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科普摘要 姓名：Johanna Perens 部门：视觉计算 主要指导老师（DTU）：Anders Bjorholm Dahl 主要指导老师（Gubra）：Jacob Heckscher-Sørensen 联合指导老师（DTU）：Tim Bjørn Dyrby 联合指导老师（Gubra）：Casper Gravesen Salinas 项目名称：实现多模态全脑研究以发现药物 项目开始时间：2018 年 12 月 1 日 项目结束时间：2021 年 11 月 30 日 标题：在对抗脑部疾病的斗争中——多模态大脑图谱将不同的大脑成像方法联系起来以有效发现药物 科普摘要：中枢神经系统 (CNS) 疾病会导致生活质量下降、导致预期寿命缩短并带来沉重的公共卫生负担。尽管对疾病机制进行了广泛的研究，但许多中枢神经系统疾病（例如帕金森病、阿尔茨海默病、中风）仍无法治愈，现有治疗方法往往无效或有副作用（例如减肥药物）。其中一个原因是大脑极其复杂。尽管使用现代神经影像学模式对中枢神经系统的结构和功能关系进行了广泛的研究，但合成通过不同技术获得的互补信息一直是一个挑战。尤其困难的是整合从活体动物（体内）和死后组织（离体）获取的神经影像数据集。临床前药物研究中的常见做法是研究大脑对不同挑战（例如禁食、某些任务、物体识别）和化合物的反应活动。这些研究提供了对在此过程中受到刺激的大脑区域的深入了解，因此，这些区域可能是参与潜在生理机制的神经网络的一部分。传统组织学是一种体外成像技术，几十年来一直用于通过标记和计数表达一种名为 c-Fos 的蛋白质的神经元来识别激活区域。与传统组织学相比，体外光片荧光显微镜 (LSFM) 可以对完整大脑中表达 c-Fos 的神经元进行成像，并提供所有激活神经元的 3D 视图。然而，如此大的数据集需要复杂的算法来实现自动、无偏和准确的计算分析，以提取必要的信息。这个博士项目旨在通过创建计算工具来解决这些问题，用于分析和整合通过不同的体内和体外神经成像方式获得的整个啮齿动物大脑图像。在该项目的框架内，开发了一个多模式小鼠大脑图谱，可用于叠加、组合和分析通过体内/体外磁共振成像 (MRI) 和体外 LSFM 获得的小鼠大脑图像。该图谱包含一个坐标系统，它能精确定位活体小鼠大脑中的测量信号，并在临床前脑手术中定位结构。除了小鼠大脑图谱之外，还建立了涉及统计分析的计算流程，以使用 LSFM 量化和比较药物在大脑中的作用。最后，开发的计算工具的价值在使用 LSFM 的临床前药理学研究中得到了证明，其中确定了六种减肥药物的全脑活动概况。开发的计算工具能够在药理学研究中高通量、无偏见地研究药物作用和大脑功能。应用这些工具和药物筛选研究的结果可能有助于开发针对各种中枢神经系统疾病以及肥胖症和相关代谢疾病的新治疗方案。
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