Учёные из Helmholtz Munich, Мюнхенского университета Людвига-Максимилиана и нескольких партнёрских организаций создали систему искусственного интеллекта, которая может рассматривать изменения в организме мыши почти на клеточном уровне.
Новая платформа получила название MouseMapper. С её помощью исследователи обнаружили, что ожирение связано не только с обменом веществ, но и с распространённым воспалением, а также ранее неизвестным повреждением нервов.
Особенно неожиданной оказалась находка в области лицевых нервов.
Ожирение давно связывают не только с весом. Оно может менять работу иммунной системы, нарушать структуру нервов и перестраивать ткани по всему телу. Из-за этого повышается риск диабета 2 типа, сердечно-сосудистых заболеваний, инсульта, нейропатии и рака.
Но до сих пор у учёных не было инструмента, который позволял бы увидеть такие изменения сразу во всём организме — целиком и в высокой детализации.
Для этого команда под руководством профессора Али Эртюрка разработала MouseMapper. Эта система использует алгоритмы глубокого обучения и анализирует огромные наборы данных, полученные при визуализации всего тела.
ИИ может автоматически определять и разделять 31 орган и тип ткани, а также отслеживать нервы и иммунные клетки по всему организму. Это позволяет учёным смотреть не на один орган отдельно, а на то, как болезнь меняет сразу разные системы тела.
Чтобы создать такие карты, исследователи сначала пометили нервы и иммунные клетки мышей флуоресцентными маркерами. Затем они сделали ткани прозрачными, сохранив светящиеся сигналы. Благодаря этому можно было увидеть, что происходит глубоко внутри тела, не разрезая ткани на части.
После этого учёные использовали световую микроскопию, чтобы получить детальные трёхмерные изображения целых мышей. Объём данных оказался огромным: десятки миллионов клеточных структур из разных органов и тканей.
Затем MouseMapper автоматически проанализировал изображения: выделил анатомические области, нервные сети и скопления иммунных клеток.
Так исследователи смогли точно увидеть, где появляются воспаление и повреждение тканей — например, в жировой ткани, мышцах, печени и периферических нервах. Главное отличие от старых методов в том, что учёным не нужно было заранее выбирать конкретный участок для изучения.
Чтобы проверить, как ожирение меняет организм, мышей кормили пищей с высоким содержанием жира. Это вызывало ожирение и метаболические нарушения, похожие на те, что наблюдаются у людей.
С помощью MouseMapper команда увидела масштабные изменения в организации иммунных клеток и структуре нервов по всему телу.
Самая неожиданная находка была связана с тройничным нервом — важным лицевым нервом, который отвечает за чувствительность лица и некоторые двигательные функции.
У мышей с ожирением эти сенсорные нервы имели гораздо меньше ветвей и нервных окончаний. Это указывало на нарушение их работы. Поведенческие тесты подтвердили эту версию: мыши с ожирением слабее реагировали на сенсорную стимуляцию по сравнению с худыми мышами.
Затем учёные изучили тройничный ганглий — участок, где находятся тела сенсорных нейронов лица. Анализ показал молекулярные изменения, связанные с воспалением и перестройкой нервов.
Важно, что похожие молекулярные признаки нашли и в ткани тройничного нерва у людей с ожирением. Это говорит о том, что изменения, замеченные у мышей, могут происходить и у человека.
Исследователи считают, что MouseMapper может стать важным инструментом для изучения болезней, которые затрагивают сразу много систем организма. Среди них — диабет, рак, нейродегенеративные заболевания и аутоиммунные расстройства.
В отличие от подходов, где изучают один орган или одну ткань, MouseMapper даёт картину всего тела и помогает находить “горячие точки” болезни в разных частях организма.
Команда также выложила данные по всему телу в открытый доступ, чтобы другие исследователи могли изучать изменения, связанные с ожирением, в разных органах и тканях.
По словам Али Эртюрка, цель проекта — создать систему, которая поможет понимать болезни не как проблему одного органа, а как сбой в связанном организме. В будущем такие данные могут лечь в основу реалистичных “цифровых двойников” мышей в состоянии здоровья и болезни.
Это позволило бы искать самые ранние изменения, которые вызывает болезнь, тестировать вмешательства на компьютере и ускорять поиск новых методов лечения, одновременно сокращая число физических экспериментов.
Исследование опубликовано в журнале Nature.
