研究人员开发了一套免费工具，用于分析世界各地脑库中大量的脑解剖照片，以增强对神经退行性疾病的了解。
这项研究今天以预印本的形式发表在《eLife》杂志上，被编辑们描述为为神经病理学和神经影像学领域的研究人员提供了一个有价值的开源工具，并得到了使用真实和合成数据的令人信服的实验证据的支持。
测量大脑不同区域的体积是了解衰老和神经退行性疾病的重要方法，通常通过在人活着的时候使用磁共振成像(MRI)扫描或研究死后捐赠给脑库的脑组织切片来进行。
能够将显微组织分析的结果与MRI扫描的大规模宏观数据联系起来是非常宝贵的，但MRI扫描通常是在患者死亡多年前获得的，这使得很难将扫描上看到的内容与显微镜下看到的内容联系起来。
另一种方法是在死后和组织切片进行显微分析之前对大脑进行核磁共振扫描。然而，很少有生物银行中心拥有这样的设备或专业知识。相反，诸如皮质厚度和特定区域的萎缩等定量测量通常是由研究人员观察大脑切片进行定性估计的。
美国马萨诸塞州总医院(MGH)的Athinoula a . Martinos生物医学成像中心的博士后研究员Harshvardhan Gazula解释说:“我们着手提出一个解决这个问题的方法，即在显微镜分析之前利用常规获得的脑切片解剖照片。”
“这些大量的解剖照片提供了一种宝贵的、目前未被充分利用的信息资源，它有望促进我们对各种大脑功能和疾病的理解。”
哈什瓦德汉和他的同事开发了一套计算工具，使其他研究人员能够使用这些解剖照片来重建大脑的3D图像。该套件是免费提供的，有三个模块:第一个模块对原始图像中的不同视角和像素大小进行校正;第二种方法是使用3D脑表面扫描或通用脑图谱作为参考点，从照片中构建大脑的3D重建;然后，第三个模块将大脑重建分成不同的大脑区域，比如海马体、丘脑和皮层。
然后，这些区域的结构和体积可以与其他MRI扫描进行比较，并与显微镜数据一起使用，以了解更多关于神经退行性疾病发生的变化。
为了评估工具的准确性，团队执行了三个验证步骤。首先，他们使用他们的工具分析了21个死后确诊的阿尔茨海默病病例和12个年龄匹配的对照大脑的解剖照片。这表明，该模型捕捉到了众所周知的阿尔茨海默病的模式，比如海马体的萎缩和脑室的扩大。
接下来，他们将新工具的准确性与当前的金标准分析方法进行了比较，后者采用了不同的分割步骤技术。这表明新工具在几个方面优于旧版本:例如，它在填充大脑切片之间缺失的信息方面更有效。
最后，研究小组通过另外500名参与者的核磁共振扫描模拟的大量可变数据，评估了算法在重建大脑方面的稳健性。这表明，即使脑切片图像之间的间隔更大，该方法也相当稳健，但它也表明，脑切片厚度的一致性对准确性很重要。
这项研究有一些局限性，包括这种方法只能分割整个大脑皮层，目前还无法将其细分为多个区域，这一任务被称为“皮层分割”。
准确的皮质包裹将会引起人们的兴趣，因为单个区域的形态计量学——特别是它们的厚度测量——更能预测神经病理学。作者说，他们现在正在寻求扩展工具集，以便将来允许皮质包裹。
MGH Athinoula a . Martinos生物医学成像中心放射学副教授、资深作者Juan Eugenio Iglesias总结道:“利用世界各地脑库中大量可用的解剖照片来进行形态测量是增强我们对各种神经退行性疾病理解的一条有希望的途径。”
“我们公开提供的工具很容易被任何人使用，只需很少或没有培训，并且可以在形态测量表型和神经病理诊断之间建立成本效益和节省时间的联系。我们希望这些工具在发现新的成像标记物以研究神经退行性疾病方面发挥关键作用。”
更多信息:Harshvardhan Gazula等，用于定量3D神经病理学的解剖照片和表面扫描的机器学习，eLife(2023)。DOI: 10.7554/eLife.91398.1
eLife提供
引用新的计算机工具可以重新计算
从2023年12月13日从https://medicalxpress.com/news/2023-12-tools-reconstruct-3d-brain-biobank.html获取的生物库照片(2023年12月12日)中构建3D大脑
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