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신경근 접합부(NMJ) 형태학 및 ALS 모델

신경근 접합부(NMJ)에 대한 통찰, 근위축성 측삭 경화증(ALS)에서의 그 역할, 그리고 NMJ의 형태학적 변화를 연구하는 데 사용되는 도구와 방법.

마지막 업데이트 날짜: 2024년 12월 04일
저자: Robin Guay-Lord, M.Sc. and Barry J. Bedell, M.D., Ph.D.

신경근 접합부란 무엇인가요?

신경근 접합부(NMJ)는 운동 뉴런과 골격근 섬유 사이의 통신을 가능하게 하는 특수한 시냅스로서, 움직임에 필요한 근육 수축을 가능하게 합니다. NMJ는 시냅스 전 운동 뉴런, 시냅스 후 근육, 말초 슈반 세포, 그리고 크라노사이트 (Verma, 2022 )의 네 가지 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다. 시냅스 전 구성 요소에는 전기 신호에 반응하여 운동 뉴런 축색돌기가 분기되어 아세틸콜린(ACh) 신경전달물질을 방출하는 신경 말단이 포함됩니다. 이러한 신경전달물질은 근육막의 접합 주름(운동 말단판이라고도 함)에 있는 ACh 수용체(AChR)에 결합하여 근육 수축을 유도하는 활동 전위를 유발합니다. 말초 슈반 세포는 시냅스 전 신경 말단을 덮고 시냅스 틈새에 돌출부를 확장하는 비수초화 세포입니다. 이 세포는 신경절의 형성, 성숙, 유지, 재생에 매우 중요합니다 (Sanes, 1999 ; Alhindi, 2021 ). Kranocytes는 섬유 아세포와 유사한 세포로, 말초 Schwann 세포와 전체 말단판 영역을 덮고 있으며, 또한 시냅스 재생에 기여합니다 (Sugiura, 2011 ). 이러한 NMJ 구성 요소의 정확한 시공간적 조직화는 효율적인 신경근 전달에 필수적이며, 장애가 발생하면 기능 장애, 탈신경, 근육 약화 및/또는 마비로 이어질 수 있습니다.

신경근 접합부의 주요 구성 요소를 도식적으로 표현한 것입니다. 약어: 신경근 접합부(NMJ), 아세틸콜린(ACh), ACh 수용체(AChR).

NMJ는 실험적으로 흥미로운 시냅스 모델입니다. 왜냐하면 생쥐, 쥐, 초파리 등 다양한 동물 모델에서 접근할 수 있기 때문입니다. 척수에 위치한 운동 신경 세포의 소마와는 달리, NMJ는 말초 조직에 위치해 있기 때문에 영상, 생검, 실험 조작에 더 쉽게 접근할 수 있습니다. 또한, 공개적으로 이용 가능한 수많은 도구들이 NMJ의 시각화와 정량화를 가능하게 함으로써, 신경 퇴행성 질환의 기전을 연구하는 데 이상적인 시스템으로 만들어 줍니다 (Murray, 2010 ).

NMJ는 ALS와 동물 모델의 ALS에 어떤 영향을 미치나요?

다양한 연구에 따르면, NMJ 퇴화는 임상 증상이 나타나기 전, 그리고 설치류 ALS 모델에서 운동 신경 세포가 소실되기 전에 발생한다는 사실이 밝혀 졌습니다(Kennel, 1996 ; Frey, 2000 ; Verma, 2022 ). 이러한 관찰을 통해 연구자들은 ALS가 운동 신경세포의 말단에서 신경세포 변성이 시작되어 운동 신경세포의 세포체에 영향을 미치기 전에 "죽어가는" 운동 신경병증일 가능성이 있다고 제안했습니다 (Frey, 2000 ). ALS에서 신경근접접합부의 역할이 병리학의 초기 및 중요한 부위라는 점을 감안할 때, 신경근접접합부는 신경세포의 완전성을 보존하고 잠재적으로 질병의 진행을 지연시키거나 예방할 수 있는 유망한 치료 표적을 나타냅니다.

