机器学习与验证性因子分析显示丁丙诺啡对雄雌肥胖C57BL/6J小鼠运动与焦虑行为的影响

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丁丙诺啡 机器学习 验证性因子分析 运动行为 焦虑行为 C57BL/6J小鼠 肥胖

近年来，随着全球范围内药物滥用的增加，尤其是阿片类药物的滥用，科学家们越来越关注这类药物的神经行为学影响。其中，丁丙诺啡（Buprenorphine）作为一种阿片类药物，被广泛用于阿片类成瘾的药物治疗。然而，丁丙诺啡除了其镇痛和成瘾治疗作用外，还被报告可能对焦虑症状有一定的临床管理作用。尽管焦虑是人类中高度普遍的疾病，但焦虑作为一种潜在的心理建构，无法直接测量，尤其是在动物模型中。因此，本研究旨在通过结合机器学习技术和验证性因子分析（Confirmatory Factor Analysis, CFA）来评估丁丙诺啡对C57BL/6J小鼠运动行为和焦虑样行为的改变作用，并探讨其与剂量、性别和体重的关系。

论文来源

这项研究由来自The University of Tennessee的Ohm Sharma、Michael Mykins、Rebecca E. Bergee等多名学者共同完成。研究团队成员分别来自该校的Neuroscience Program in Psychology、Department of Biochemistry & Cellular and Molecular Biology、Office of Innovative Technologies等多个部门。论文于2024年12月31日首次发表在Journal of Neurophysiology上，并于2025年2月10日正式发布。

研究流程与方法

研究对象与实验设计

研究选取了30只C57BL/6J小鼠，分为三组：正常体重的雄性小鼠（n=10）、正常体重的雌性小鼠（n=10）以及饮食诱导的肥胖雄性小鼠（n=10）。小鼠在12周龄时从Jackson Laboratory购入，并在到达后进行了为期2-3周的环境适应期。所有实验步骤均通过了University of Tennessee的Institutional Animal Care and Use Committee (IACUC)的审查，并遵循了ARRIVE-2指南。

实验流程

  1. 药物处理：在实验的对照阶段，所有小鼠均接受了0.3 mL的0.9%生理盐水（vehicle control）皮下注射。14天后，小鼠分别接受1.0 mg/kg或10 mg/kg的丁丙诺啡注射，采用重复测量的组内设计。注射后1小时，小鼠被放置在高架零迷宫（Elevated Zero Maze, EZM）中进行5分钟的行为观察。

  2. 行为记录与分析：实验使用高清摄像头（1080p，30帧/秒）记录小鼠在EZM中的行为，视频上传至云存储，并通过DeepLabCut (DLC)和Simple Behavioral Analysis (SimBA)软件进行自动化的姿势估计和行为分析。DLC通过卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）对小鼠的七个身体部位（鼻子、左耳、右耳、肩部、脊柱中心、左后肢、右后肢和尾基）进行标记和跟踪，生成小鼠在迷宫中位置的二维数字模型。

  3. 数据分析：研究分析了五种运动行为：小鼠在EZM开放区域的时间、进入开放区域的延迟、奔跑速度、行走距离以及头部下探（Head Dips, HD）和伸展-观察姿势（Stretch-Attend Postures, SAP）的频率。数据分析采用了重复测量的混合模型方差分析（ANOVA）和验证性因子分析（CFA），以评估丁丙诺啡对小鼠焦虑样行为的影响。

主要研究结果

  1. 丁丙诺啡对运动行为的影响：研究发现，丁丙诺啡显著改变了小鼠的五种运动行为。具体而言，雄性小鼠在丁丙诺啡处理后，在EZM开放区域停留的时间显著减少，进入开放区域的延迟显著增加，且奔跑速度和行走距离显著增加。雌性小鼠和肥胖小鼠在跑步速度和行走距离方面也显示出类似的变化，但肥胖小鼠的变化较为不显著。

  2. 验证性因子分析结果：CFA结果显示，焦虑样行为这一潜在建构对所有五种运动行为的方差解释具有统计学显著性。具体而言，焦虑样行为的建构解释了28%的运动行为方差，表明丁丙诺啡通过焦虑样行为对小鼠的运动行为产生了显著影响。

结论与意义

本研究的结论支持了丁丙诺啡通过改变焦虑样行为来影响小鼠运动行为的假设。这一发现不仅加深了我们对丁丙诺啡神经行为学作用的理解，还为未来研究丁丙诺啡在焦虑治疗中的潜在应用提供了新的视角。此外，研究还展示了机器学习技术在动物行为研究中的强大应用潜力，特别是在自动化行为分析和潜在心理建构的量化方面。

研究亮点

  1. 新颖的研究方法：本研究首次将DeepLabCut和Simple Behavioral Analysis等机器学习算法应用于丁丙诺啡对小鼠运动行为和焦虑样行为的研究中，显著提高了行为分析的客观性和准确性。

  2. 多维度的研究设计：研究考察了剂量、性别和体重对丁丙诺啡作用的调节效应，首次揭示了丁丙诺啡在不同生理条件下对焦虑样行为的差异性影响。

  3. 理论贡献：研究结果支持了达尔文的“情绪表达的进化连续性”理论，表明小鼠的焦虑样行为与人类的焦虑情绪具有相似的生物学基础。

其他有价值的信息

研究还强调了丁丙诺啡在人类中的潜在临床应用，特别是在焦虑和抑郁共病症的治疗中。尽管丁丙诺啡已被广泛用于阿片类成瘾的治疗，但其在焦虑管理中的作用仍需进一步研究。此外，研究提示了慢性丁丙诺啡暴露对小鼠焦虑样行为的长期影响，这为未来的研究提供了新的方向。