除了澱粉樣斑塊：人工智慧揭示了阿茲海默症患者大腦中隱藏的化學變化

研究小組使用先進的光成像方法與機器學習相結合，檢查了健康動物和患有阿茲海默症的動物的腦組織。他們的結果發表在 ACS 應用材料與介面公司它揭示了與阿茲海默症相關的化學變化不僅限於澱粉樣斑塊。相反，這些變化以不均勻且複雜的模式出現在整個大腦中。

雷射成像詳細揭示大腦化學成分

為了檢測這些微妙的轉變，科學家轉向高光譜拉曼成像。這種先進形式的拉曼光譜使用雷射來檢測組織內分子的獨特化學指紋。

「傳統拉曼光譜對每個分子位點的化學資訊進行一次測量，」萊斯大學電氣與電腦工程博士生、該研究的第一作者王翔說。 “高光譜拉曼成像在整個組織切片上重複這種測量數千次，以構建完整的圖。結果是一張詳細的圖像，顯示化學成分在大腦不同區域的變化。”

研究人員逐片掃描整個大腦，結合數千個重疊的測量結果來建立健康和患病組織的高解析度分子圖。由於成像是無標記的，因此樣品未經染料、螢光蛋白或分子標記物處理。

王說：“這意味著我們觀察了大腦的本來面目，並捕獲了其化學成分的完整且未改變的圖像。” “我認為這使得這種方法更加中立，更適合發現新的與疾病相關的變化，否則這些變化可能會被錯過。”

機器學習繪製了阿茲海默症的不均勻損害圖

成像過程產生了大量數據，團隊使用機器學習 (ML) 進行分析。他們首先應用了無監督機器學習，允許演算法在沒有事先假設的情況下發現化學訊號中的自然模式。這些模型根據組織的分子特性對組織進行分類。然後，研究人員使用監督訓練範例來區分患有和不患有阿茲海默症的樣本。這一步驟有助於確定不同的大腦區域反映與阿茲海默症相關的化學物質的強度。

「我們發現阿茲海默症引起的變化並沒有均勻地分佈在大腦中，」王說。 “一些區域表現出強烈的化學變化，而另一些區域則受影響較小。這種不均勻的模式有助於解釋為什麼症狀逐漸出現，以及為什麼只針對一個問題的治療效果有限。”

記憶區域代謝紊亂

除了蛋白質累積之外，研究還發現健康大腦和阿茲海默症大腦之間更廣泛的代謝差異。不同區域的膽固醇和肝醣水平存在差異，其中最顯著的差異出現在負責記憶的區域，尤其是海馬體和大腦皮質。

「膽固醇對於維持腦細胞的結構很重要，而肝醣作為局部能量儲存，」電氣和電腦工程以及材料科學和奈米工程助理教授、該研究的通訊作者 Xingxi Huang 說。 「總的來說，這些發現支持這樣的觀點，即阿茲海默症涉及更廣泛的大腦結構和能量平衡紊亂，而不僅僅是蛋白質積累和錯誤折疊，」黃補充道，他也是基恩·肯尼迪研究所、萊斯先進材料研究所和斯莫利·科爾研究所的成員。

更廣泛地了解阿茲海默症的進展

該計畫源於對研究阿茲海默症患者大腦的新方法的持續討論。

「最初，我們只測量了腦組織的小區域，」王說。 “然後我想，如果我們能夠繪製整個大腦的圖譜並獲得更廣闊的視野會怎樣？在測量和分析完美結合之前，需要經過幾輪測試和反複試驗。”

當完整的化學圖最終完成時，效果立竿見影。

「出現了普通攝影中看不到的圖案，」王說。 “看到這些結果非常令人滿意。感覺就像我正在揭開一直存在的隱藏信息層，等待正確的方法來分析它。”

透過提供第一個詳細的、無染料的阿茲海默症患者大腦化學圖，這項研究提供了對該疾病的更全面的了解。研究團隊希望這些發現最終能夠支持早期診斷和更有效的減緩進展的策略。

該研究得到了美國國家科學基金會 (2246564, 1934977)、美國國立衛生研究院 (1R01AG077016) 和韋爾奇基金會 (C2144) 的支持。