알츠하이머병의 아밀로이드-베타 플라크 분석

Q: 알츠하이머병의 맥락에서 아밀로이드의 부담을 정량화하는 다른 방법은 무엇입니까?

전반적인 아밀로이드 부담은 양전자 방출 단층 촬영(PET)과 같은 비침습적 영상 기술을 사용하여 생체 내에서 측정할 수 있습니다. 또한 광범위한 '옴니스 기술'을 사용하여 다양한 생체액(예: 혈액, 뇌척수액) 마커를 통해 측정할 수도 있습니다. 이러한 방법은 중요한 종단적 판독값을 제공하지만, 공간적 해상도가 부족하고 아밀로이드 플라크의 세포 환경에 대한 정보를 제공하지 않습니다.

인간과 알츠하이머병 동물 모델(유전자 변형 쥐와 랫트)의 뇌 조직 섹션에서 Aβ 플라크를 분류하고 정량화하는 방법의 개요.

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마지막 업데이트 날짜: 2024년 9월 05일

저자: Robin Guay-Lord and Barry J. Bedell, M.D., Ph.D.

이 자료는 다음을 설명합니다.

Aβ 플라크를 특성화하고 정량화하는 것이 왜 중요한가요?

아밀로이드 조절 장애는 알츠하이머병(AD)의 진행에 중요한 역할을 하는 것으로 널리 알려져 있습니다 (Selkoe, 2016). AD에서 흔히 나타나는 신경병리학적 특징으로는 세포 외 아밀로이드-베타(Aβ) 플라크, 성상교세포증식, 미세아교세포 활성화 등이 있습니다 (Cohen, 2015). 아밀로이드 플라크는 다양한 형태와 신경해부학적 분포를 나타냅니다. 면역조직화학(IHC)과 면역형광(IF)을 모두 사용하여 특정 뇌 영역 내 Aβ 플라크의 국소화, 분포, 형태에 대한 자세한 정보를 얻을 수 있으며, 이는 다른 정량화 방법(예: 뇌 영상, 체액 바이오마커)으로는 얻을 수 없는 수준의 세부 정보를 제공합니다.

또한 임상 데이터에 따르면, 뇌의 글로벌 아밀로이드 부하만을 연구하는 것은 병리학적 상태에 대한 완전한 그림을 제공하지 못할 수 있다는 사실이 여러 사후 연구에서 밝혀졌습니다. 사후에 아밀로이드 침착물이 풍부하게 축적된 환자들은 인지 장애가 크게 나타나지 않았기 때문입니다(Katzman, 1988; Hulette, 1998; Aizenstein, 2008). 점점 더 많은 과학자들이 특정 베타-아밀로이드 플라크 아형의 존재와 임상적 진행을 연관짓기 위해 노력하고 있으며, 예를 들어, 인지 기능 장애와 관련이 있는 더 조밀한 섬유질 플라크와는 달리, 섬유질 구조가 결여된 아밀로이드 플라크("확산성 플라크"라고도 함)가 인지 기능 장애가 없는 경우에 종종 발견된다는 사실을 발견했습니다. 플라크와 가까운 곳에 부어 있거나 영양 장애가 있는 신경 돌기의 존재는 인지 장애 및 질병의 심각성과도 밀접한 관련이 있는 것으로 나타났습니다 (Dickson, 2001; Ly, 2011). 이러한 연구 결과는 질병의 이질성에 대한 이해를 높이는 데 도움이 될 수 있는 다양한 아밀로이드 플라크 아형의 정확한 특성화의 필요성을 강조합니다.

아밀로이드-베타 플라크의 다양한 하위 유형은 무엇입니까?

아밀로이드 베타 플라크는 아밀로이드 전구체 단백질(APP)이 베타- 및 감마-세크레타제 효소에 의해 분해되면서 생성됩니다. 이 과정에서 Aβ 펩타이드가 생성되는데, 이 펩타이드의 길이는 다양할 수 있으며, Aβ40과 Aβ42가 알츠하이머병에서 가장 중요한 형태입니다. 뇌의 Aβ 축적은 특정 시공간 패턴을 따르며, 처음에는 신피질에 나타나고, 결국에는 해마를 포함한 피질하 영역으로 퍼집니다 (Braak, 1991; Braak, 2006). Aβ 펩티드는 처음에는 단량체 상태로 존재하지만, 짧은 섬유상 올리고머, 구형 비섬유상 올리고머, 플라크로 알려진 응집체를 형성하는 아밀로이드 섬유와 같은 다양한 형태로 자가 응집할 수 있습니다.

