡的外觀。研究人員可以通過(guò)跟蹤這些氣泡的大小，數(shù)量和位置來(lái)分析神經(jīng)變性的程度。

該研究的合著者，北卡羅來(lái)納州立大學(xué)數(shù)學(xué)助理教授凱文·弗洛雷斯(Kevin Flores)說(shuō)：“計(jì)算這些氣泡是一個(gè)耗時(shí)且費(fèi)力的過(guò)程。”“我們已經(jīng)證明，通過(guò)結(jié)合深度學(xué)習(xí)的功能和所謂的GPU計(jì)算的先進(jìn)速度，我們可以在幾秒鐘內(nèi)從圖像中收集所有相關(guān)數(shù)據(jù)。這可以更快地進(jìn)行定量評(píng)估。神經(jīng)元變性要比傳統(tǒng)技術(shù)高。”

San Miguel說(shuō)：“我們還發(fā)現(xiàn)，由冷休克引起的神經(jīng)變性與由衰老引起的變性具有不同的氣泡模式。”“用肉眼很難分辨出差異，但深度學(xué)習(xí)程序始終如一。

“這項(xiàng)工作告訴我們，深度學(xué)習(xí)工具能夠發(fā)現(xiàn)我們可能會(huì)缺少的模式-我們可能只是在增進(jìn)我們對(duì)神經(jīng)變性的理解上摸索了它們的效用。”

除了監(jiān)測(cè)年齡對(duì)神經(jīng)變??性的影響外，研究人員還研究了“冷休克”或長(zhǎng)時(shí)間暴露在低溫下的影響。研究人員驚訝地發(fā)現(xiàn)，冷休克還會(huì)誘發(fā)神經(jīng)變性。