機械学習でヘロイン中毒による脳の変化を可視化(UH/UC Researchers Use Machine Learning to Map Brain Changes from Heroin Addiction)

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2025-04-30 ヒューストン大学(UH)

ヒューストン大学とシンシナティ大学の研究チームは、機械学習を用いてヘロイン使用による脳の構造的変化を解析し、依存症治療の新たな可能性を示した。研究では、脳内の支持細胞アストロサイトに着目し、使用・禁断・再使用の各段階での形状変化を定量化。特に報酬系の側坐核で、再使用時に特定のアストロサイト群が再活性化されることが確認された。これは、アストロサイトの構造的変化が依存行動の引き金になる可能性を示しており、新たな治療標的として注目されている。

<関連情報>

教師あり学習と教師なし学習により、アストロサイトの構造可塑性におけるヘロイン誘発性の障害が明らかになる Supervised and unsupervised learning reveal heroin-induced impairments in astrocyte structural plasticity

Michela Marini, Yabo Niu, Heng Zhao, Anish Mohan, […] , and Demetrio Labate
Science Advances  Published:30 Apr 2025
DOI:https://doi.org/10.1126/sciadv.ads6841

機械学習でヘロイン中毒による脳の変化を可視化(UH/UC Researchers Use Machine Learning to Map Brain Changes from Heroin Addiction)

Abstract

Astrocytes regulate synaptic activity across large brain territories via their complex, interconnected morphology. Emerging evidence supports the involvement of astrocytes in shaping relapse to opioid use through morphological rearrangements in the nucleus accumbens (NAc). However, a comprehensive assessment of astrocyte structural diversity within and between NAc subdivisions is lacking because of limitations in existing methodologies to quantify meaningful alterations in astrocyte structure. We developed a methodological pipeline that integrates supervised and unsupervised learning techniques to rigorously quantify astrocyte morphological features and spatial organization across the brain, leveraging expression of cytoskeletal markers. Application of this pipeline reveals that morphological characteristics of individual astrocytes predict their location within the NAc. Our analysis also indicates that after heroin use, astrocyte structural plasticity is impaired in portions of the NAc associated with the extinction of conditioned responses and is uniquely engaged in the dorsomedial portion of the NAc shell, an undercharacterized subdivision of the structure.

医療・健康
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