นักวิทยาศาสตร์ค้นพบความคล้ายคลึงที่น่าประหลาดใจระหว่างความแก่ของสมองหนูกับมนุษย์

หากคุณถามนักวิจัยด้านต่อต้านวัยว่าอะไรคือคำวิจารณ์ที่ใหญ่ที่สุดในสาขาของเขา คำตอบมาตรฐานก็คือ: "งานวิจัยส่วนใหญ่ทำในหนู และหนูไม่ใช่มนุษย์" Rapamycin สามารถยืดอายุหนูได้ไม่กี่เปอร์เซ็นต์จนถึงหลายสิบเปอร์เซ็นต์ในการทดลองต่างๆ Dasatinib + Quercetin ทำความสะอาดเซลล์ซอมบี้ในหนูและฟื้นฟูความว่องไวให้พวกมัน แต่ความสำเร็จแต่ละครั้งมักถูกตั้งคำถามในย่อหน้าสุดท้ายเสมอ: "มันจะได้ผลในมนุษย์หรือไม่?"

งานวิจัยใหม่ที่ตีพิมพ์ใน PNAS (วารสารของสถาบันวิทยาศาสตร์แห่งชาติสหรัฐอเมริกา) ให้มุมมองใหม่ต่อคำถามนี้ และครั้งนี้ไม่ใช่ในระดับเซลล์ แต่เป็นในระดับ โครงข่ายสมองทั้งหมด นักวิจัย นำโดยศาสตราจารย์ Gagan Wig จากมหาวิทยาลัยเท็กซัสที่ดัลลาส วัดว่าการจัดระเบียบของโครงข่ายประสาทในสมองสลายตัวไปตามอายุอย่างไร และเปรียบเทียบรูปแบบระหว่างหนูกับมนุษย์ สิ่งที่พวกเขาพบคือ: รูปแบบการลดลงนั้นเหมือนกันและได้รับการอนุรักษ์ไว้ระหว่างสองสปีชีส์

เทคโนโลยี: fMRI ในหนูที่ตื่นอยู่

สมองไม่ใช่กลุ่มของพื้นที่ที่แยกจากกัน มันถูกจัดเป็น โมดูล กลุ่มของพื้นที่ที่ทำงานร่วมกันและเชี่ยวชาญในงานต่างๆ เช่น โครงข่ายการมองเห็น โครงข่ายการเคลื่อนไหว หรือโครงข่ายที่ทำงานเมื่อเราพักผ่อน ดัชนีสำคัญต่อสุขภาพของการจัดระเบียบนี้เรียกว่า การแยกตัวของระบบ (system segregation): แต่ละโมดูล "สื่อสาร" กับตัวเองเป็นหลักและผสมกับโมดูลอื่นน้อยเพียงใด การแยกตัวสูงเป็นสัญญาณของสมองที่มีระเบียบและอ่อนเยาว์ เมื่อขอบเขตเลือนลางและโมดูลเริ่มผสมกัน นั่นเป็นสัญญาณของความแก่ชรา

เพื่อวัดสิ่งนี้ เราต้องมองเห็นสมอง ขณะทำงาน และนี่คือสิ่งที่ fMRI ขณะพัก (resting-state fMRI) ทำ: มันติดตามความผันผวนของการไหลเวียนเลือดในสมองและแสดงว่าพื้นที่ใดบ้างที่ซิงโครไนซ์กัน นวัตกรรมทางเทคนิคที่นี่คือ หนูถูกสแกน ในขณะที่ตื่น ไม่ใช่ภายใต้การดมยาสลบ ซึ่งช่วยให้เปรียบเทียบกับมนุษย์ที่ถูกสแกนขณะตื่นได้อย่างยุติธรรมยิ่งขึ้น สิ่งสำคัญที่ต้องชี้แจง: ในงานวิจัยนี้ ไม่ได้แยกหรือเรียงลำดับเซลล์ และไม่ได้วัดการแสดงออกของยีน การวิเคราะห์ทั้งหมดอยู่ในระดับโครงข่ายประสาท

