聞得到卻難分辨氣味 中研院:嗅覺皮質恐是自閉症關鍵

聞得到卻難分辨氣味 中研院:嗅覺皮質恐是自閉症關鍵

重點摘要
中研院團隊建立全腦自動腦區校正定量分析系統,發現嗅覺皮質在自閉症中扮演重要角色。
研究顯示自閉症小鼠雖能聞到氣味,但失去分辨氣味異同的能力,嗅覺辨別力受損。
透過化學遺傳方法抑制正常小鼠嗅覺皮質活性,會出現不愛社交的自閉症傾向。
自閉症小鼠腦區間的神經活性連結較弱,影響訊息傳遞功能。
BM-auto系統的建立突破傳統全腦影像處理瓶頸,具廣泛應用潛力。
#自閉症 #嗅覺皮質 #神經迴路 #腦區連結
相關人物: 薛一蘋 王建堯

【NOW健康 吳思奕/台北報導】自閉症是一種神經發展相關疾患,其成因多元且複雜,但神經迴路功能異常被認為是共同特徵。由中央研究院分子生物研究所特聘研究員薛一蘋與中央研究院資訊科學研究所副研究員王建堯所組成的團隊,在國科會尖端計畫、中研院深耕計畫及主題計畫的支持下,建立全腦自動腦區校正定量分析(Brain Mapping with Auto-ROI correction, BM-auto)系統,分析自閉症模式小鼠全腦迴路異常之處,發現「嗅覺皮質」在自閉症中扮演著重要角色。最新研究成果已於近期發表於國際知名期刊 《分子精神病學》(Molecular Psychiatry)。


中研院打造全腦分析系統 自閉症共同病灶在嗅覺皮質


全腦神經迴路極度複雜,了解是否有迴路異常,往往需仰賴快速且精確的全腦分析技術。為解決這項難題,團隊歷時7年建立BM-auto系統,由鼠腦樣本處理至全腦螢光影像掃描並定量,同時搭配特殊螢光標定技術,迅速分析全鼠腦神經細胞軸突投射和神經細胞活性,了解全腦迴路的狀況。團隊早於2024年便率先利用該系統完成杏仁核相關的全腦連結分析研究並發表成果。為進一步優化系統性能,團隊利用過去5年累積蒐集的基準真相(Ground truth)數據資料,導入AI深度學習技術,建構自動化的腦區辨識系統,讓系統能快速且精準地分析每隻鼠腦的500多個腦區,獲取可靠的數據。


透過BM-auto系統,團隊完成3種具代表性的自閉症小鼠全腦螢光影像定量分析,並連結及比對美國艾倫腦科學研究所(Allen Institute for Brain Science)建構的正常小鼠資料庫進行比對,繪製出3種自閉症小鼠全腦連結體的異常之處。結果顯示3種自閉症小鼠都有共同的病灶:嗅覺皮質的特定投射神經細胞顯著下降。進一步證實雖然3種自閉症小鼠仍保有嗅覺感應能力,能聞到各種氣味,但卻失去「分辨氣味異同」的辨別力,導致嗅覺辨別障礙。另一方面,團隊透過化學遺傳方法抑制野生型正常小鼠嗅覺皮質的神經細胞活性,小鼠隨即變得不愛社交(自閉症傾向)。


自閉症小鼠腦區神經活性連結較弱 訊息傳遞功能受影響


此外,團隊還進一步分析了嗅覺皮質和其他腦區之間的「功能性連結」,發現自閉症小鼠的「腦區連結」有弱化的趨勢。特別是給予小鼠特定氣味刺激時,自閉症小鼠各個腦區(含嗅覺皮質)的神經活性普遍較野生型正常小鼠來得低,顯示自閉症小鼠嗅覺皮質的異常不僅影響嗅覺功能,連帶影響與其他腦區之間的訊息傳遞與連結。這些研究成果揭露「嗅覺皮質」的重要性,也開啟了新的研究方向。


本研究不僅證實「嗅覺皮質」在自閉症病理機制中的重要性,所建立的BM-auto系統更是本次研究的一大亮點,突破傳統全腦影像處理的瓶頸,能夠快速且精準地分析全腦,不僅為自閉症研究提供重要工具,也展現其在多種腦部疾病解析上的廣泛應用潛力。


# 首圖來源/Freepik


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