休斯顿大学/辛辛那提大学研究人员利用机器学习绘制海洛因成瘾引发的大脑变化UH/UC Researchers Use Machine Learning to Map Brain Changes from Heroin Addiction

环球医讯 / AI与医疗健康来源:uh.edu美国 - 英语2025-08-24 14:56:04 - 阅读时长4分钟 - 1694字
休斯顿大学与辛辛那提大学研究人员合作,采用机器学习技术绘制海洛因成瘾对大脑细胞结构的影响,发现星形胶质细胞形态变化与成瘾复发相关,可能为开发新型成瘾治疗手段提供理论基础。
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休斯顿大学/辛辛那提大学研究人员利用机器学习绘制海洛因成瘾引发的大脑变化

突破性发现或重塑治疗方案

休斯顿大学和辛辛那提大学的研究人员正在利用机器学习技术更清晰地揭示海洛因对大脑的影响,这可能为成瘾治疗开辟新途径。

4月30日发表于《科学进展》的一项开创性研究中,休斯顿大学数学系教授Demetrio Labate及其博士生Michela Marini和Heng Zhao,与该校数学系暨健康系统与人口健康科学系助理教授Yabo Niu,携手辛辛那提大学药学院助理教授Anna Kruyer,共同将物体识别技术应用于脑细胞结构变化追踪,揭示了大脑对海洛因使用、戒断和复发的响应机制。

"物质使用障碍研究的圣杯在于找到预防阿片类药物使用者复发的治疗方法,"担任研究第一作者的Marini表示,"目前已有针对酒精中毒的治疗手段,但针对海洛因等药物尚无有效方案,如果我们能找到阻止复发的方法,将产生巨大影响。"

"与辛辛那提大学的这项合作研究极具价值。这类工作对开发更有效的药物成瘾治疗方法至关重要。"——休斯顿大学博士生Michela Marini

研究背景

辛辛那提大学药学院Anna Kruyer实验室专注于海洛因复发机制的研究表明,多数过量死亡发生在使用者复发时对药物耐受度的错误判断。其团队开发了动物模型,用于研究大脑细胞与奖赏中枢在复发过程中的相互作用。

"我们希望了解参与这一过程的神经元,以及所有可能影响其活动的不同细胞和分子,"Kruyer解释道,"如果能干预复发机制,就能帮助患者维持戒断状态。"

虽然神经元是传统研究的重点,但Kruyer团队将焦点转向另一种被称为星形胶质细胞的脑细胞。这类细胞通过供应代谢能量、提供神经递质构建模块以及通过屏蔽或暴露不同受体来调节突触活动。

"星形胶质细胞是具有保护功能的细胞,能够恢复突触稳态,"Kruyer强调,"它们相对于突触具有高度动态性,能实时向突触移动或远离,这种特性直接影响觅药行为。若能在复发时阻止这种与突触的重新关联,将延长戒断持续时间。"

创新方法

当Kruyer的动物模型无法直接应用于人体研究时,团队转而聚焦星形胶质细胞的一种蛋白质——细胞骨架。"我们思考是否能将突触层面的发现转化为细胞骨架变化的观察,从而揭示星形胶质细胞在人类复发中的关键作用,"Kruyer阐述道。

Labate教授表示:"我的研究重点是开发数学技术,用于解析非欧几里得数据(如复杂形状分析)中的有意义模式。星形胶质细胞的研究为此类方法提供了理想场景——这些细胞在大小和形状上高度异质,且能根据外部刺激动态重塑其形态。"

研究团队采用机器学习训练计算机识别星形胶质细胞图像,类似人脸识别软件,通过测量15项结构特征(包括尺寸、伸长率和分支特性)进行分析。模型在伏隔核区域(与药物复发相关的大脑区域)成功识别星形胶质细胞亚群,准确率达80%。

实验发现,接触海洛因后这些星形胶质细胞亚群出现萎缩且形态可塑性降低。"这些数据表明,海洛因在分子层面削弱了星形胶质细胞响应突触活动并维持稳态的能力,"Kruyer总结道。

未来方向

随着对星形胶质细胞机制的持续探索,这些发现或将推动新型成瘾治疗手段的研发——旨在恢复或替代因海洛因暴露而受损的星形胶质细胞功能。此外,Labate与Marini开发的机器学习方法可扩展至其他复杂结构细胞的研究。

Labate指出:"这种精准量化单细胞形态特征的方法,为识别反映生物过程、疾病状态或治疗反应的细胞/分子生物标志物开辟了新路径。更广泛地说,我们的工作为揭示复杂脑部疾病(如药物成瘾)的机制模型提供了新的定量框架。"

Marini强调了跨学科合作对脑科学研究的重要性:"通过揭示海洛因对星形胶质细胞的改变,我们不仅为成瘾研究打开新窗口,更为理解大脑对各类药物及神经疾病的响应机制奠定基础,这对开发更优的药物成瘾疗法至关重要。"

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