Fat-Burning Fat In mammals, fat exists in two forms—the well-known white adipose tissue (WAT), which stores energy and is associated with obesity, and the lesser-known brown adipose tissue (BAT), which burns energy to generate heat. BAT's role in human physiology was once thought to be restricted to newborns, but the recent discovery that adults also harbor functional BAT has re-ignited interest in the factors regulating BAT development and their potential as targets for anti-obesity therapies. Vegiopoulos et al. (p. 1158 , published online 6 May; see the Perspective Ishibashi and Seale ) now show that cyclooxygenase-2 (COX-2), an enzyme critical to prostaglandin synthesis, triggers fat progenitor cells in mice to differentiate into BAT rather than WAT. Mice overexpressing COX-2 displayed increased energy expenditure and were protected from diet-induced obesity.

Many diseases, such as obesity, have systemic effects that impact multiple organ systems throughout the body. However, tools for comprehensive, high-resolution analysis of disease-associated changes at the whole-body scale have been lacking. Here, we developed a suite of deep learning-based image analysis algorithms (MouseMapper) and integrated it with tissue clearing and light-sheet microscopy to enable a comprehensive analysis of diseases impacting diverse systems across the mouse body. This approach enables the quantitative analysis of cellular and structural changes across the entire mouse body at unprecedented resolution and scale, including tracking nerves over several centimeters in whole animal bodies. To demonstrate its power, we applied MouseMapper to study nervous and immune systems in high-fat diet induced obesity. We uncovered widespread changes in both immune cell distribution and nerve structures, including alterations in the trigeminal nerve characterized by a reduced number of nerve endings in obese mice. These structural abnormalities were associated with functional deficits of whisker sensing and proteomic changes in the trigeminal ganglion, primarily affecting pathways related to axon growth and the complement system. Additionally, we found heterogeneity in obesity-induced whole-body inflammation across different tissues and organs. Our study demonstrates MouseMapper's capability to discover and quantify pathological alterations at the whole-body level, offering a powerful approach for investigating the systemic impacts of various diseases.

ABSTRACT Tissue clearing and fluorescent microscopy are powerful tools for unbiased organ-scale protein expression studies. Critical for interpreting expression patterns of large imaged volumes are reliable quantification methods. Here, we present DELiVR a deep learning pipeline that uses virtual reality ( VR )-generated training data to train deep neural networks, and quantify c-Fos as marker for neuronal activity in cleared mouse brains and map its expression at cellular resolution. VR annotation significantly accelerated the speed of generating training data compared to conventional 2D slice based annotation. DELiVR detects cells with much higher precision than current threshold-based pipelines, and provides an extensive toolbox for data visualization, inspection and comparison. We applied DELiVR to profile cancer-related mouse brain activity, and discovered a novel activation pattern that distinguishes between weight-stable cancer and cancer-associated weight loss. Thus, DELiVR provides a robust mouse brain analysis pipeline at cellular scale that can be used to study brain activity patterns in health and disease. The DELiVR software, Fiji plugin and documentation can be found at https://www.DISCOtechnologies.org/DELiVR/ . Graphical Abstract Highlights DELiVR detects labelled cells in cleared brains with deep learning DELiVR is trained by annotating ground-truth data in virtual reality (VR) DELiVR is launched via a FIJI plugin anywhere from PCs to clusters Using DELiVR, we found new brain activity patterns in weight-stable vs. cachectic cancer Supplementary Videos can be seen at: https://www.DISCOtechnologies.org/DELiVR/