베타-아밀로이드 병리 진행의 시공간 패턴 (Braak, 1991에서 발췌).

Aβ 플라크는 그 형태와 섬유소 함량에 따라 콩고 레드(Congo Red)나 티오플라빈-S(Thioflavin-S)와 같은 β-주름 시트 구조를 표적으로 하는 염료를 사용하여 확산형과 밀집형으로 분류됩니다 (Serrano-Pozo, 2011). 티오플라빈-S 음성 확산형 플라크는 형태와 크기가 느슨하고, 잘 정의된 섬유소 구조가 없습니다. 이러한 확산성 플라크는 인지 기능이 온전한 노인들의 뇌에서 흔히 발견됩니다. 반면, 티오플라빈-S 양성 밀집핵 플라크는 주변의 신경세포, 성상교세포, 소교세포의 돌출부와 섞여 있는 세포외 필라멘트 클러스터로 구성된 조밀한 핵을 가지고 있습니다 (Serrano-Pozo, 2011). 이러한 신경성 플라크(NPs)는 시냅스 손실, 뉴런 손실, 아스트로글리오시스, 미세글리오시스의 증가와 관련이 있습니다 (Dickson, 2001; Ly, 2011; Tsering, 2023). 신경성 플라크는 일반적으로 알츠하이머병의 후기 단계에서 발견되며, 확산성 플라크보다 인지 기능 저하와 더 높은 상관관계가 있습니다 (Haroutunian, 1998). 이 발견은 β-아밀로이드 축적과 질병 진행을 연결시키려고 할 때 확산성 플라크와 신경성 플라크를 구분할 필요성을 강조합니다.

Aβ 응집체는 혈관벽에 침착될 수도 있는데, 이를 흔히 혈관성 Aβ 또는 뇌 아밀로이드 혈관병증(CAA)이라고 합니다. 이러한 침착물은 일반적으로 전형적인 실질성 플라크에서 흔히 발견되는 Aβ42 펩티드보다 더 잘 녹는 Aβ40 펩티드로 형성됩니다. 연구에 따르면 CAA는 알츠하이머병에서 나타나는 인지 기능 저하의 원인이 될 수 있는 것으로 나타났 습니다(Greenberg, 2004; Arvanitakis, 2011).

다양한 유형의 아밀로이드 베타 플라크의 그림.

Aβ 플라크의 다른 희귀한 유형으로는 조밀한 핵을 가진 거친 입자 플라크가 있는데, 이는 알츠하이머병의 초기 단계와 관련이 있습니다 (Boon, 2020). 그리고 PSEN1 유전자와 같은 특정 유전자 돌연변이를 가진 환자들에게서 흔히 발견되는 확산성 면모 플라크가 있습니다(Crook, 1998).

IHC 및 다중 IF 이미지에서 아밀로이드 플라크는 어떻게 특징지을 수 있습니까?

면역조직화학(IHC) 및 면역형광(IF) 데이터의 플라크 부담 평가는 전통적으로 CERAD(Consortium to Establish a Registry for Alzheimer's Disease)에서 확립한 반정량적 기준을 사용하여 수동으로 수행됩니다 (Mirra, 1991). 이 기준은 신피질 신경성 플라크의 최고 밀도를 평가하는 데 중점을 두고 있으며, 점수 계산에 확산성 플라크의 존재를 고려하지 않습니다.

해부학적 위치, 플라크 밀도, 플라크 아형을 고려한 A&B 플라크 부하를 평가하기 위한 정량적 접근법을 개발하기 위해 상당한 노력을 기울였습니다. 이러한 특징을 수동으로 정량화하는 데 사용되는 일반적인 방법에는 편견 없는 플라크의 입체적 계수 (Busch, 1997; Ohm, 1997)와 수치 등급 척도를 사용한 플라크 밀도의 등급화 (Arnold, 1991)가 있습니다. 이러한 수동 평가는 지루하고, 평가자 간 편차가 발생하기 쉬우며, 대규모 연구에 적용하기 어렵습니다. 병리학자의 부담을 줄이고 정량화의 신뢰성을 높이기 위해, 기존의 컴퓨터 비전 알고리즘(예: 임계값, 형태학적 작업 등)에 의존하는 자동화된 방법이 연구되고 있습니다 (Byrne, 2009; Neltner, 2012; Samaroo, 2012; Kapasi, 2023). 그러나 이러한 고전적인 방법의 대부분은 여전히 사람이 입력한 값을 필요로 하기 때문에, 대규모 데이터 세트에서 관찰되는 배치 변형과 오염 변형에 취약합니다.

