Bahnbrechendes KI-Tool erstellt 3D-Karte des Gehirns
Ein detaillierter Blick ins Gehirn, wie man ihn noch nie gesehen hat: Rein- und Rauszoomen wie bei Google Earth
In einem bedeutenden Technologiesprung haben Forscher der University of Florida ein leistungsfähiges neues Werkzeug für Computer und künstliche Intelligenz entwickelt, das eine hochauflösende 3D-Karte des Gehirns von Mäusen erstellen kann, die es dem Benutzer ermöglicht, aus allen Blickwinkeln zu zoomen - wie bei einer Google Earth-Karte - und einen Blick auf alle Moleküle zu werfen, die die Energie für die Gehirnfunktionen erzeugen.
Dieses neue KI-gesteuerte Tool, das mit Forschungsgeldern der National Institutes of Health finanziert wurde, bringt die Wissenschaftler einem umfassenderen Verständnis der Rolle des Stoffwechsels bei der Alzheimer-Krankheit und anderen neurodegenerativen Erkrankungen einen Schritt näher. Dies könnte neue Möglichkeiten für die Entdeckung gezielter Behandlungen eröffnen.
In der Fachzeitschrift Nature Metabolism berichtet ein Forscherteam unter der Leitung von Ramon Sun, Ph.D., wie sie ihr bahnbrechendes MetaVision3D-Tool mit Hilfe des HiPerGator-Supercomputers der UF entwickelt haben. Zum Beweis des Prinzips erstellten sie einen interaktiven 3D-Atlas des Gehirns sowohl von normalen Mäusen als auch von Mäusemodellen der Alzheimer- und Pompe-Krankheit, einer seltenen genetischen Störung. Suns Labor hat seine Datenbank und seinen Webserver öffentlich zugänglich gemacht, um das wachsende Feld von Wissenschaftlern zu unterstützen, die Verbindungen zwischen Stoffwechsel und Geist untersuchen.
"Mit unserer Methodik können wir Tausende von Molekülen im Gehirn kartieren und genau bestimmen, wo sie sich in den einzelnen Gehirnregionen befinden. Das ist beispiellos", sagte Sun, Direktor des Center for Advanced Spatial Biomolecule Research und stellvertretender Direktor für Innovation des McKnight Brain Institute der UF. "Ohne die NIH-Förderung hätten wir das nicht geschafft. Diese Mittel unterstützen unsere Bemühungen, die metabolischen Ursachen der Alzheimer-Krankheit aufzudecken und den Weg für neue Interventionen zur Vorbeugung und Behandlung dieser verheerenden Krankheit zu ebnen."
Online-Nutzer können jeden Gewebeabschnitt in der 3D-Rekonstruktion erkunden, die nuancierte Komplexitäten beleuchtet, die in herkömmlichen 2D-Karten nicht sichtbar sind, und so neue Einblicke in den zellulären Stoffwechsel - der durch Ernährung, Bewegung und Genetik beeinflusst wird - sowie in Krankheitsmechanismen gewährt.
"Auf Google Earth kann ich eine Stadt heranzoomen und sehen, wie ein Haus aussieht, wie die Straße aussieht, welche Autos dort stehen. Das ist der Grad der Auflösung, den wir für das Mäusegehirn in diesem dreidimensionalen Raum zur Verfügung gestellt haben, und wie sie sich bei Krankheiten verändern", sagte Sun, ebenfalls außerordentlicher Professor in der Abteilung für Biochemie und Molekularbiologie am UF College of Medicine, das Teil von UF Health ist. "Man kann Moleküle erforschen und untersuchen, die das Denken, das Gedächtnis und die Gesundheit des Gehirns beeinflussen, einschließlich derer, die an neurodegenerativen Krankheiten beteiligt sind. Man kann all die verschiedenen Moleküle abbilden und sehen, wie sie in den feinen Gehirnstrukturen organisiert und verteilt sind."
Um den Sprung von der 2D-Darstellung zur 3D-Darstellung zu schaffen - den Sun mit dem technologischen Sprung vom Klapphandy zum Smartphone vergleicht - scannte sein Labor 79 Hirnschnitte, eine dünne Schicht nach der anderen, mit einem Hightech-Bildgebungsgerät, das Moleküle wie Fette und Kohlenhydrate, wichtige Nährstoffe für die Gehirnfunktion, identifiziert und zählt.
"Dann haben wir KI eingesetzt, um diese Bilder auszurichten und zu stapeln, um das gesamte Metabolom des Gehirns zu rekonstruieren", so Xin Ma, Erstautor der Studie und Doktorand in Biostatistik, der von Sun und Li Chen, Ph.D., M.S., betreut wird. Das Metabolom ist eine Sammlung von Tausenden von Molekülen, die Energie für die Funktion des Gehirns liefern.
In einem nächsten Schritt kartierten sie zusammen mit Dr. Sara Burke, Direktorin des UF Center for Cognitive Aging and Memory Clinical Translational Research, die Anatomie, um sie mit den Molekülen zu korrelieren, und verwendeten mathematische Methoden, um die Genauigkeit von 95 bis 99 % zu überprüfen, so Sun.
In Zukunft könnten die Forscher das Kartierungswerkzeug mit etablierten MRT-Bildgebungsverfahren und genetischen Analysen kombinieren, um Behandlungen zu entwickeln, die genau auf bestimmte Bereiche des Gehirns abzielen, im Gegensatz zu aktuellen Behandlungen, die auch nicht erkrankte Teile des Gehirns betreffen können.
"Für die Krankheitsvorbeugung und -behandlung haben wir den Biologen einen neuen Blickwinkel eröffnet", sagte Chen, Mitverfasser der Studie und außerordentlicher Professor am UF College of Public Health and Health Professions' Department of Biostatistics.
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Originalveröffentlichung
Xin Ma, Cameron J. Shedlock, Terrymar Medina, Roberto A. Ribas, Harrison A. Clarke, Tara R. Hawkinson, Praveen K. Dande, Hari K. R. Golamari, Lei Wu, Borhane EC. Ziani, Sara N. Burke, Matthew E. Merritt, Craig W. Vander Kooi, Matthew S. Gentry, Nirbhay N. Yadav, Li Chen, Ramon C. Sun; "AI-driven framework to map the brain metabolome in three dimensions"; Nature Metabolism, 2025-3-18
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