全身三维重建。图片来源：慕尼黑亥姆霍兹研究中心Ali Ertürk实验室
慕尼黑亥姆霍兹研究中心、慕尼黑路德维希-马克西米利安大学(LMU)及多家合作机构的研究人员开发出一种人工智能(AI)系统，能够以细胞级精度绘制整个小鼠身体的疾病相关变化图谱。通过这个名为MouseMapper的新平台，研究团队发现了与肥胖相关的广泛炎症和此前未知的神经损伤。
该研究还在人体组织中发现了类似的分子模式，表明与肥胖相关的神经损伤的重要方面可能同时发生在小鼠和人体中。研究结果已发表在《自然》杂志上。
众所周知，肥胖的影响远不止体重和新陈代谢。它能改变免疫活动，破坏神经结构，并重塑全身组织，增加2型糖尿病、心血管疾病、中风、神经病变和癌症等疾病的风险。尽管有这些广泛的影响，科学家们一直缺乏能够在高精度下研究整个完整身体中疾病相关变化的工具。
为应对这一挑战，由慕尼黑亥姆霍兹研究中心生物智能研究所(iBIO)所长、LMU教授Ali Ertürk领导的研究团队开发了MouseMapper。该AI框架使用基于基础模型的深度学习算法来分析庞大的全身成像数据集。
该系统能够自动识别和分割31种器官和组织类型，同时绘制全身的神经和免疫细胞图谱。这使研究人员能够在完整的小鼠体内同时检查疾病如何影响多个器官系统。
"MouseMapper建立在基础模型之上，这意味着它能远超其原始训练数据进行泛化，"该研究的共同第一作者Ying Chen表示。
透明小鼠与全身成像
为构建身体图谱，研究人员首先使用荧光标记物对标记小鼠体内的神经和免疫细胞，这些标记物在显微镜下会发光。然后，他们使用组织透明化方法使小鼠变得透明，同时保留荧光信号，让科学家能够在不切割组织的情况下深入观察体内。
接下来，研究团队使用先进的光片显微镜捕获整个小鼠的详细三维图像。这一过程生成了庞大的数据集，包含来自全身各器官和组织的数千万个细胞结构。
随后，MouseMapper自动分析这些图像，识别动物体内的解剖区域、神经网络和免疫细胞群。
这种方法使研究人员能够精确定位炎症和组织损伤在脂肪组织、肌肉、肝脏和周围神经等器官中的确切位置。与早期方法不同，科学家无需事先选择要研究的特定区域。
肥胖与面部神经损伤相关
为探索肥胖如何改变身体，研究人员给小鼠喂食高脂饮食，使其产生与人类相似的肥胖和代谢问题。
使用MouseMapper，研究团队发现全身免疫细胞组织和神经结构发生了广泛改变。其中一个最令人惊讶的发现涉及三叉神经，这是一条主要的面部神经，负责面部感觉和某些运动功能。
在肥胖小鼠中，这些感觉神经的分支和神经末梢显著减少，表明神经功能受损。行为测试支持了这一结论，显示与瘦小鼠相比，肥胖小鼠对感觉刺激的反应较弱。
随后，研究人员将重点放在三叉神经节上，该神经节包含面部感觉神经元的细胞体。通过空间蛋白质组学分析，他们发现了与炎症和神经重塑相关的分子变化。
重要的是，在肥胖人群的三叉神经组织中也发现了许多相同的分子特征。这表明在小鼠中观察到的与神经相关的改变也可能发生在人类身上。
"我们揭示了三叉神经节及其面部分支中先前未知的结构和分子变化，而相同的分子特征在人体组织中也得到了保留。这种发现根本无法通过一次研究一个器官的方式得出，"慕尼黑亥姆霍兹研究中心糖尿病与癌症研究所(IDC)高级科学家、该研究的第一作者Doris Kaltenecker博士表示。
研究复杂疾病的新工具
研究人员认为，MouseMapper可能成为研究同时影响多个器官系统的疾病的重要工具，包括糖尿病、癌症、神经退行性疾病和自身免疫疾病。
与早期专注于单个组织或器官的方法不同，MouseMapper提供了一个集成的全身分析系统，可以识别整个生物体中的疾病热点。
研究团队还在线公开了全身数据集，以便世界各地的研究人员探索器官和组织中与肥胖相关的变化。
"我们的目标是创建一个综合框架，以理解疾病如何作为相互关联的系统影响身体，"Ali Ertürk表示。"我们的长期愿景是构建真正逼真的健康和疾病状态小鼠数字孪生体：我们可以查询、干扰和计算模拟筛选的细胞级图谱。这将使我们能够精确定位疾病引起的最早变化，设计干预措施来预防它们，并在减少所需物理实验数量的同时加速新治疗方法的发现。"
本研究得到了欧洲研究理事会(授予A. Ertürk的巩固资助CALVARIA；授予M. Rohm的949017号资助)、德国研究基金会(DFG)在德国卓越战略框架内的慕尼黑系统神经学集群(SyNergy，ID 390857198，EXC 2145)、DFG SFB 1052 (A9)和TR 296 (P03)、合作研究中心CRC 1744、德国联邦教育与研究部(NATON合作，01KX2121和HIVacToGC)、血管性痴呆研究基金会、Nomis心脏图谱项目资助(Nomis基金会)、Else-Kröner-Fresenius基金会、Edith-Haberland-Wagner基金会、Helmut Horten基金会、欧洲糖尿病研究基金会和诺和诺德公司欧洲糖尿病研究计划(授予D. Kaltenecker)以及中国国家留学基金管理委员会(授予Y. Chen)的支持。
资料来源：慕尼黑亥姆霍兹研究中心(GmbH)。注：内容可能经过风格和长度编辑。
Doris Kaltenecker, Izabela Horvath, Rami Al-Maskari, Ying Chen, Zeynep Ilgin Kolabas, Luciano Hoeher, Mihail Todorov, David-Paul Minde, Saketh Kapoor, Sena Gül Turhan, Louis B. Kuemmerle, Hanno Steinke, Tim Wohlgemuth, Mayar Ali, Florian Kofler, Pauline Morigny, Julia Geppert, Denise Jeridi, Bastian Wittmann, Jie Luo, Suprosanna Shit, Carolina Cigankova, Victor Miro Kolenic, Nilsu Gür, Eren Aydeniz, Alara Yücecan, Melissa Ertürk, Laurent H. A. Simons, Chenchen Pan, Marie Piraud, Daniel Rueckert, Maria Rohm, Farida Hellal, Markus Elsner, Harsharan Singh Bhatia, Ingo Bechmann, Bjoern H. Menze, Stephan Herzig, Johannes Christian Paetzold, Mauricio Berriel Diaz, Ali Ertürk。《深度学习框架揭示细胞水平的全身扰动》。《自然》，2026年；DOI: 10.1038/s41586-026-10535-2
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