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最終更新日: 2024年9月05日
著者: Robin Guay-Lord and Barry J. Bedell, M.D., Ph.D.

このリソースでは、以下の内容について説明しています。

なぜベータアミロイド斑の特徴づけと定量化が重要なのでしょうか？

アミロイドの異常は、アルツハイマー病（AD）の進行において中心的な役割を果たしていることが広く認識されています（Selkoe, 2016）。ADで一般的に見られる特徴的な神経病理学的特徴には、細胞外アミロイドβ（Aβ）プラーク、アストログリア増殖、およびミクログリア活性化が含まれます（Cohen, 2015）。アミロイド斑は、多様な形態と神経解剖学的分布を示します。 特定の脳領域におけるアミロイド斑の局在、分布、形態に関する詳細な情報を得るために、免疫組織化学（IHC）法と免疫蛍光（IF）法の両方が用いられ、他の定量化方法（例えば、脳画像や体液バイオマーカー）では得られない詳細な情報が得られます。

さらに、臨床データによると、脳内のアミロイドの総量のみを研究しても、病理学の状態の全体像を把握できない可能性があることが、複数の死後研究で示されています。これらの研究では、認知機能の著しい低下が見られないにもかかわらず、死亡時にアミロイドが大量に沈着している患者が発見されています（Katzman, 1988;Hulette, 1998;Aizenstein, 2008）。科学者たちは、特定のベータ・アミロイド斑の亜型の存在と臨床的進行との関連性を明らかにしようとする試みを増やしており、例えば、線維構造を持たないアミロイド斑（「びまん性斑」とも呼ばれる）は、認知障害を伴わない症例でしばしば見られることが判明しています。これとは対照的に、よりコンパクトな線維構造を持つ斑は、認知障害と関連している可能性が高いことが分かっています。また、膨潤または変性した神経突起がアミロイド斑の近くに存在することも、認知障害や病気の重症度と強い相関関係があることが示されています（Dickson, 2001;Ly, 2011）。これらの発見は、さまざまなアミロイド斑サブタイプの正確な特性評価の必要性を浮き彫りにしており、それは病気の異質性の理解を深めるのに役立つでしょう。

アミロイドβプラークには、さまざまなサブタイプがあります。

アミロイドベータ斑は、アミロイド前駆体タンパク質（APP）がβおよびγセクレターゼ酵素によって切断されることで生じます。この過程で、長さが異なるAβペプチドが生成されますが、Aβ40とAβ42がアルツハイマー病において最も重要な形態です。脳内でのAβ蓄積は特定の時空間パターンに従い、まず新皮質に現れ、最終的には海馬を含む皮質下の領域に広がります（Braak, 1991;Braak, 2006）。Aβペプチドは、最初は単量体として存在しますが、自己凝集してさまざまな形態、例えば短い線維状オリゴマー、球状の線維状ではないオリゴマー、アミロイド線維などになり、プラークとして知られる凝集体を形成します。

βアミロイド病理の進行における時空間パターン（Braak, 1991より改変）。

Aβプラークは、その形態とフィブリル含有量に基づいて、コンゴレッドやチオフラビン-S（Serrano-Pozo, 2011）などのβ-プリーツシート構造を標的とする染料を使用して、びまん性および高密度コア型に分類されます。チオフラビン-S陰性のびまん性プラークは、形や大きさがばらばらで、明確なフィブリル構造が欠如しています。これらのびまん性プラークは、認知機能に異常のない高齢者の脳で一般的に見られます。一方、チオフラビンS陽性の高密度コアプラークは、細胞外フィラメントの集合体からなるコンパクトなコアを持ち、周囲の神経細胞、アストロサイト、およびミクログリアの突起と混在しています（Serrano-Pozo, 2011）。これらの神経原線維斑（NPs）は、シナプスの損失増加、ニューロンの損失、アストログリア症、およびミクログリア症と関連しています（Dickson, 2001;Ly, 2011;Tsering, 2023）。神経原線維斑は一般的にADの後期にみられ、びまん性プラークよりも認知機能の低下との相関性が高いことが知られています（Haroutunian, 1998）。この発見は、βアミロイドの蓄積と病気の進行を関連付ける際に、びまん性プラークと神経原性プラークを区別する必要性を強調しています。

また、血管壁にもアミロイドβが沈着することがあり、これは血管性アミロイドβまたは脳アミロイド血管症（CAA）と呼ばれています。これらの沈着物は通常、典型的な実質プラークに一般的に見られるアミロイドβ42ペプチドよりも水溶性が高いアミロイドβ40ペプチドから形成されます。研究により、CAAはADにおける認知機能の低下の一因となる可能性があることが示されています（Greenberg, 2004;Arvanitakis, 2011）。

アミロイドβプラークのさまざまなタイプのイラスト。

アミロイドβプラークのさまざまなタイプのイラスト。

ベータ・プラークのその他のまれなサブタイプには、ADの初期段階に関連する高密度コア粗大結晶性プラーク（Boon, 2020）や、PSEN1遺伝子などの特定の遺伝子変異を持つ患者に多く見られるびまん性綿毛状プラーク（Crook, 1998）などがあります。

