科技日報(bào)記者 劉霞

美國佛羅里達(dá)大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)借助超級(jí)計(jì)算機(jī)，創(chuàng)建出一款強(qiáng)大的人工智能（AI）工具M(jìn)etaVision3D，其能生成小鼠大腦代謝組的高分辨率3D圖譜。用戶可從各個(gè)角度放大、縮小這些圖像，查看與小鼠大腦代謝功能相關(guān)的所有分子。相關(guān)研究成果發(fā)表于新一期《自然·代謝》雜志。

代謝組是為大腦運(yùn)作提供能量的數(shù)千個(gè)分子的集合。這一進(jìn)展使科學(xué)家能更全面地了解代謝在阿爾茨海默病和其他神經(jīng)退行性疾病中的作用，從而發(fā)現(xiàn)治療這些疾病的新藥。

作為原理證明，團(tuán)隊(duì)利用MetaVision3D，生成了正常小鼠和罹患阿爾茨海默病、龐貝氏癥（一種罕見的遺傳性疾?。┑男∈蟠竽X代謝組的3D交互式圖譜。

為繪制這些3D圖譜，研究團(tuán)隊(duì)使用高科技成像儀，逐層掃描了79個(gè)大腦切片。這臺(tái)儀器可識(shí)別并計(jì)數(shù)脂肪、碳水化合物等分子，這些分子是實(shí)現(xiàn)大腦功能的必需營養(yǎng)素。隨后，他們使用AI工具將這些圖像堆疊在一起，重建了整個(gè)大腦的代謝組。

研究團(tuán)隊(duì)表示，利用該方法可繪制出大腦內(nèi)數(shù)千種分子及其在大腦中精確位置。在線用戶可在3D重建中探索大腦代謝組的各個(gè)部分，從而揭示傳統(tǒng)2D圖譜中看不到的細(xì)微差別，為研究受飲食、運(yùn)動(dòng)和遺傳影響的細(xì)胞代謝和疾病機(jī)制提供新見解。例如，科學(xué)家可利用該工具探索和檢查影響思維、記憶和大腦健康的分子，包括那些與神經(jīng)退行性疾病有關(guān)的分子。

展望未來，研究團(tuán)隊(duì)計(jì)劃將該AI工具與已建立的MRI成像和遺傳分析圖像相結(jié)合，以開發(fā)靶向大腦精確區(qū)域的治療方法。