Wide-area, high-resolution digital image analysis for neurodegenerative diseases
神经退行性疾病的广域高分辨率数字图像分析
基本信息
- 批准号:22K15214
- 负责人:
- 金额:$ 2.41万
- 依托单位:
- 依托单位国家:日本
- 项目类别:Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
- 财政年份:2022
- 资助国家:日本
- 起止时间:2022-04-01 至 2025-03-31
- 项目状态:未结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
本研究の目的は、Tauタンパク異常蓄積が神経細の細胞体にみられる神経原線維変化(Neurofibrillary tangle; NFT)と様々な細胞突起内に沈着が見られる神経突起網病変を区分して定量的に解析することで、量的な変化や沈着パターンを明らかにし、Tauタンパクによって引き起こされる疾患のサブタイプを明確にすることである。2022年度は、Tauタンパク異常蓄積解析のための撮像条件の決定と解析プログラムの作製を予定しており、研究計画通りに行った。症例として、①大脳皮質のNFTを主病変とする症例、②神経突起網病変が顕著である症例、③病変が軽度であり、ごく少数のNFTが観察される症例、④病変が軽度であり、ごく少数の神経突起網病変のみ観察される症例、の4パターンに分け各3症例を代表例として選択し、撮像条件の決定とプログラムの開発を行った。広範囲の撮像はKEYENCE BZ-X700を用いてタイルスキャンを行い、撮像の倍率や範囲などの条件を検討した。200倍以上の倍率で異常構造物の形態学的な解析が可能であったことから、撮像200倍以上の倍率で複数の条件設定を行った。解析範囲と所要時間を考慮し倍率は200倍とした。現行のプログラムを拡張し、広範囲を対象とした解析を行った。陽性構造物の抽出は、これまで教師なしの機械学習を用いて標本間の染色性の違いを補正しつつ、陽性構造物を抽出してきた。病変が明瞭である症例①、②、③の群は従来の抽出方法をベースとした解析でも対応が可能であった。一方、④の突起網病変がごく少数出現する症例群は偽陽性の抽出が多いことから、対応したプログラムを開発中である。より広い症例に対応するため、検討症例を追加し、現在40症例ほどの撮像を終え解析中である。また現行のプログラムを用いてMyotonic dystrophy症例のtau病変の解析を行いJNEN誌に掲載した。
这项研究的目的是定量分析神经纤维缠结(NFT),其中在神经细胞体和神经突体中观察到tau蛋白异常的积累,观察到在各种细胞过程中沉积,并阐明由tau蛋白引起的疾病的亚型。在2022年,我们计划确定成像条件并创建一个分析程序,以分析异常的tau蛋白积累,并根据研究计划进行结果。将病例分为四种模式:1)在脑皮质中具有NFT为主要病变的病例,2)具有明显的神经突变病变的病例,3)病例,温和病变和非常少量的NFT,并且观察到的NFT数量很少,4)具有轻度病变的病例,只有很少的病例和较少的病例,并且有较少的案例,并且有较少的病例和3),并且有三个确定性的病例,并且是3),并且有一个图像,并且是3),并且是3),并且是3),并且是3),并且是3),并且是3),并且是3),并且是3),并且是3),并且是3),并且是3)。开发。对于大范围的成像,使用Keyence BZ-X700进行了瓷砖扫描,并检查了诸如成像放大倍率和范围之类的条件。由于可能以200次或更高的放大倍率对异常结构进行形态学分析,因此将多个条件设置为200倍或更高。考虑到所需的分析范围和时间,放大设置为200倍。当前的程序进行了扩展,并在各个领域进行了分析。先前使用无监督的机器学习来纠正样品之间的染色差异,以前已使用正结构的提取来提取正结构。案例1、2和3(其中清晰可见病变)也可以通过基于常规提取方法的分析来解决。另一方面,由于④中突出的净病变的案例通常会提取假阳性,因此目前正在开发相应的程序。为了适应更广泛的案例,我们添加了其他案例进行检查,现在已经完成了大约40例病例的成像,目前正在进行分析。此外,使用当前程序,分析了肌营养不良病例中的tau病变并在JNEN杂志上发表。
项目成果
期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Neuropathology of classic myotonic dystrophy type 1 is characterized by both early initiation of primary age-related tauopathy of the hippocampus and unique 3-repeat tauopathy of the brainstem
- DOI:10.1093/jnen/nlac097
- 发表时间:2022-11-04
- 期刊:
- 影响因子:3.2
- 作者:Hamasaki, Hideomi;Maeda, Norihisa;Iwaki, Toru
- 通讯作者:Iwaki, Toru
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岩城 徹
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