Summary

자동 이미지 분석을 사용하여 설치류 모델의 실질적인 Nigra에서 도파민성 뉴런 밀도의 반정량 측정

Published: February 02, 2021
doi:

Summary

여기서 우리는 쥐 실질니그라 파스 콤팩트카에서 도파민성 뉴런 수의 반정적 측정을 위한 자동화된 방법을 제시한다.

Abstract

nigra의 도파민성 뉴런의 수를 추정하는 것은 임상 전 파킨슨 병 연구의 핵심 방법입니다. 현재, 편견 입체 계수는 이러한 세포의 정량화를위한 표준이지만, 모든 프로젝트에 대해 가능하지 않을 수 있습니다 힘들고 시간이 많이 소요되는 과정남아있다. 여기서는 미리 정의된 관심 영역에서 표지된 셀의 양을 정확하게 추정할 수 있는 이미지 분석 플랫폼의 사용을 설명합니다. 우리는 쥐 두뇌에 있는 분석의 이 방법에 대한 단계별 프로토콜을 설명하고 지하 니그라에서 돌연변이 α-synuclein의 발현때문에 티로신 하이드록실라제 양성 뉴런의 현저한 감소를 확인할 수 있음을 보여줍니다. 우리는 편견없는 입체학에 의해 얻은 결과와 비교하여이 방법론을 검증했습니다. 종합하면, 이 방법은 도파민성 뉴런 수의 변화를 검출하기 위한 시간 효율적이고 정확한 프로세스를 제공하므로 세포 생존에 대한 내정간섭의 효과를 효율적으로 판단하는 데 적합합니다.

Introduction

파킨슨병(PD)은 α-시뉴클레인(α-syn)을 함유한 단백질 골재의 존재와 실산니그라 파스 콤카(SNpc)1에서도파민성 뉴런의 우대손실을 특징으로 하는 만연한 신경퇴행성 운동 장애이다. 도파민성 뉴런 수의 정량화는 PD 연구의 중요한 부분으로, 이는 nigrostriatal 시스템의 무결성의 평가를 허용하므로, 잠재적인 질병 수정 치료제의 효과를 평가하는 중요한 종점을 제공한다. 현재, 세포 수의 정량화에 대한 표준은 조직의 2차원(2D) 단면을 활용하여 3차원(3D) 구조2,3,4에서체적 특징을 추정하는 편견없는 입체 적 계수이다. 현대설계 기반 입체적 방법은 포괄적인 무작위 샘플링 절차를 채택하고 잠재적인 아티팩트및 체계적인 오류를 피하기 위해 계수 프로토콜(프로브라고 함)을 적용하여 동물 간 변형5보다약간 더 큰 차이를 안정적으로 감지할 수 있도록 합니다. 입체학은 생체 내 조직학 연구를 위한 강력한 분석 도구를 제공하지만, 시간 집약적이며 균일한 표본 준비를 가정하며, 임상 전 번역 조사에 점점 더 필요한 효율성에 영향을 미칠 수 있는 여러 단계에서 검증이 필요합니다.

디지털 과학의 최근 기술 발전은 입체 현미경없이 병리학의 보다 효율적인 평가를위한 새로운 응용 프로그램을 채택 할 수 있게, 편견 입체학의 대리로 필요성을 채우는 동안. 이러한 방법은 속도를 높이고, 사람의 실수를 줄이며, 입체 기술의 재현성을 향상6,7. HALO는 디지털 병리학에서 정량적 조직 분석을 위한 이러한 이미지 분석 플랫폼 중 하나입니다. 패턴 인식 알고리즘을 사용하여 전체 조직 섹션에 걸쳐 세포별 기초에 대한 다양한 다양한 모듈 및 보고서 형태학적 및 멀티플렉스 식 데이터를 포함한다. 세포핵 FL 모듈은 핵 또는 세포질에서 형광 마커의 면역 형광 성 양성을 측정합니다. 이를 통해 각 마커에 대해 양성 셀 수와 각 셀에 대한 강도 점수를 보고할 수 있습니다. 이 기능은 도파민성 뉴런의 정량화에는 필요하지 않지만 모듈은 개별 세포 크기와 강도 측정을 제공하도록 조정할 수 있습니다.