การออกแบบ: หนู 82 ตัวตลอดช่วงชีวิตเทียบกับข้อมูลมนุษย์

ทีมงานสแกน fMRI หนู 82 ตัว ในหลายจุดเวลาตลอดช่วงชีวิตของพวกมัน ตั้งแต่อายุประมาณ 3 เดือนถึงประมาณ 20 เดือน ซึ่งเป็นช่วงที่เทียบเท่ากับอายุ 18 ถึง 70 ปีในมนุษย์โดยประมาณ พวกเขาเปรียบเทียบรูปแบบโครงข่ายที่ได้จากหนูกับข้อมูล fMRI ของมนุษย์ที่รู้จัก การเปรียบเทียบนี้ทำให้สามารถทดสอบคำถามเดียวโดยตรง: กระบวนการสลายตัวของการจัดระเบียบโครงข่ายที่เรารู้จักในมนุษย์เมื่ออายุมากขึ้น เกิดขึ้นในสมองของหนูด้วยหรือไม่?

ผลการค้นพบหลัก: การลดลงของการแยกตัวของระบบที่ได้รับการอนุรักษ์ไว้

คำตอบคือใช่ การแยกตัวของระบบมีอยู่ในสมองของหนูและลดลงตามอายุ เช่นเดียวกับที่เกิดขึ้นในมนุษย์ กล่าวอีกนัยหนึ่ง ในหนูแก่ โมดูลสมองก็สูญเสียความแตกต่างระหว่างกันและเริ่มผสมกัน ซึ่งเป็นรูปแบบเดียวกับที่บ่งบอกถึงสมองมนุษย์ที่แก่ชรา ดังที่ Ezra Winter-Nelson นักศึกษาปริญญาเอกที่นำการวิจัยในห้องทดลองของ Wig กล่าวไว้ว่า: "วิธีที่โมดูลสมองสื่อสารกันโดยรวมเป็นดัชนีของสุขภาพสมองที่ดูเหมือนจะเกิดขึ้นในลักษณะเดียวกันทั้งในมนุษย์และหนู"

นี่คือหลักฐานประเภทที่สาขาความแก่ชรากำลังมองหา: ไม่ใช่เส้นทางโมเลกุลเดี่ยวอีกต่อไป แต่เป็น หลักการจัดระเบียบทั่วทั้งสมองที่ได้รับการอนุรักษ์ไว้ระหว่างสปีชีส์ หากโครงสร้างพื้นฐานของรูปแบบการสลายตัวเหมือนกัน สมองของหนูก็กลายเป็นแบบจำลองที่ถูกต้องมากขึ้นสำหรับการศึกษาความแก่ของสมองมนุษย์

อะไรที่แตกต่าง? มนุษย์แก่เร็วกว่าเมื่อเทียบกับช่วงอายุขัย

ความคล้ายคลึงไม่ได้ลบล้างความแตกต่าง และความแตกต่างที่น่าสนใจกลับน่าประหลาดใจ เมื่อปรับอัตราการลดลงตามช่วงอายุขัยของแต่ละสปีชีส์ มนุษย์แสดงการลดลงที่เร็วกว่า ในการแยกตัวของระบบเมื่อเทียบกับหนู ดังที่ศาสตราจารย์ Wig กล่าวว่า: "เมื่อปรับตามช่วงอายุขัยของพวกมัน มนุษย์แสดงการลดลงที่เกี่ยวข้องกับอายุที่เร็วกว่าในการจัดระเบียบนี้" สมมติฐานที่เกิดขึ้นคือ: มนุษย์อาจเสี่ยงต่อการเสื่อมของสมองและการรับรู้มากกว่าหนู ไม่ใช่น้อยกว่า

ทำไมสิ่งนี้ถึงสำคัญสำหรับงานวิจัยต่อต้านวัย?