IHCおよび多重IF画像におけるアミロイド斑の特徴は？

免疫組織化学（IHC）および免疫蛍光（IF）データのプラーク負荷の評価は、従来、アルツハイマー病レジストリ確立のためのコンソーシアム（CERAD）が確立した半定量的基準を用いて手動で行われてきました（Mirra, 1991）。これらの基準は、新皮質の神経原性プラークの最も高い密度の評価に重点を置いており、スコアリングの計算においてびまん性プラークの存在は考慮されていません。

解剖学的部位、プラーク密度、プラークのサブタイプを考慮した、Aβプラーク負荷を評価するための定量的アプローチの開発に多大な努力が払われてきました。これらの特徴を手動で定量化するために一般的に用いられている方法には、プラークの無偏向立体計数（Busch, 1997;Ohm, 1997）や数値評価スケール（Arnold, 1991）を用いたプラーク密度の等級付けなどがあります。こうした手動評価は、時間がかかり、評価者間のばらつきが生じやすく、大規模な研究には適さないという欠点があります。古典的なコンピュータビジョンアルゴリズム（閾値処理、形態操作など）に基づく自動化手法が、病理医の負担を軽減し、定量化の信頼性を向上させるために研究されてきました（Byrne, 2009;Neltner, 2012;Samaroo, 2012;Kapasi, 2023）。しかし、これらの古典的な方法の大半は依然として人間による入力が必要であり、そのため、より大規模なデータセットで観察されるバッチ間変動や染色のばらつきを受けやすいという欠点があります。

私たちのグループは、早期発症でβアミロイド沈着がAD様進行性のマウスモデルにおけるアミロイド斑の定量化を行いました。このトランスジェニックマウス系統（ARTE10）は、変異型APPとPS1の過剰発現が特徴です（Willuweit, 2009）。これらのマウスの異なる時点における IF 画像から、ぼかし、局所ヒステリシス閾値処理、および形態操作を組み合わせることで、ベータプラークの負荷を評価しました。このアプローチは完全に自動化されており、組織切片におけるベータプラークの負荷を定量化するために、人間による定義入力は必要ありませんでした。当社のプレゼンテーション「アルツハイマー病マウスのアミロイドベータと炎症性微小環境」をご覧ください。

顕微鏡画像

下記のインタラクティブ画像ビューアーでは、多重免疫蛍光組織切片全体を探索することができます。

マウスの左ボタンを使用して、画像を移動することができます。マウスまたはトラックパッド（上下）または左上隅の + および - ボタンを使用して、拡大・縮小することができます。右上隅のコントロールパネルでは、チャンネルやセグメントの切り替え（オン/オフ）、色の変更、画像設定の調整を行うことができます。

 

この可視化では、APP/PS1 (ARTE10) マウスの脳が「Aβプラーク」セグメンテーションマスク（黄色）とともに表示されており、このマスクのチェックマークをオン/オフにすることで、下層の「アミロイドβ」染色（赤）を隠す/表示することができます。

Control Panel
Section: APP/PS1 Mouse
Segmentations
Channels

Multiplex immunofluorescence stained brain tissue section that demonstrates Aβ plaques (along with segmentation), activated microglia, and reactive astrocytes in a 12 month-old APP/PS1 (ARTE10) transgenic mouse. Note that the sensitivity of the Aβ plaque segmentation can be modified during image processing via various parameter settings and morphological operations.

さらに最近では、研究グループが、画像内の複雑なパターンを認識するエキスパートレベルの性能を活用し、ADプラークをプラークサブタイプに自動分類するためにディープラーニングアプローチを使用したと報告しています。例えば、Tang氏と同僚（Tang, 2019）は、全スライド画像を分析し、びまん性プラーク、密質コアプラーク、およびCAAの間のAβ病理を分類する概念実証のディープラーニングパイプラインを開発しました。同じグループはその後、これらの機械学習モデルが、多施設研究におけるコホート間のばらつきに対して頑健であることを示すことで、これらの結果をさらに発展させました（Vizcarra, 2020;Wong, 2022）。 他のグループも、同様のアプローチを用いてタウオパチーを鑑別したことを報告しています（Signaevsky, 2019;Koga, 2022;Wong, 2022）。全体として、これらのディープラーニングモデルを幅広い入力パラメータ（脳領域、染色方法、病理学的特徴）で訓練し、適応性と汎用性を高めるための広範な取り組みが行われてきました。

アミロイドβプラーク分析に関するご質問や、治療効果研究に使用するアルツハイマー病モデルに関する特定の情報提供など、どのようなご質問にも喜んでお答えいたします。

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よくある質問

アミロイド斑を特定するために一般的に使用されるマーカーはどれですか？

ADの文脈においてアミロイド沈着量を定量化する他の方法にはどのようなものがありますか？

一般的に使用されているADのマウスモデルでは、アミロイドはどのように定量化されているのでしょうか？

アルツハイマー病の遺伝子組み換え齧歯類モデルにおけるアミロイド斑の定量化において、主な課題は何ですか？

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