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糖尿病神经病变（DN）严重影响患者生活质量，现有 2D 追踪方法难以检测其细微行为变化。研究人员运用 MoSeq - 3D 行为分析结合无监督机器学习研究 DN 小鼠模型，发现 DN 小鼠行为改变，该成果有助于评估神经病变表型和治疗效果。
糖尿病，这个悄无声息却又影响广泛的 “健康杀手”，在全球范围内肆虐。据国际糖尿病联盟（IDF）统计，2021 年全球成年糖尿病患者达 4.63 亿，预计到 2045 年将飙升至 7.83 亿。糖尿病引发的众多并发症中，糖尿病神经病变（Diabetic neuropathy，DN）尤为棘手。它如同隐藏在暗处的 “捣蛋鬼”，会带来慢性疼痛、感觉缺失和运动功能障碍，极大地降低患者的生活质量。然而，目前对于 DN 的病理生理学机制，我们还知之甚少。
在研究 DN 的过程中，动物模型是重要的 “小助手”。通过观察它们在患病后的行为变化，能为开发有效的治疗策略提供关键线索。以往研究常用 2D 追踪方法评估啮齿动物行为，但这种方法就像戴着模糊的眼镜看世界，只能捕捉到基本的运动信息，如距离和速度，却无法察觉 DN 相关的细微、基于模式的运动障碍。这就好比在寻找宝藏时，只看到了表面的沙子，却忽略了深埋地下的珍宝。为了更精准地探索 DN 小鼠的行为奥秘，来自韩国光州科学技术院（Gwangju Institute of Science and Technology）等机构的研究人员踏上了探索之旅，他们的研究成果发表在《Scientific Reports》上 。
研究人员为了深入探究 DN 对小鼠行为的影响，采用了多种先进技术。其中，最关键的是基于运动测序（Motion Sequencing，MoSeq）的 3D 行为分析技术，结合无监督机器学习算法。研究选用 12 只 5 - 6 周龄的雄性 C57BL/6 小鼠，分为对照组和实验组。实验组小鼠通过腹腔注射烟酰胺（Nicotinamide，NA）和链脲佐菌素（Streptozotocin，STZ）诱导 2 型糖尿病。之后，研究人员利用 von Frey 细丝评估小鼠的机械敏感性，通过 3D 深度相机记录小鼠在开放场测试（Open Field Test，OFT）中的行为，并对采集的数据进行预处理、建模和分析123。
1. 感觉和代谢变化
实验结果令人瞩目。在诱导糖尿病两周后，小鼠出现了明显的代谢和感觉变化。它们的体重下降了 16.5%，血糖水平却像坐火箭一样上升了约 81%。而且，这些小鼠对机械刺激变得异常敏感，这意味着它们可能正在遭受神经病理性疼痛的折磨。
2. 行为音节和标量参数的改变
研究人员借助 3D 深度相机和 MoSeq 技术，对小鼠的行为进行了细致入微的分析。他们发现，DN 小鼠的运动速度明显降低，平均速度从对照组的 22.5±1.9mm/s 降至 14.2±1.6mm/s；运动范围也缩小了，距离竞技场中心的平均距离从 47.3±3.8mm 缩短到 32.5±4.2mm；就连身体长度也缩短了 ，从 78.2±4.6mm 变为 65.7±5.3mm。与此同时，DN 小鼠的一些行为发生了有趣的改变，比如头部摆动、撞墙跳跃等与压力相关的行为明显增多，而行走等运动行为却减少了。这就好像小鼠们从活泼好动变得有些焦虑不安，行动也受到了限制。
3. 音节使用模式和行为聚类
通过进一步的分析，研究人员发现 DN 小鼠的行为模式与健康小鼠截然不同。在对标准化音节计数进行层次聚类和降维后，发现头部摆动、撞墙跳跃等行为在 DN 小鼠中更为频繁，而像头部伸展等行为则受到抑制。这表明 DN 小鼠形成了独特的运动特征，与健康小鼠的正常运动和探索行为大相径庭。
4. 动态行为音节转换和对称性分析
研究人员还对小鼠行为序列的结构进行了深入探究。他们发现，DN 小鼠在特定行为对之间的转换概率更高，比如头部摆动和头部抬起之间，以及与鼻部犹豫之间。而且，DN 小鼠行为转换的对称性更高，这可能是它们为了应对运动和感觉功能障碍而做出的一种补偿策略。这就好比一个人走路不稳时，会不自觉地调整步伐来保持平衡。
这项研究意义重大。它不仅揭示了 DN 小鼠的神经运动缺陷，包括运动减少、刻板运动增加和转换动力学改变，还表明 MoSeq 技术能够捕捉到传统评估方法容易忽略的细微行为变化。这为研究 DN 的发病机制提供了新的视角，也为开发更有效的治疗方法奠定了基础。不过，目前研究也存在一些局限性，比如样本量较小，与机械敏感性的关系还需要进一步明确。未来，研究人员可以扩大样本量，增加更多的感觉指标，深入探索 MoSeq 在治疗 DN 方面的应用潜力，让我们离攻克糖尿病神经病变这个难题更近一步。