ผลกระทบของการค้นพบนี้เกี่ยวข้องกับรากฐานของคำวิจารณ์ในสาขานี้:

เสริมสร้างการแปลผลจากห้องปฏิบัติการสู่คลินิก

หนึ่งในข้อกังขาที่เกิดขึ้นซ้ำๆ ในการทดลองกับหนูคือ สมองของพวกมันอาจแก่ต่างออกไป การค้นพบนี้ลดข้อกังขานี้ในระดับสำคัญหนึ่ง: หากหลักการจัดระเบียบของโครงข่ายสมองและวิธีที่มันสลายตัวได้รับการอนุรักษ์ไว้ระหว่างสปีชีส์ ก็มีแนวโน้มมากขึ้นที่ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับสุขภาพสมองจากหนูจะเกี่ยวข้องกับเราเช่นกัน นี่ไม่ใช่การรับประกันว่าการรักษาทุกอย่างจะใช้ได้ผล แต่มันเป็นแรงสนับสนุนสำหรับการใช้หนูเป็นแบบจำลองในการวิจัยสมองที่แก่ชรา

ดัชนีมาตรฐานสำหรับสุขภาพสมอง

การแยกตัวของระบบกลายเป็นเครื่องมือวัดที่สามารถนำไปใช้กับทั้งสองสปีชีส์ในภาษาเดียวกัน ดังนั้น โดยหลักการแล้ว เราสามารถทดสอบการแทรกแซงในหนูโดยใช้ดัชนีโครงข่ายและแปลผลโดยตรงไปยังดัชนีที่เทียบเท่าในมนุษย์ แทนที่จะพึ่งพาการอ่านค่าพฤติกรรมเพียงอย่างเดียว

สิ่งสำคัญที่ต้องเน้นย้ำว่างานวิจัยนี้ไม่ได้ตรวจสอบ

เพื่อความถูกต้อง: นี่คืองานวิจัย การสร้างภาพโครงข่าย ไม่ใช่งานวิจัยระดับเซลล์หรือโมเลกุล มันไม่ได้วัดการอักเสบของไมโครเกลีย การสูญเสียไมอีลิน การแสดงออกของยีนซินแนปส์ หรือเมแทบอลิซึมของแอสโตรไซต์ สิ่งเหล่านี้เป็นกระบวนการจริงในความแก่ของสมอง แต่ไม่ได้ถูกวัดที่นี่ และเราไม่สามารถอ้างถึงงานวิจัยนี้ได้

ประเด็นต่างๆ เช่น นิวโรเจเนซิส (การสร้างเซลล์ประสาทใหม่) หรือการหายไปของสเต็มเซลล์ประสาทในมนุษย์ เป็นบริบททั่วไปที่รู้จักเกี่ยวกับความแตกต่างระหว่างสปีชีส์ แต่ไม่ใช่ผลการค้นพบของงานวิจัยปัจจุบัน ผลการค้นพบของงานวิจัยนี้มีความเฉพาะเจาะจงและชัดเจน: รูปแบบร่วมกันของการลดลงในการจัดระเบียบของโครงข่ายประสาทตามอายุ

สรุป

เป็นเวลาหลายปีที่ผู้คลางแคลงกล่าวว่า: "เราจะเรียนรู้เกี่ยวกับความแก่ของสมองมนุษย์จากหนูได้อย่างไร?" ทีมงานจากมหาวิทยาลัยเท็กซัสที่ดัลลาสให้คำตอบในระดับโครงข่ายสมอง: ทั้งในสมองของหนูและสมองของมนุษย์ การจัดระเบียบของโครงข่ายประสาทสลายตัวตามอายุในรูปแบบพื้นฐานเดียวกัน แม้ว่าในมนุษย์จะเกิดขึ้นเร็วกว่าเมื่อเทียบกับช่วงอายุขัย นี่ไม่ได้หมายความว่าทุกสิ่งที่ใช้ได้ผลในหนูจะใช้ได้ผลในมนุษย์ แต่มันทำให้หนูเป็นแบบจำลองที่มีคุณภาพมากขึ้นสำหรับการศึกษาความแก่ของสมอง และเสนอแนะดัชนีมาตรฐานสำหรับสุขภาพสมองที่สามารถทำงานได้กับทั้งสองสปีชีส์

อ้างอิง:
PNAS: Correspondence of large-scale functional brain network decline across aging mice and humans
UT Dallas News: Shared brain network aging patterns identified in humans, mice