通过识别使行动成为可能的神经元来恢复行动

- 编辑:大众自然网 -

通过识别使行动成为可能的神经元来恢复行动

EPFL的研究人员通过刺激受损的脊髓,使瘫痪的啮齿类动物重新行走。在洛桑大学医院(CHUV)进行的临床试验中,这种有希望的治疗方法已经帮助截瘫患者恢复了活动能力。现在,利用人工智能,研究人员可以确定哪些神经元参与了步态重新获取过程。发表在《自然生物技术》(Nature Biotechnology)上的这项研究结果,可能导致新方法的发展,使治疗更加有效,并为其他生物医学研究领域的进展铺平道路。

啮齿类动物的脊髓和人类的脊髓一样,包含大约50种不同类型的神经细胞,或称神经元。然而,并不是所有的这些细胞对EPFL开发的步态恢复治疗都有相同的反应,这是基于锻炼和脊髓电和化学刺激的结合。然而,通过精确地识别相关神经元的类型,研究人员可以更好地理解当这些刺激导致立即步态恢复时,细胞水平上发生了什么。然后他们可以针对那些被刺激激活的神经元,从而提高治疗的效果。

科学家们用两组老鼠比较了他们的结果:一组老鼠在脊髓受伤后重新学会了如何走路,另一组老鼠由于缺乏治疗,仍然下肢瘫痪。然而,当这种治疗可以改变成千上万个基因的表达时,在这些巨大的数据集中确定帮助小鼠恢复的特定神经元是一个具有挑战性的问题。为了解决这个问题,库蒂娜的团队开发了一种机器学习方法。它被称为“Augur”,它能够通过自动考虑数千个基因的表达水平来确定两种情况之间最能解释差异的细胞类型。

Augur提供了一个优先级评分,可以预测瘫痪小鼠和恢复活动能力的小鼠之间哪些细胞表现出最大的差异。当预示优先考虑某一类型的神经元时,说明该神经元对电化学刺激诱导的步态恢复至关重要。相反,没有被Augur优先的神经元在活动和不活动的小鼠中表现出相似的行为,因此可能在治疗反应中不起重要作用。

“这是一种稳健的统计方法,可以应用于任何扰动,”论文的两位第一作者迈克尔·斯金德尔和乔丹·斯奎尔说。“预测越准确地把特定类型的神经元分配给两组老鼠,这些特定的神经细胞就越相关。”因此,他们更有可能参与步态恢复。”

利用这种方法,研究人员能够识别出一种神经元,它在小鼠步态恢复中起重要作用。他们现在可以更详细地观察其作用机制,并针对这些机制进行药物治疗,以提高整体疗效。

根据库尔蒂娜的说法,这种方法会引起许多生物医学研究的兴趣:“无论你研究的是癌症、克罗恩病、COVID或多发性硬化症,中心问题都是一样的,什么类型的细胞是问题的根源?”我们的方法加快了调查过程,因此我们免费提供了Augur。”