基于MOST技术的阿尔茨海默症模型小鼠高精度全脑血管图谱在NSR杂志上发表

2019-12-12

摘要

越来越多的证据表明,脑血管功能障碍在阿尔茨海默病(AD)的发病机制中起着至关重要的作用,然而,对野生型和 AD 模型小鼠的精确脑血管系统的系统比较研究还很少。本文利用图像优化方法分析显微光学切片断层扫描(MOST)数据,生成了跨尺度的全脑三维图谱,在亚微米分辨率,从大血管到最小的毛细血管,对于野生型小鼠和转基因(app/ps1)AD小鼠模型,覆盖了整个血管系统。结果表明,海马齿状回(DG-ml)分子层的主要血管在不同脑区的血管构型中,直径和分支角度均发生突变,呈梳状分布。通过定量分析,发现AD小鼠海马的平均血管直径、体积分数和分支角度全面减少,其中 DG-ml 损害最为明显。此外,虚拟内窥镜显示AD小鼠血管腔的不规则形态学特征,可能是血流损害影响因素。研究结果证明了高分辨率多尺度评价脑血管的能力,并强调了研究海马微循环对于理解AD发病机制的重要性。


来源:BioArt微信公众号

2019年12月10日,中科院上海药物研究所蒋华良、高召兵和章海燕三个课题组合作在National Science Review杂志上发表了题为High-resolution mapping of brain vasculature and its impairment in the hippocampus of Alzheimer’s disease mice 的研究论文,报道了首个转基因AD模型小鼠的高精度全脑血管网络图谱,结果显示AD模型小鼠脑内特别是海马区的血管系统显著受损,提示血管损伤在AD病理过程中的2019年12月10日,中科院上海药物研究所在National Science Review杂志上发表研究论文,基于MOST技术,报道了首个转基因AD模型小鼠的高精度全脑血管网络图谱。重要性之前远未充分认识,为发展高效AD治疗药物及干预手段指出了新的方向。

 

 

全脑血管网络的构筑尤其是微循环系统的高精度解析是获得这项研究成果的前提条件。在此之前,实现全脑尺度高分辨率成像、低信噪比影像数据增强、高空间复杂度三维图像数据的可视化和量化分析等方面依然面临诸多挑战。在该项工作中,研究团队应用华中科技大学骆清铭教授团队发展的原创MOST技术,首次在0.35 × 0.35 × 1.00微米分辨率水平上获取了APP/PS1转基因AD模型小鼠(Tg-AD)的全脑数据集,再应用团队自己发展的算法对预处理后图像进行优化,构建了包含从直径几十微米的大血管到小于2微米的毛细血管的完整小鼠全脑跨尺度3D血管图谱(图1)。

 

 

图1. 正常C57BL/6小鼠全脑及海马血管分布。(A)正常C57BL/6小鼠全脑血管可视化;(B)经海马冠状面血管网络的最大值投影(用颜色表示血管体积密度);(C)右侧海马血管构筑显示等间距的海马血管呈耙式分布;(D)垂直于海马纵轴的截面显示海马横行血管的走势。

 

 

通过系统定量分析AD模型与野生型小鼠的脑血管网络,发现在AD模型小鼠中海马血管的平均血管直径、血管体积分数(单位体积组织内的血管容积)均显著降低。进一步对海马不同亚区的比较分析揭示了齿状回分子层(DG-ml)的平均血管直径、血管长度密度(单位体积组织内的血管长度)及血管体积分数的降低程度最为显著(图2)。

 

 

此外,对单枝血管分支模式的量化分析结果说明,除了血管的变细、减少外,AD模型小鼠血管分支角度显著变小,导致单枝海马血管的血液灌注面积减少。采用研究团队首创的虚拟血管内窥技术,该研究还进一步揭示了AD模型与野生型小鼠在血管官腔内壁粗糙度、分支节点平滑度上均有显著差异(见图3)。上述研究结果证明了脑血管系统以及海马微循环在AD病理过程中的重要角色。

 

 

图3. WT小鼠(A)和Tg-AD小鼠(B)的单枝海马血管的虚拟血管内窥图像对比

 

 

为开展此项研究,中科院上海药物所组建了包括计算机图像处理、神经药理学、药物研发等多专业背景的交叉学科研究团队,聚焦微血管高精度图谱的构建与分析,发展了针对冠状面数据进行背景校正、噪声抑制、对比度增强的高效图像优化算法,搭建了快速高精度三维渲染、微结构形态学量化分析软硬件平台,实现了TB级别规模(万亿字节,20000×30000×12000Voxels)的三维图谱数据挖掘。

 

该研究中发展的高分辨率跨尺度的可视化及定量分析能力不仅适用于小鼠脑血管研究,还可用于其他具有更大空间尺度的大鼠、猴以及人类的脑血管研究,有助于跨尺度综合分析脑相关疾病和血管系统损伤的相关性。

研究中所涉及的成像仪器

该研究中使用的神经元全脑三维成像系统对应的仪器为基于MOST技术的BioMapping1000型设备,是获取大尺寸生物组织高分辨三维结构信息的理想工具,是武汉沃亿生物有限公司在购买了华中科技大学骆清铭教授团队MOST技术相关专利后,进行商品化后的仪器。其外观及参数如下:

 

 

基于MOST技术的Bio Mapping1000仪器外观展示

 

 

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