AI技術推動生命科學研究人員破解靈長類脊髓衰老驅動力
10月31日，中國科學院動物研究所與北京基因組研究所合作，聯合中國科學院自動化研究所、首都醫科大學宣武醫院、首都醫科大學、首都醫科大學天壇醫院，在《自然》 (Nature) 上，在線發表了題為CHIT1-positive microgla drive motor neuron aging in the primate spinal cro的研究論文。該研究發現一群全新的在年老的靈長類動物的脊髓中特異存在的CHIT1陽性小膠質細胞亞型，并命名為AIMoN-CPM（Aging-Induced Motor Neuron toxic CHIT1-Positive Microglia）。這類細胞可以通過旁分泌CHIT1蛋白激活運動神經元中的SMAD信號，進而驅動運動神經元衰老，而補充維生素C可抑制脊髓運動神經元的衰老和退行。
本研究使用非人靈長類食蟹猴作為研究模型。食蟹猴同人類的神經系統極為相似，尤其在兩足行走和精細運動控制方面。以其作為研究模型，在理解人類自身的神經系統功能及干預神經退行性疾病等方向具有特殊的優勢。傳統的獼猴行為學研究中對行為的評價都是通過人工完成的，需要人類觀察員在實驗過程中停留在動物附近觀察并記錄動物的行為。
該論文共同第一作者中國科學院自動化研究所馬喜波研究員長期深耕AI for Science，在海量靈長類行為數據的基礎上研發非人靈長類行為識別大模型 [1][2][3]。在本論文工作中，馬喜波研究員團隊基于大模型技術完成了食蟹猴運動行為和能力的定量、持續檢測與評估，對比分析了靈長類動物衰老狀態的行為差異特征（圖2、圖3）。進而，聯合團隊證實運動神經元是脊髓中對衰老最為敏感的細胞類型，具體表現為細胞衰老相關標志物顯著增加以及神經元功能的退行。
利用AI對動物行為識別有效解決了人類觀察員存在對靈長類動物的行為造成干擾，以及手動記錄動物行為人力消耗大、具有主觀性、不能實時反饋及無法精確量化等缺點，有力地推動了生命科學研究人員破解靈長類脊髓衰老驅動力研究。
https://www.nature.com/articles/s41586-023-06783-1
參考文獻：
[1] Yang, S,et al. BARN: Behavior-Aware Relation Network for multi-label behavior detection in socially housed macaques. Zoological Research 44(6),1026-1038, doi: 10.24272/j.issn.2095-8137.2022.485 (2023)
[2] Liang, K. et al. The joint detection and classification model for spatiotemporal action localization of primates in a group. Neural Computing and Applications 35, 18471-18486, doi:10.1007/s00521-023- 08670-2 (2023).
[3] 孫崢，張素才，馬喜波，基于全局時空編碼網絡的猴類動物行為識別，圖學學報43(5)，頁碼：832-840(2022)。