科学网—AI揭示大脑垃圾清理系统深度睡眠期间格外跃度
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2026-9-22 13:11
| 系统分类: 海外观察
AI揭示大脑垃圾清理系统深度睡眠期间格外跃度
大脑 “双速”垃圾清理系统
人工智能揭示大脑 “双速”垃圾清理系统——助力睡眠中的大脑清除有害代谢废物
科学家借助人工智能，测量了大脑隐秘的废液清除流动过程，该过程在深度睡眠期间会变得格外活跃。研究发现，液体在大脑空隙区域的流动速度，远高于在深部脑组织中的流速；液体在深部组织内流速会下降约 50倍。
深度睡眠期间，一种水状液体会在脑组织内部及周边流动，帮助清除与阿尔茨海默病等疾病相关的代谢废物。这套清理机制被称为类淋巴系统。该系统由知名神经科学家、罗切斯特大学转化神经医学中心联合主任梅肯 ·内德高于2012年首次提出。
尽管科研人员对类淋巴系统已有不少认知，但该系统实际的运作机制仍存在诸多关键疑问。其中最大的未知问题之一，就是液体在大脑不同区域的流动速度。想要在活体大脑中测量这种缓慢的体液循环难度极高，观测过程还不能对大脑造成永久性损伤。
测量脑内液体流动所面临的难题
罗切斯特大学机械工程系道格拉斯 ·凯利教授表示：“我们可以把显微镜对准大脑的一小块区域，细致观察局部发生的变化，过去我们也使用过这类数据。但这种方式只能看到整个过程的极小一部分。如果想要对完整大脑成像，磁共振成像（MRI）会是很好的手段，它可以提供三维视图。不过磁共振成像同样存在明显短板，最大的局限就是它无法捕捉液体的流动速度，至少测不出如此低速的流体。”
为突破这一技术瓶颈，凯利联合来自罗切斯特大学、布朗大学、哥本哈根大学的研究人员，将目光投向人工智能。这项发表在 《科学 ·进展》 上的新研究，介绍了一种物理信息人工智能方法，能够从磁共振成像（ MRI）数据中提取液体的流动速率。
研究人员利用染料随时间在脑组织中扩散的影像来训练神经网络。 AI模型根据染料扩散的变化，同时估算出液体流速，以及周围脑组织的渗透率。
大脑清理系统存在两套流速模式
实验结果揭示，类淋巴系统主要通过两条通路清除脑内颗粒物质，其中就包括和阿尔茨海默病密切相关的 β‑淀粉样蛋白，并且两条通路的运行速度差异巨大。
在大脑周边较为开阔的空间，例如颅骨与大脑表层之间的区域，这种水状液体的流动速度为每秒数微米。但在大脑组织深处，液体流动要慢得多，流速大约下降 50倍。
巨大的流速差异，让研究人员得以更清晰地认识代谢废物在大脑不同微环境中的转运方式：液体在空隙空间流动相对较快，而在致密脑组织中则只能缓慢移动。
从动物大脑走向人类健康应用
目前该研究团队正在小鼠等动物身上建立脑内液体流动的基准测量数据，依靠这些数据迭代、优化这套人工智能工具。
长远来看，他们希望对比健康大脑与病变大脑、青年大脑与老年大脑之间类淋巴循环的区别，最重要的目标是把这项技术拓展应用到人体。
凯利谈到： “我们正全力攻关，希望能够测量人类大脑内部及周边的水状液体流动。一旦实现，它的临床应用价值就会变得十分重要，前景也令人振奋。我们期待未来可以判断阿尔茨海默病患者的脑部循环是否存在异常；甚至可以在生命早期筛查脑循环障碍，以期延缓阿尔茨海默病发病。也可以在脑震荡患者受伤后，检测其脑部液体循环是否受损。本次研究让我们向这个目标又迈进了一步。”
倘若未来科研人员能够可靠地在人体中检测这类低速体液流动，该技术将提供全新研究手段，探究大脑这套天然废物清除循环，是否会受阿尔茨海默病、衰老或者创伤性脑损伤的影响。
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