ALS 동물 모델에서 NMJ의 형태학적 변화가 지속적으로 관찰되었습니다. ALS 마우스 모델의 NMJ에서 축삭 분절 증가와 축삭 신경 분포 손실이 일반적으로 보고됩니다 (Pigna, 2019 ; Guerra San Juan, 2022 ; Alhindi, 2023 ). 축삭의 발아와 재신경 분포는 보상 메커니즘으로 자주 발생하지만, 이러한 반응은 일반적으로 불완전하거나 일시적입니다 (Schaefer, 2005 ; Carrasco, 2016 ; Martineau, 2018 ). 또한, ALS 동물 모델에서 시냅스 후 말단판의 축소, 아세틸콜린 수용체의 배열 장애와 같은 말단판의 형태 변화도 자주 관찰됩니다 (Sakowski, 2012 ; Picchiarelli, 2019 ; Mejia Maza, 2021 ; Alhindi, 2022 ; Verma, 2022 ).

인간에서 NMJ의 초기 변화를 확인하는 연구는 증상이 나타나기 전의 샘플을 얻기가 어렵기 때문에 제한적입니다. 이 문제로 인해 동물 모델에서 얻은 결과를 검증하는 데 어려움이 있습니다. 그러나 인간 조직의 사후 분석 결과, ALS 환자의 신경절이 현저하게 감소하고 신경 말단 부위가 감소한 것으로 나타났습니다 (Tsujihata, 1984 ; Maselli, 1993 ). 최근 연구자들은 ALS 환자들에게서 비정상적인 근전도 검사 결과, 단편화된 시냅스 홈통, 드물게 분지된 말단 축삭 분지, 그리고 변형된 말단 슈반 세포 형태를 보고했습니다 (Bruneteau, 2015 ).

NMJ의 형태적 변화를 정량화하기 위해 어떤 도구를 사용할 수 있습니까?

다중 면역 형광법(mIF)은 다양한 NMJ 하위 구성 요소에 대한 고해상도, 특정 염색을 가능하게 하는 능력 때문에 신경근 접합부의 형태를 분석하는 데 선호되는 도구입니다. 조직 섹션, 전체 마운트 준비, 심지어 배양된 세포를 포함한 광범위한 실험 모델과 호환됩니다. 일반적으로, NMJ의 시냅스 전 신경세포 구조는 신경원섬유와 시냅스 소포에 대한 항체를 사용하여 라벨링되며, 시냅스 후 아세틸콜린 수용체는 α-붕가로톡신으로 라벨링됩니다.

시냅스 전과 시냅스 후 근육의 전체적인 이미지를 보여줍니다.

10개월령 대조군(10mCON)의 신근지근(EDL) 근육에서 시냅스 전(신경원/시냅토피신)과 시냅스 후(알파-붕가로톡신을 사용하여 염색한 아세틸콜린 수용체[AChR])의 대표적인 전체 이미지, 12개월령의 대조군(12mCON)과 30개월령(30mCON)의 쥐. 그림과 캡션은 Ham et al. (Ham, 2020 )크리에이티브 커먼즈 저작자표시 라이선스에 따라 사용되었습니다.

NMJ는 공초점 Z-스택 투영법이나 광범위 형광 현미경법을 사용하여 시각화할 수 있으며, 전자가 일반적으로 더 나은 공간 해상도를 제공합니다. NMJ의 복잡한 플라크와 같은 기하학적 구조 때문에, 평면 NMJ만 분석하고, 시야각 때문에 압축되거나 왜곡되어 실제 크기, 모양, 구조적 완전성을 평가하기 어려운 비스듬한 NMJ는 제외해야 합니다.

