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AI 揭開腦部液體流動的神秘面紗：阿茲海默症研究的重大突破
AI 揭開腦部液體流動的神秘面紗：阿茲海默症研究的重大突破
July 24, 2023
重點摘要：
研究人員利用人工智慧（AI）的力量來測量大腦血管周圍的液體流動，這是一項具有深遠影響的重大突破，對於治療像是阿茲海默症的疾病具有重要的意義。
該團隊發展出創新的AI速度測量法來精確計算這種液體流動。這種新開發的技術結合了2D的測量和物理資訊神經網路，提供對該系統的高解析度洞察。
這項研究開啟了理解驅動大腦液體流動機制的新前線。
關鍵事實：
1. 開發AI速度測量法的多學科團隊是一個結合了機械工程師、神經科學家、和電腦科學家的獨特組合，顯示出跨學科合作對於提升科學理解的重要性。
2. 研究人員能夠生成一個大腦周圍的滲透血管空間的流體流動的三維模型。這比以前的二維研究有了顯著的進步，增加了一層複雜度，更準確地反映了人類大腦的複雜性。
3. AI技術有超越阿茲海默症研究的潛在應用。理解大腦周圍的流體流動動態也可以幫助開發用於治療與流體流動改變相關的其他疾病的治療方法，如小血管疾病、中風、和創傷性腦損傷。
來源：羅徹斯特大學
一種新的基於人工智慧的測量大腦血管周圍流體流動的技術，可能對於開發如阿茲海默症等疾病的治療產生重大影響。
圍繞著大腦血管的滲透血管空間會運送類似水的液體在大腦周圍，並有助於清掃廢物。這種流體流動的改變與神經病態，包括阿茲海默症、小血管疾病、中風、和創傷性腦損傷等有關，但在體內難以測量。
由羅徹斯特大學副教授Douglas Kelley領導的一支機械工程師、神經科學家、和電腦科學家的多學科團隊，開發出了創新的AI速度測量法，以精確計算大腦液體流動。
研究結果發表在《Proceedings of the National Academy of Sciences》上。
"在這項研究中，我們結合了一些來自動物模型內部的測量和一種新的AI技術，使我們能夠有效地測量以前無人能測量的東西，" Kelley說，他是羅徹斯特大學機械工程學系的一員。
該研究建立在由研究共同作者Maiken Nedergaard，羅徹斯特大學轉化神經
醫學中心的共同主任，帶領的多年實驗基礎上。
該團隊以前已經能夠透過在流體中注入微小粒子，並隨時間測量其位置和速度，來對滲透血管空間的流體流動進行二維研究。
但科學家們需要更複雜的測量來理解系統的全部複雜性—而探索這樣一個至關重要的流體系統是一項挑戰。
為了解決這個挑戰，該團隊與布朗大學的George Karniadakis合作，利用人工智慧。他們將現有的2D數據與物理資訊神經網路結合，以創造前所未有的系統高解析度觀察。
"這是一種以我們以前無法做到的更高準確度，揭示壓力、力量、和三維流速的方式，" Kelley說。
"壓力很重要，因為還沒有人確切地知道什麼泵送機制驅動這些圍繞著大腦的流動。這是一個新的領域。"
新聞原址： https://neurosciencenews.com/ai-alzheimers-brain-fluid-23462/
研究人員利用人工智慧（AI）的力量來測量大腦血管周圍的液體流動，這是一項具有深遠影響的重大突破，對於治療像是阿茲海默症的疾病具有重要的意義。
該團隊發展出創新的AI速度測量法來精確計算這種液體流動。這種新開發的技術結合了2D的測量和物理資訊神經網路，提供對該系統的高解析度洞察。
這項研究開啟了理解驅動大腦液體流動機制的新前線。
關鍵事實：
1. 開發AI速度測量法的多學科團隊是一個結合了機械工程師、神經科學家、和電腦科學家的獨特組合，顯示出跨學科合作對於提升科學理解的重要性。
2. 研究人員能夠生成一個大腦周圍的滲透血管空間的流體流動的三維模型。這比以前的二維研究有了顯著的進步，增加了一層複雜度，更準確地反映了人類大腦的複雜性。
3. AI技術有超越阿茲海默症研究的潛在應用。理解大腦周圍的流體流動動態也可以幫助開發用於治療與流體流動改變相關的其他疾病的治療方法，如小血管疾病、中風、和創傷性腦損傷。
來源：羅徹斯特大學
一種新的基於人工智慧的測量大腦血管周圍流體流動的技術，可能對於開發如阿茲海默症等疾病的治療產生重大影響。
圍繞著大腦血管的滲透血管空間會運送類似水的液體在大腦周圍，並有助於清掃廢物。這種流體流動的改變與神經病態，包括阿茲海默症、小血管疾病、中風、和創傷性腦損傷等有關，但在體內難以測量。
由羅徹斯特大學副教授Douglas Kelley領導的一支機械工程師、神經科學家、和電腦科學家的多學科團隊，開發出了創新的AI速度測量法，以精確計算大腦液體流動。
研究結果發表在《Proceedings of the National Academy of Sciences》上。
"在這項研究中，我們結合了一些來自動物模型內部的測量和一種新的AI技術，使我們能夠有效地測量以前無人能測量的東西，" Kelley說，他是羅徹斯特大學機械工程學系的一員。
該研究建立在由研究共同作者Maiken Nedergaard，羅徹斯特大學轉化神經
醫學中心的共同主任，帶領的多年實驗基礎上。
該團隊以前已經能夠透過在流體中注入微小粒子，並隨時間測量其位置和速度，來對滲透血管空間的流體流動進行二維研究。
但科學家們需要更複雜的測量來理解系統的全部複雜性—而探索這樣一個至關重要的流體系統是一項挑戰。
為了解決這個挑戰，該團隊與布朗大學的George Karniadakis合作，利用人工智慧。他們將現有的2D數據與物理資訊神經網路結合，以創造前所未有的系統高解析度觀察。
"這是一種以我們以前無法做到的更高準確度，揭示壓力、力量、和三維流速的方式，" Kelley說。
"壓力很重要，因為還沒有人確切地知道什麼泵送機制驅動這些圍繞著大腦的流動。這是一個新的領域。"
新聞原址： https://neurosciencenews.com/ai-alzheimers-brain-fluid-23462/