저희 그룹은 초기 발병 및 진행성 알츠하이머병과 유사한 베타-아밀로이드 침착이 축적된 마우스 모델에서 아밀로이드 플라크의 정량화를 수행했습니다. 이 형질전환 마우스 계통(ARTE10)은 돌연변이 APP와 PS1의 과발현이 특징입니다 (Willuweit, 2009). Aβ 플라크 부하는 이 쥐들의 IF 이미지를 다른 시점에서 흐리게 하는 작업, 국소 히스테리시스 임계치 설정 작업, 형태학적 작업의 조합을 사용하여 평가했습니다. 이 접근법은 완전히 자동화되어 조직 단면에서의 Aβ 부하를 정량화하기 위해 사람이 정의한 입력이 필요하지 않았습니다. 프레젠테이션 - 알츠하이머병 쥐의 아밀로이드-베타 및 염증성 미세환경을 참조하십시오.

현미경 이미지

아래의 인터랙티브 이미지 뷰어를 사용하면 전체 다중 면역형광 조직 섹션을 탐색할 수 있습니다.

왼쪽 마우스 버튼을 사용하여 이미지를 이동할 수 있습니다. 마우스/트랙패드(위/아래) 또는 왼쪽 상단 모서리에 있는 + 및 - 버튼을 사용하여 확대 및 축소할 수 있습니다. 오른쪽 상단 모서리에 있는 제어판에서 채널 및 분할에 대한 이미지 설정을 토글(켜기/끄기), 색상 변경 및 조정할 수 있습니다.

이 시각화에서는 APP/PS1(ARTE10) 마우스 뇌 가 "Aβ Plaques" 세그먼트 마스크(노란색)로 표시되어 있으며, 이 마스크를 선택/해제하여 기본 "Amyloid-β" 염색(빨간색)을 숨기거나 표시할 수 있습니다.

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.

최근에는 연구 그룹들이 딥러닝 접근법을 사용하여 AD 플라크를 플라크 하위 유형으로 자동 분류하는 방법을 보고하고 있습니다. 예를 들어, Tang과 동료 연구원들 (Tang, 2019)은 전체 슬라이드 이미지를 분석하고, 확산성 플라크, 밀집핵 플라크, CAA 사이의 Aβ 병리를 분류하는 개념 증명 딥러닝 파이프라인을 개발했습니다. 같은 그룹은 나중에 이러한 결과를 확장하여, 이러한 기계 학습 모델이 다기관 연구 전반에 걸친 코호트 변화에 대해 견고하다는 것을 보여주었습니다 (Vizcarra, 2020; Wong, 2022). 다른 그룹은 유사한 접근법을 사용하여 타우병을 구별하는 방법을 보고했습니다 (Signaevsky, 2019; Koga, 2022; Wong, 2022). 전반적으로, 적응력과 일반화 능력을 갖출 수 있도록 광범위한 입력 변수(뇌 영역, 염색 방법, 병리학적 특징)에 대해 이러한 심층 학습 모델을 훈련하는 데 많은 노력을 기울였습니다.

저희 팀은 아밀로이드 베타 플라크 분석에 관한 질문이나 치료 효능 연구에 사용하는 알츠하이머병 모델에 관한 구체적인 정보를 제공해 드릴 수 있습니다.

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자주 묻는 질문

아밀로이드 플라크를 식별하는 데 일반적으로 사용되는 표식은 무엇입니까?

일반적으로, 플라크는 콩고 레드, 티오플라빈-S, 갈리아스 은염색과 같은 염료를 사용하여 표준 조직학으로 식별 및 분류됩니다. 면역조직화학(IHC) 및 면역형광(IF) 방법은 항-Aβ 항체 또는 항-아밀로이드 섬유(OC) 항체를 사용하여 전체 아밀로이드를 염색하고, 티오플라빈-S를 사용하여 확산성 플라크와 코어 플라크를 구분할 수 있습니다. 또한, 다른 형광 채널을 사용하여 에 존재하는 다양한 아교세포(성상교세포, 미세아교세포)를 강조할 수 있습니다.

알츠하이머병의 맥락에서 아밀로이드의 부담을 정량화하는 다른 방법은 무엇입니까?

