莱斯大学的科学家们制作了首个完整的无染料阿尔茨海默病大脑分子图谱。通过结合激光成像与机器学习，他们揭示了不均匀分布于大脑、超越淀粉样斑块的化学变化。关键记忆区域显示胆固醇和能量相关分子发生了重大变化。研究结果表明，阿尔茨海默病是一种全脑代谢紊乱——而不仅仅是蛋白质问题。
莱斯大学的研究人员制作了首个在动物模型中全面且无标签的阿尔茨海默脑分子图谱。这项工作深入揭示了该疾病的起源和传播过程。阿尔茨海默病每年夺走的生命超过乳腺癌和前列腺癌的总和，凸显了理解其驱动因素的紧迫性。
团队利用先进的基于光的成像方法结合机器学习，检查了健康和阿尔茨海默病患者动物的脑组织。他们的研究成果发表在《ACS Applied Materials and Interfaces》上，显示与阿尔茨海默病相关的化学变化不仅限于淀粉样斑块。相反，这些改变以不均匀且复杂的模式出现在大脑各处。
激光成像详细揭示大脑化学
展开剩余79%为了检测这些细微的变化，科学家们采用了高光谱拉曼成像技术。这种复杂的拉曼光谱技术利用激光检测组织中分子独特的化学指纹。
“传统的拉曼光谱为每个分子位点测量一次化学信息，”莱斯大学电气与计算机工程王博士说。“高光谱拉曼成像在整个组织切片上重复数千次测量，以构建完整图谱。结果是一张详细的图像，展示了化学成分如何在大脑不同区域间变化。”
研究人员逐片扫描整个大脑，汇总数千个重叠测量数据，构建健康与病变组织的高分辨率分子图谱。由于影像无标记，样本未使用染料、荧光蛋白或分子标签处理。
“这意味着我们观察了大脑的原样，捕捉到了其化学成分的完整、未被改变的画像，”王博士说。“我认为这使得该方法更加公正，更适合发现可能被忽视的新疾病相关变化。”
机器学习绘制阿尔茨海默病损伤的不均图
成像过程产生了大量数据，团队通过机器学习进行了分析。他们首先应用了无监督机器学习，使算法能够在没有预先假设的情况下检测化学信号中的自然模式。这些模型完全基于分子特征进行组织分类。研究人员随后使用监督机器学习训练模型来区分阿尔茨海默病和非阿尔茨海默病样本。这一步骤有助于确定不同脑区在阿尔茨海默病相关化学反应的强烈程度。
“我们发现阿尔茨海默病引起的变化在大脑中分布不均，”王博士说。“有些区域表现出强烈的化学变化，而有些则影响较小。这种不均匀的模式有助于解释症状为何逐渐出现，以及为何专注于单一问题的治疗效果有限。”
记忆区域的代谢紊乱
除了蛋白质积累，研究还发现了健康大脑与阿尔茨海默病大脑之间更广泛的代谢差异。胆固醇和糖原的水平在不同区域有所不同，其中记忆的区域，尤其是海马体和皮层，表现出最显著的差异。
“胆固醇对维持脑细胞结构很重要，糖原则是局部能量储备，”电气与计算机工程及材料科学与纳米工程黄教授表示。“这些发现共同支持阿尔茨海默病涉及大脑结构和能量平衡更广泛的破坏，而不仅仅是蛋白质的积累和折叠错误”。
机器学习绘制阿尔茨海默病损伤的不均图
成像过程产生了大量数据，团队通过机器学习进行了分析。他们首先应用了无监督机器学习，使算法能够在没有预先假设的情况下检测化学信号中的自然模式。这些模型完全基于分子特征进行组织分类。研究人员随后使用监督机器学习训练模型来区分阿尔茨海默病和非阿尔茨海默病样本。这一步骤有助于确定不同脑区在阿尔茨海默病相关化学反应的强烈程度。
“我们发现阿尔茨海默病引起的变化在大脑中分布不均，”王说。“有些区域表现出强烈的化学变化，而有些则影响较小。这种不均匀的模式有助于解释症状为何逐渐出现，以及为何专注于单一问题的治疗效果有限。”
阿尔茨海默病进展的更广泛视角
该项目源于关于研究阿尔茨海默病大脑新方法的持续讨论。
“起初，我们只测量了脑组织的小区域，”王博士说。“然后我想，如果我们能绘制整个大脑的地图，获得更广阔的视野呢？经过几轮测试和反复试验，测量和分析才开始顺利配合。”
当完整的化学图谱最终拼凑起来时，冲击立竿见影。
“出现了常规影像中无法察觉的模式，”王博士说。“看到这些结果让我非常满意。感觉就像揭示了一层隐藏的信息，这些信息一直存在，等待正确的分析方式。”
通过首次详细且无染料的阿尔茨海默脑部化学图，这项研究为该疾病提供了更全面的视角。团队希望这些发现最终能支持更早诊断和更有效的减缓病情进展的策略。
期刊参考：
Ziyang Wang, Jeewan C. Ranasinghe, Dennis C. Y. Chan, Ashley Gomm, Rudolph E. Tanzi, Can Zhang, Nanyin Zhang, Shengxi Huang. Machine Learning-Enhanced Hyperspectral Raman Imaging for Label-Free Molecular Atlas of Alzheimer’s Brain. ACS Applied Materials, 2025;
DOI: 10.1021/acsami.5c22623
来源：SCIENCE DAILY
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