NMJ 형태를 정량화하기 위해 공개적으로 이용 가능한 다양한 이미지 처리 도구가 존재합니다. 널리 사용되는 ImageJ 플러그인인 "NMJ-morph"는 간단한 임계값 알고리즘을 적용하여 형광 채널에서 시냅스 전과 시냅스 후 구성 요소를 구분합니다. 이 플러그인은 시냅스 전 축삭과 운동 말단판에 대한 다양한 형태학적 지표를 생성합니다(예: 면적, 지름, 밀도, 단편화). NMJ-m orph 는 샤르코-마리-투스병 (Cipriani, 2018 ), CHCHD10-encoded mitochondrial myopathy (Genin, 2019 ), myasthenic syndrome (McMacken, 2019 ), ALS mouse models (Pigna, 2019 ; Alhindi, 2023 ; Vieira de Sá, 2024 ), 암 악액질 (Boehm, 2020 ), 그리고 근감소증 (Ham, 2020 ). 최근에는 NMJ-morph를 개발한 동일한 그룹이 "자동화된 NMJ-morph(aNMJ-morph)"라는 업데이트된 알고리즘을 출시했습니다. 이 알고리즘은 데이터 수집을 간소화하고 가속화하여 상대적으로 낮은 NMJ-morph 처리량과 그에 따른 가파른 학습 곡선을 개선합니다 (Minty, 2020 ). 이 향상된 알고리즘은 YAP1/TAZ-TEAD 신호 전달 (Gessler, 2024 ), 인간의 성대 근육 (Tracicaru, 2024 ), 장내 미생물 (Cescon, 2024 ), 말초 신경 손상 (Mehrotra, 2024)에 대한 연구에 적용되었습니다.

NMJ-morph 플랫폼 개요

NMJ-morph 플랫폼의 개요. 각 NMJ에 대한 분석 순서를 보여주는 순서도. 이 워크플로우는 21개의 형태학적 변수로 구성되어 있습니다: 11개의 '핵심 변수'는 빨간색으로, 7개의 '파생 변수'는 파란색으로, 3개의 '연관된 신경 및 근육 변수'는 녹색으로 표시되어 있습니다. NMJ-morph 내의 특정 작업은 이탤릭체로 표시되어 있습니다. 그림과 캡션은 Jones et al.(Jones, 2016)Creative Commons Attribution License에 따라 복제되었습니다.

NMJ-morph와 유사한 ImageJ 플러그인은 수동 임계값 설정에 의존하기 때문에 실험실 간 및 평가자 간 편차가 발생하기 쉽습니다. 이 문제를 해결하기 위해 Mejia Maza 외 (Mejia Maza, 2021 )는 "NMJ-analyser"를 개발했습니다. 이 플러그인은 배치 효과를 최소화하기 위해 실험 전반에 걸친 표준화 방법을 도입하고 완전 자동 임계값 선택을 가능하게 합니다. 이전 제품과 달리, NMJ 분석기는 2D 최대 투영이 아닌 3D 적층 원시 이미지(z-슬라이스)를 사용하여 전면 뷰로 제한하지 않고 모든 NMJ를 분석할 수 있습니다. 또한, 무작위 포레스트 머신 러닝 알고리즘을 통합하여 계산된 광범위한 형태학적 특징을 바탕으로 NMJ의 신경 분포 상태를 "완전 신경 분포", "부분 신경 분포", "신경 분포 소실"로 분류합니다. NMJ-analyser는 NMJ의 변화를 감지하는 데 있어 NMJ-morph보다 더 높은 감도를 보였습니다 (Mejia Maza, 2021 ).

저희 팀은 신경근 접합부(NMJ) 형태에 관한 질문이나 치료 효능 연구에 사용하는 ALS 모델에 관한 구체적인 정보를 제공해 드릴 수 있어 기쁩니다.

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자주 묻는 질문

NMJ 형태를 연구하는 데 사용할 수 있는 다른 영상 기법은 무엇입니까?


노화는 NMJ 구조와 기능에 어떤 영향을 미치나요?


NMJ를 연구하는 비침습적 방법이 있습니까?


ALS 외에 NMJ 형태에 영향을 미치는 다른 질병은 무엇입니까?


참고문헌


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