전반적인 아밀로이드 부담은 양전자 방출 단층 촬영(PET)과 같은 비침습적 영상 기술을 사용하여 측정할 수 있습니다. 또한 광범위한 '옴니스 기술'을 사용하여 다양한 생체액 혈액, 뇌척수액) 마커를 통해 측정할 수도 있습니다. 이러한 방법은 중요한 종단적 판독값을 제공하지만, 공간적 해상도가 부족하고 아밀로이드 플라크의 세포 환경에 대한 정보를 제공하지 않습니다.

일반적인 AD 마우스 모델에서 아밀로이드는 어떻게 정량화됩니까?

AD의 다양한 마우스 모델에서 Aβ의 시공간적 축적을 정량화하기 위해 수년에 걸쳐 광범위한 연구가 수행되었습니다. APP/PS1 마우스 ; ; ; , 5xFAD 마우스 ; , 그리고 Tg2576 마우스 ; . 이를 위해 수동 입체학 식별부터 완전 자동화 정량화 알고리즘에 이르기까지 다양한 정량화 방법이 사용되었습니다.

알츠하이머병의 유전자 변형 설치류 모델에서 아밀로이드 플라크를 정량화할 때 직면하는 주요 과제는 무엇입니까?

설치류 모델에서 아밀로이드 플라크를 정량화하는 것은 IHC 및 IF 이미지에서 플라크 분포의 가변성, 염색 강도, 배경 잡음과 관련된 문제를 야기합니다. IHC 이미지는 또한 아밀로이드 부담의 정확한 정량화를 방해할 수 있는 접힘, 찢어짐, 인공물 등의 영향을 받습니다. 조직 처리, 항체 희석, 염색 프로토콜, 이미지 획득 매개변수를 최적화하기 위한 표준화된 프로토콜을 개발하면 가변성을 최소화하고 연구 전반에 걸쳐 재현성을 보장할 수 있습니다. 실험실 간 비교 및 숙련도 테스트와 같은 공동 노력도 정확한 플라크 정량화와 데이터 해석을 위한 합의 프로토콜과 지침을 수립하는 데 도움이 될 수 있습니다.

참고문헌

Boon, B. D. C., Bulk, M., Jonker, A. J., Morrema, T. H. J., van den Berg, E., Popovic, M., Walter, J., Kumar, S., van der Lee, S. J., Holstege, H., Zhu, X., Van Nostrand, W. E., Natté, R., van der Weerd, L., Bouwman, F. H., van de Berg, W. D. J., Rozemuller, A. J. M., Hoozemans, J. J. M. The coarse-grained plaque: a divergent Aβ plaque-type in early-onset Alzheimer’s disease. , 811–830, 2020;

Crook, R., Verkkoniemi, A., Perez-Tur, J., Mehta, N., Baker, M., Houlden, H., Farrer, M., Hutton, M., Lincoln, S., Hardy, J., Gwinn, K., Somer, M., Paetau, A., Kalimo, H., Ylikoski, R., Pöyhönen, M., Kucera, S., Haltia, M. A variant of Alzheimer’s disease with spastic paraparesis and unusual plaques due to deletion of exon 9 of presenilin 1. , 452–455, 1998;

Forner, S., Kawauchi, S., Balderrama-Gutierrez, G., Kramár, E. A., Matheos, D. P., Phan, J., Javonillo, D. I., Tran, K. M., Hingco, E., da Cunha, C., Rezaie, N., Alcantara, J. A., Baglietto-Vargas, D., Jansen, C., Neumann, J., Wood, M. A., MacGregor, G. R., Mortazavi, A., … Green, K. N. Systematic phenotyping and characterization of the 5xFAD mouse model of Alzheimer’s disease. : 1–16, 2021; doi:

Mirra, S. S., Heyman, A., McKeel, D., Sumi, S. M., Crain, B. J., Brownlee, L. M., Vogel, F. S., Hughes, J. P., van Belle, G., Berg, L., Ball, M. J., Bierer, L. M., Claasen, D., Hansen, L. R., Hart, M., Hedreen, J., Baltimore, B., Hen Derson, V., … Terry, R. D. The Consortium to Establish a Registry for Alzheimer’s Disease (CERAD). Part II. Standardization of the neuropathologic assessment of Alzheimer’s disease. , 479–486, 1991;

Signaevsky, M., Prastawa, M., Farrell, K., Tabish, N., Baldwin, E., Han, N., Iida, M. A., Koll, J., Bryce, C., Purohit, D., Haroutunian, V., McKee, A. C., Stein, T. D., White, C. L., Walker, J., Richardson, T. E., Hanson, R., Donovan, M. J., … Crary, J. F. Artificial intelligence in neuropathology: deep learning-based assessment of tauopathy. , 1019–1029, 2019;

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