肌萎缩侧索硬化症（ALS）是一种致命的渐进性神经退行性疾病，会导致患者逐渐丧失对肌肉的控制能力。目前尚无治愈ALS的方法，确诊后的预期寿命通常只有2到5年。

圣安德鲁斯大学和哥本哈根大学的最新研究利用人工智能的力量，对ALS的进展以及控制运动的特定神经回路在疾病早期如何受到影响，产生了新的见解。这项发表在《科学进展》上的研究为开发新的治疗方法和治愈方法带来了希望。

该研究由圣安德鲁斯大学心理学与神经科学学院的研究人员领导，与哥本哈根大学神经科学系合作进行。研究表明，控制运动的特定神经回路在疾病早期受到影响，而其他神经回路则在疾病进展后期受到影响。

“通过使用能够同时研究脊髓组织中多种细胞类型的技术，结合一种基于人工智能的新型分析方法，我们确定了在运动神经元死亡之前，疾病早期受影响的特定细胞网络，”该研究的首席研究员、心理学与神经科学学院系统神经科学讲师Ilary Allodi博士解释说。“这些是抑制性中间神经元的亚群——一种存在于脊髓中已知能激活运动神经元的细胞。”

“在健康个体中，这些细胞回路是执行行走和跑步等运动所必需的，”该研究的共同通讯作者、整合神经科学教授Ole Kiehn补充道。“有一些特殊的细胞，称为抑制性或兴奋性中间神经元，它们通过激活运动神经元来控制运动的不同方面。我们发现，其中一些细胞在ALS的不同阶段受到影响，抑制性中间神经元在早期受到影响，而兴奋性中间神经元在疾病进展后期受到影响。”

研究人员开发了一种基于人工智能的方法来促进数据量化。“这项工作使用尖端方法来识别导致疾病的细胞类型，”该研究的第一作者Roser Montañana-Rosell博士解释说。“这些抑制性和兴奋性细胞具有高度异质性，并且混合在脊髓内，通常难以同时进行研究。我们开发的计算方法可以克服这些限制，同时揭示潜在的新的治疗靶点。” 这种方法可以在线获取，希望它能促进其他类似研究的完成。

这项研究是与10X-Genomics和ACD Bio（Biotechne）合作进行的，这两家工业组织在转录组学领域处于领先地位，该技术能够识别脊髓内的细胞。

“我们使用的技术可以让我们在ALS小鼠模型的脊髓中以单细胞分辨率同时可视化和量化多个基因，”Allodi博士说。“每种细胞类型都可以通过一组特定的基因来识别，但这些基因需要同时可视化。通过使用这些转录组学技术，我们能够区分抑制性和兴奋性群体及其亚群。这使我们能够研究它们在疾病进展不同阶段的命运。”