Nature子刊丨深圳先进院王立平团队使用基于人工智能的深度学习框架对小鼠抑郁样行为进行系统评估与预测
by 管理员 | 2023-06-05
近日，中国科学院深圳先进技术研究院/深港脑科学创新研究院王立平团队在Nature子刊Translational Psychiatry杂志在线发表了题为“Systematicevaluation of a predator stress model of depression in mice using ahierarchical 3D-motion learning framework ”的研究论文[1]，利用实验室自主研发的AI三维精细动物自发行为分析系统建立长期天敌压力及同类社交压力下动物自发行为图谱，对不同压力应激源下抑郁模型小鼠的自发行为进行评估。研究揭示天敌压力模型可以在两性诱导经典抑郁样行为及自发行为的改变，基于动物自发行为可以区分不同压力应激源，并且建立了预测模型发现利用自发行为可以较好地预测部分抑郁样行为，对动物抑郁状态进行评估，而抗抑郁药物氟西汀显著逆转了抑郁模型小鼠自发行为特征的变化。这是继去年年团队在Neuron发文揭示天敌压力下快速眼动睡眠参与本能恐惧反应的神经机制研究成果后[2]，在本能恐惧行为解析方面的又一重要进展。这一研究提示基于AI的精细自发行为分析为神经精神疾病研究提供了一种客观的、全面且精细的评价方法，有望应用于抑郁障碍等精神疾病的系统评估、机制研究和药物筛选。
文章上线截图
据世卫组织统计全球约5%的人患有抑郁障碍，且女性多于男性。但在精神疾病药物开发方面使用动物模型进行转化研究大多失败，原因之一是由于传统行为学方法难以全面对复杂的精神疾病进行评价，且易受人为主观评价的影响。因此，研究者们也在不断探寻客观的，更自然及全面的小动物抑郁状态的测量和评价方法。目前基于机器学习方法对精细的，高维的动物自发行为进行分析引起研究者们的重视，可能会为精神疾病的转化研究带来新的突破。其中，王立平研究员与蔚鹏飞研究员团队利用前沿的计算机视觉和机器学习技术，自主研发了全新的高精度动物行为三维重建和自动化表型鉴定的新系统Behavior Atlas。此系统创新性地整合了三维行为采集、层次化行为分解以及行为图谱构建技术，并应用在自闭症小鼠疾病模型行为的评估[3]。
抑郁障碍的发生发展源于心理、生物和社会环境等多方面因素互作，表现出多种不同的表型。精确完整的“压力应激源-个体生理心理改变-抑郁表型”全过程的解读和关联会极大有利于抑郁症个性化诊疗方案的构建及抑郁发生机制的深入解析。王立平研究员团队在最新文章中创新性地发现，天敌压力和同类社交压力作为两种不同的压力应激源，利用传统抑郁样行为检测范式能够确定两种应激均诱发了动物的抑郁样行为，而进一步结合AI精细自发行为分析发现，经历这不同压力应激后，小鼠表现出的自发行为存在共性和异质性的改变，根据鉴定出的异质性改变能够较好地对压力应激源进行溯源（如下图）。这一发现证明对动物自发行为的解析，具有在抑郁障碍的个性化治疗中提供更加完整的病情和病因分析结果的潜力，有助于制定出更加有效的治疗方案提高治疗成功率。
压力造模后动物自发行为变化 （Tseng et al., Transl Psychiatry, 2023）
在动物抑郁模型的评估中，往往通过给予动物一些特定任务的范式来对抑郁样行为进行评估，如悬挂小鼠尾巴后通过人工计算小鼠放弃挣扎的时间来定性定量小鼠的绝望行为，给予小鼠糖水和普通水检测小鼠是否更偏爱糖水来定性定量小鼠是否存在快感缺乏，这些经典的范式极大推动了精神疾病机制研究并应用于药物评价。但随着抑郁症机制解析的愈发深入及高精度先进神经记录和调控技术的丰富。传统行为学逐渐难以适用于复杂的机制解析过程，例如难以匹配近些年发展的高时空分辨率的大脑动态变化研究，且指标单一，难以匹配全面细致理解精神疾病发生发展的需求，难以适用于精确医疗中个性化药物的研发需求。
王立平研究员团队在此研究中发现传统行为学检测到的抑郁样行为与多个自发行为特征存在相关性，进一步建立线性预测模型发现发现通过小鼠的自发行为可以较好地预测小鼠的部分抑郁样行为，指出自发行为分析有预测抑郁样行为的潜力，此外自发行为分析得到的比例、转换、时序变化等海量信息，还为抑郁样行为的评估提供了更加丰富的参考指标。
精细自发行为可用于预测抑郁样行为
（Tseng et al., Transl Psychiatry, 2023）
研究也发现，在造模时给予抗抑郁药氟西汀能够较好地逆转天敌压力造成的雌性和雄性小鼠自发行为变化。综上，基于机器学习解读高度复杂的、自然状态下的动物行为，在精神疾病的机制解析、临床前动物模型评价及新药研发筛选方面具有广阔的应用前景，期待精细自发行为解析未来在精神疾病机制研究和转化研究中大放异彩。
文章部分内容小结
中国科学院深圳先进技术研究院王立平研究员和曾渝婷副研究员为共同通讯作者，副研究员曾渝婷、助理研究员赵炳皓和助理研究员丁慧为论文的共同第一作者。研究感谢深圳市一湾生命科技有限公司黄康博士的宝贵建议。研究得到国家自然科学基金委、深圳市杰出人才计划，中国科学院，广东省及深圳市地方项目的支持。
参考文献
1. Tseng Y, Zhao B, Ding H, Liang L, Schaefke B, Wang L. Systematic evaluation of a predator stress model of depression in mice using a hierarchical 3D-motion learning framework. Translational Psychiatry. 2023
2. Tseng Y, Zhao B, Chen S, et al. The subthalamic corticotropin-releasing hormone neurons mediate adaptive REM-sleep responses to threat. Neuron. 2022;110(7):1223-1239.
3. Huang K, Han Y, Chen K, et al. A hierarchical 3D-motion learning framework for animal spontaneous behavior mapping. Nat Commun. 2021;12(1):2784. 10.1038/nm.4432.