人体进入深度睡眠时，一种类液体的体液会在脑部循环流动，清除与阿尔茨海默病等疾病相关的代谢废物。这套运作体系被称为类淋巴系统，由知名神经科学家、美国罗彻斯特大学和哥本哈根大学转化神经医学中心的联合主任于2012年首次提出。

但该系统的运作机制仍存在诸多未解之处，体液在脑部的循环速度便是其中一大疑点。在活体大脑中开展循环观测，极易对研究对象造成不可逆损伤，实施难度极大。

“我们可以借助显微镜观察大脑局部区域，获取详尽的微观数据，以往也一直在使用这类数据开展研究，但这只能反映整个过程的极小部分。”罗切斯特大学机械工程系教授Douglas Kelley表示。“如果想要对完整大脑进行成像，磁共振成像（MRI）是理想选择，它能够呈现三维影像。但磁共振成像也存在明显短板，最大的局限在于无法检测体液流速，至少无法捕捉这类低速流体的流动速度。”

因此，研究团队转而借助人工智能开展研究。他们运用物理信息人工智能，从磁共振成像数据中测算体液流速。研究人员利用示踪染料在脑组织中随时间扩散的影像，搭建神经网络，以此推算体液流动速度以及脑组织的渗透能力。5月27日，相关成果发表于《科学—进展》。

论文配图。图源：Douglas Kelley

研究结果显示，类淋巴系统清除脑内物质（例如与阿尔茨海默病相关的β淀粉样蛋白颗粒）主要存在两种流动模式，两种模式的流速差异显著。类淋巴系统中的液态体液在颅腔与大脑表层等脑部开阔区域快速流动，流速可达每秒数微米；而体液渗入大脑深部组织时流速大幅放缓，速度约为快速流动模式的五十分之一。

目前，研究团队已完成小鼠等动物脑部体液流速的基础数据测定，为人工智能工具提供数据支撑。研究人员计划后续对比健康个体、患病个体以及青年、老年群体的脑部体液流动情况，并最终开展人体脑部循环相关研究。

“我们正全力攻关，希望实现对人体脑部及周边液态体液流速的检测。一旦实现这一目标，该技术的临床应用价值将大幅提升，前景也会更加广阔。我们希望未来能够判断阿尔茨海默病患者是否存在脑部循环不畅的问题，甚至在发病早期筛查出脑部循环异常，以此尝试预防阿尔茨海默病。”Kelley说。

“此外，我们还可检测脑震荡患者的脑部体液循环是否出现紊乱。这项研究让我们向目标又迈进了一步。”Kelley表示。

相关论文信息：http://doi.org/10.1126/sciadv.aeb0404