[轉載] AI解析全腦迴路 嗅覺皮質成自閉症關鍵角色登國際期刊

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自閉症成因複雜，其中神經迴路異常被視為重要共同特徵。中央研究院分子生物研究所特聘研究員薛一蘋與資訊科學研究所副研究員王建堯研究團隊，在國科會尖端計畫、中研院深耕計畫及主題計畫支持下，成功建立「全腦自動腦區校正定量分析系統」（Brain
Mapping with Auto-ROI correction,
BM-auto），用以解析自閉症模式小鼠的全腦神經迴路變化，並發現「嗅覺皮質」在自閉症中扮演關鍵角色。相關成果發表於國際知名期刊《分子精神病學》（Molecular
Psychiatry）。

由於全腦神經迴路極為複雜，非常需要發展快速且精準的分析技術，以辨識潛在異常。研究團隊歷時7年建構BM-auto系統，整合鼠腦樣本處理、全腦螢光影像掃描與定量分析流程，並搭配特殊螢光標定技術，可快速解析神經細胞軸突投射與神經活性，全面掌握腦部迴路狀態。團隊早於2024年即運用此系統完成杏仁核全腦連結分析並發表成果。為進一步提升系統效能，研究人員結合過去5年累積的基準真相（ground
truth）資料，導入AI深度學習技術，建立自動化腦區辨識模型，可精準分析單一鼠腦超過500個腦區，大幅提升數據分析的效率與可靠性。

透過BM-auto系統，團隊完成3種具代表性的自閉症小鼠全腦影像定量分析，並與美國艾倫腦科學研究所（Allen Institute for Brain
Science）所建構的正常小鼠資料庫進行比對，成功描繪其全腦連結異常圖譜。研究發現，三種自閉症小鼠皆呈現共同病灶：嗅覺皮質中特定投射神經細胞明顯減少。進一步實驗顯示，雖然自閉症小鼠仍具基本嗅覺能力，能感知氣味，但在「氣味辨識」上出現顯著缺陷，導致嗅覺辨別障礙。此外，團隊透過化學遺傳學方法抑制正常小鼠嗅覺皮質神經活性後，小鼠亦出現社交意願降低等自閉症樣行為。

進一步分析顯示，自閉症小鼠嗅覺皮質與其他腦區之間的功能性連結明顯弱化。當給予特定氣味刺激時，其各腦區（包含嗅覺皮質）的神經活性普遍低於正常小鼠，顯示嗅覺皮質異常不僅影響嗅覺功能，也進一步干擾跨腦區訊息傳遞與整體連結性。此一發現凸顯嗅覺皮質在自閉症神經機制中的關鍵地位，並開啟新的研究方向。

研究團隊指出，除確認嗅覺皮質在自閉症病理中的重要性外，本次建立的BM-auto系統也為重大技術突破，成功克服傳統全腦影像分析的限制，可快速且高精度解析腦部結構與功能，不僅有助於自閉症研究，未來亦具備廣泛應用於各類腦部疾病研究的潛力。

參考閱讀

AI解析全腦迴路 嗅覺皮質成自閉症關鍵角色登國際期刊,國立教育廣播電台 • 39 分鐘前

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