이 연구의 목적은 이전에 검증된 바이러스 벡터 기반 α-syn 쥐 모델인 nigral neurodegeneration8,9,10을사용하여 이 방법을 확인하는 것이다. 본 모델에서, 인간 돌연변이 A53T α-syn은 아데노 관련 바이러스 하이브리드 혈청형 1/2(AAV1/2)의 스테레오테테 주사에 의해 SNpc에서 발현되어 6주 동안 상당한 신경 변성을 초래한다. 반대로 주입되지 않은 SNpc는 일부 연구에서 주입 된 측에 대한 내부 제어 역할을 할 수 있습니다. 더 일반적으로, 동물의 대조군에서 AAV-빈 벡터(AAV-EV)를 주입하는 것은 음의 대조군으로 사용된다. 자동 이미지 분석소프트웨어(도 1)를이용하여 6주 후 주입된 SNpc에 남아 있는 도파민성 뉴런의 밀도를 추정하는 단계별 가이드를 제시한다.

Protocol

모든 절차는 대학 건강 네트워크 동물 관리위원회에 의해 승인되고 동물 관리에 캐나다 위원회에 의해 설정 된 지침과 규정에 따라 수행되었다. 1. 스테레오전술 주입 나무 침구와 음식과 물에 대한 광고 리브 액세스 케이지에 쌍 하우스 성인 여성 스프라그 – Dawley 쥐 (250-280 g). 일정한 온도와 습도가 있는 일반 12h 빛/암흑 주기(06:30의 조명)에서 동물 서식지를 유지합니?…

Representative Results

AAV 주사 후 6주 후에 수집된 뇌 조직에 위의 방법을 적용함으로써, 쥐 뇌의 SNpc에서 돌연변이 A53T α-syn(AAV-A53T)을 발현하는 AAV의 스테레오테테 주사는 빈 벡터 AAV(AAV-EV)의 주입에비해 도파미네릭 뉴런의 밀도가 현저한 감소임을 입증하였다(AAV-EV). AAV-EV로 주입된 쥐의 SNpc에서 TH 양성 뉴런/mm2의 평균 수는 276.2 ± 34.7, AAV-A53T로 주입된 쥐의 SNpc에서 41.2 ± 17(P= …

Discussion

PD의 전임상 모델에서 도파민 시스템의 무결성에 대한 신뢰할 수 있는 평가는 잠재적인 질병 수정 치료제의 효과를 결정하는 데 매우 중요합니다. 따라서 조직 병리학 데이터의 신뢰성과 재현성을 감소시킬 수 있는 잠재적인 혼동을 제어하고 최소화하는 것이 중요합니다. 신중한 정량적 결과는 정성적 또는 반정성 설명보다 더 많은 정보를 제공할 수 있습니다. 동시에, 우리는 시간과 자원의 제약…

Divulgaciones

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

저자는 이 프로토콜 개발에 있는 그들의 시간 및 지원에 대한 대학 건강 네트워크의 고급 광학 현미경 검사기 시설 (AOMF)에 있는 모든 직원에게 감사하고 싶습니다.

Materials

A-Syn Antibody ThermoFisher Scientific 32-8100
ABC Elite Vector Labs PK-6102
Alexa Fluor 488 secondary antibody ThermoFisher Scientific A-11008
Alexa Fluor 555 secondary antibody ThermoFisher Scientific A-28180
Alkaline phosphatase-conjugated anti-rabbit igG Jackson Immuno 111-055-144
Biotinylated anti-mouse IgG Vector Labs BA-9200
Bovine Serum Albumin Sigma A2153
DAKO fluorescent mouting medium Agilent S3023
HALO™ Indica Labs
Histo-Clear II Diamed HS202
ImmPACT DAB Peroxidase substrate Vector Labs SK-4105
LSM880 Confocal Microscope Zeiss
NeuN Antibody Millipore MAB377
Normal Goat Serum Vector Labs S-1000-20
OCT Tissue-Tek
Paraformaldehyde BioShop PAR070.1
Sliding microtome Leica SM2010 R
Stereo Investigator MBF Bioscience
Sucrose BioShop SUC700
TH Antibody ThermoFisher Scientific P21962
VectaMount mounting medium Vector Labs H-5000
Vector Blue Alkaline Phosphatase substrate Vector Labs SK-5300
Zen Black Software Zeiss
Zen Blue Software Zeiss

Referencias

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O’Hara, D. M., Kapadia, M., Ping, S., Kalia, S. K., Kalia, L. V. Semi-Quantitative Determination of Dopaminergic Neuron Density in the Substantia Nigra of Rodent Models using Automated Image Analysis. J. Vis. Exp. (168), e62062, doi:10.3791/62062 (2021).

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