En résumé, nous avons montré que notre approche permet d’identifier précisément les cellules et de caractériser la morphologie de la microglie. À l’aide de notre modèle bien établi d’ensemencement et de propagation de l’alpha-synucléine chez la souris, nous avons montré que la densité de la microglie activée, telle que classée par notre modèle d’apprentissage automatique, peut être une mesure très sensible de l’état de la maladie. Par rapport à la densité de coloration Iba-1, elle montre des différences significatives accrues entre les groupes.

De plus, nous avons montré comment l’état phénotypique de la microglie peut être quantifié plus finement. Tout d’abord, en utilisant la distribution des scores d’activation de notre modèle d’apprentissage automatique, nous avons observé comment nous pouvions démêler les effets de l’augmentation de la densité cellulaire et des changements de morphologie. Deuxièmement, la distribution de la microglie activée à travers différentes sous-classes avec des morphologies distinctes pourrait également être quantifiée.

La quantification de la morphologie microgliale sur des coupes d’IHC colorées par Iba-1 peut fournir une mesure sensible dans les études précliniques d’efficacité thérapeutique dans ce modèle.