AI全身成像技术新突破：揭示肥胖对三叉神经的隐秘损伤

研究人员开发了一套人工智能驱动的全身扫描系统，能够精细绘制小鼠完整身体的细胞级图像——该技术近日发现了肥胖带来的又一惊人危害。研究表明，肥胖不仅会扰乱机体代谢，还可能损伤与触觉感知相关的面部感觉神经系统，同时诱发全身性炎症反应。

慕尼黑亥姆霍兹研究联盟、慕尼黑大学（LMU）及其合作机构的科研团队打造了一个基于人工智能的平台，能够在细胞层面详细记录小鼠体内与疾病相关的各项变化。借助这一名为MouseMapper的新型工具，研究团队揭示了肥胖引发的广泛炎症以及此前未被识别的神经损伤。

该研究还在人体组织样本中检测到相似的分子特征，暗示在小鼠身上观察到的肥胖相关神经损伤机制可能同样存在于人类群体中。研究成果已发表于《自然》期刊。

肥胖的危害远不止体重和代谢层面的影响。它能够改变免疫功能，破坏神经结构，重塑全身组织，并显著提升2型糖尿病、心血管疾病、中风、神经病变及癌症等疾病的发病风险。然而，尽管这些影响广泛存在，科学家此前一直缺乏能够详细研究完整机体中疾病相关变化的有效工具。

为突破这一困境，由慕尼黑亥姆霍兹大学生物智能研究所（iBIO）所长、慕尼黑大学教授Ali Ertürk领衔的团队研发了MouseMapper。该人工智能框架采用基于基础模型的深度学习算法，能够处理海量的全身成像数据。

系统可自动识别并分割31种器官与组织类型，同时完成全身神经网络及免疫细胞的分布测绘。这使得研究人员能够系统性地分析疾病对完整小鼠多器官系统的同步影响。

"MouseMapper基于基础模型构建，这意味着它的泛化能力远超原始训练数据范围，"该研究共同第一作者Ying Chen表示。

透明化处理与全身成像技术

为构建身体图谱，研究人员首先利用荧光标记对神经和免疫细胞进行标记，使其在显微镜下发光显影。随后采用组织透明化技术处理小鼠，在保留荧光信号的前提下使其身体变为透明，让科学家无需切片即可观察体内深层结构。

接着，团队使用先进的光片显微镜获取小鼠完整的三维高分辨率图像。该过程产生了海量的数据集，涵盖数千万个来自全身各器官和组织的细胞结构信息。

MouseMapper随后自动分析这些图像，识别动物解剖结构、神经网络和免疫细胞群的精确位置。

这项技术使研究人员能够精确定位炎症和组织损伤在脂肪组织、肌肉、肝脏及周围神经等器官中的分布区域。与传统方法不同，科学家无需预先选择特定研究区域。

肥胖与面部神经损伤的关联

为探究肥胖对机体的影响机制，研究人员给小鼠喂食高脂饮食，使其出现与人类相似的肥胖及代谢紊乱症状。

借助MouseMapper，研究团队发现小鼠全身的免疫细胞分布和神经结构均发生了广泛变化。最引人注目的发现涉及三叉神经——这条主要面神经负责面部感觉及部分运动功能。

在肥胖小鼠中，这些感觉神经的分支和末梢明显减少，提示神经功能出现障碍。行为学实验验证了这一发现，表明肥胖小鼠对感官刺激的反应灵敏度低于对照组。

随后，研究人员聚焦于三叉神经节这一包含面部感觉神经元胞体的结构。通过空间蛋白质组学分析，他们识别出与炎症和神经重塑相关的分子变化。

关键的是，肥胖人群的三叉神经组织中也检测到大量相同的分子特征。这表明在小鼠中观察到的神经相关改变可能同样适用于人类。

"我们发现三叉神经节及其面神经分支中存在此前未知的结构和分子变化，且这些分子特征在人体组织中完全保留。"慕尼黑亥姆霍兹糖尿病与癌症研究所（IDC）资深科学家、该研究第一作者Doris Kaltenecker博士指出，"这类发现根本无法通过逐一研究单个器官的方式获得。"

复杂疾病研究的新利器

研究人员认为，MouseMapper可成为研究累及多器官系统疾病的重要工具，涵盖糖尿病、癌症、神经退行性疾病及自身免疫性疾病等领域。

不同于早期方法仅关注单一组织或器官，MouseMapper提供了整合性的全身分析系统，能够识别整个生物体的疾病高发区域。

研究团队还将全身数据集公开发布，使全球科研人员能够探索肥胖相关的器官和组织变化。

"我们的目标是构建一个全面框架，以理解疾病如何影响作为一个相互关联系统的机体。我们的长期愿景是在细胞层面建立真实的健康与疾病小鼠数字孪生体：通过计算机查询、干扰和筛选这些图谱。这将帮助我们定位疾病引起的最早期变化，设计预防性干预措施，加速新疗法的发现，同时减少所需进行的实体实验数量。"

参考文献

A deep-learning framework reveals whole-body perturbations at cell level