阿尔茨海默氏症中的淀粉样蛋白斑块分析

Q: 在阿尔茨海默病中，还有哪些方法可以量化淀粉样蛋白的负担？

总体淀粉样蛋白负荷可通过正电子发射断层扫描（PET）等非侵入性成像技术进行体内测量。此外，还可通过多种生物液体（如血液、脑脊液）标记物，利用各种‘组学技术’进行测量。虽然这些方法可以提供有价值的纵向读数，但它们缺乏空间分辨率，无法提供淀粉样蛋白斑块细胞环境的信息。

Q: 在常用的AD小鼠模型中，淀粉样蛋白是如何被量化的？

多年来，研究人员对多种AD小鼠模型（包括但不限于APP/PS1小鼠（Ferguson，2013；Lok，2013 ；Sasaguri，2017；Willuweit，2009）、5xFAD小鼠（Forner，2021 ；Liu，2017 ；Oh，2018）和Tg2576小鼠（Han，2012 ；Liu，2017）。为此，研究人员使用了多种定量方法，从手动体视学识别到全自动定量算法。

最后更新日期: 2024年9月05日

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

本资源描述:

为什么对Aβ斑块进行表征和量化很重要？

人们普遍认为淀粉样蛋白失调在阿尔茨海默氏病（AD）的进展中起着核心作用（Selkoe，2016）。AD中常见的标志性神经病理学特征包括细胞外淀粉样蛋白斑块（Aβ）、星形胶质细胞增生和小胶质细胞激活（Cohen，2015）。淀粉样蛋白斑块具有多种形态和神经解剖分布。免疫组织化学（IHC）和免疫荧光（IF）可用于获取特定脑区Aβ斑块的定位、分布和形态的详细信息，提供其他定量方法（如脑成像、液体生物标记）无法实现的详细程度。

此外，临床数据表明，仅研究大脑中淀粉样蛋白的总体负荷可能无法全面了解病理状态，因为多项死后研究表明，淀粉样蛋白沉积量高的患者死亡时并没有明显的认知障碍（Katzman，1988 ；Hulette，1998；Aizenstein，2008）。越来越多的科学家试图将特定β-淀粉样蛋白斑块亚型与临床进展联系起来，例如，他们发现，缺乏纤维结构的淀粉样蛋白斑块（也称为“弥漫性斑块”）通常出现在没有认知障碍的病例中，而更致密的纤维状斑块则更可能与认知障碍有关。斑块附近出现肿胀或营养不良的神经突触也与认知障碍和疾病严重程度密切相关（Dickson，2001 ；Ly，2011）。这些发现表明，有必要对各种淀粉样蛋白斑块亚型进行精确的定性，这有助于我们进一步了解疾病的异质性。

淀粉样蛋白斑块有哪些亚型？

淀粉样β斑块源于淀粉样前体蛋白（APP）被β-和γ-分泌酶分解。这一过程会产生Aβ肽，其长度可能不同，其中Aβ40和Aβ42是阿尔茨海默病中最主要的两种形式。Aβ在大脑中的积累遵循特定的时空模式，最初出现在新皮质，最终扩散到皮层下区域，包括海马（Braak，1991 ；Braak，2006）。A和β肽最初以单体形式存在，但可以自我聚集成各种形式，例如短纤维状低聚物、球状非纤维状低聚物和淀粉样纤维，这些聚集物被称为斑块。

β-淀粉样蛋白病理进展的时空模式（改编自Braak，1991）。

根据形态和纤维含量，使用针对β褶皱片结构的染料（如刚果红或硫黄素-S）将β斑分为弥漫型和致密核型（Serrano-Pozo，2011）。硫黄素-S阴性弥漫斑形状和大小不规则，缺乏明确的纤维结构。这些弥漫性斑块常见于认知能力正常的老年人脑中。另一方面，硫黄素S阳性致密核斑块具有紧凑的核心，由一组细胞外丝状物与周围神经元、星形胶质细胞和小胶质细胞突起混合组成（Serrano-Pozo，2011）。这些神经斑块（NPs）与突触丢失、神经元丢失、星形胶质细胞增生和小胶质细胞增生有关（Dickson，2001 ；Ly，2011 ；Tsering，2023）。神经斑块通常出现在阿尔茨海默病的晚期，与认知能力下降的相关性比弥漫性斑块更高（Haroutunian，1998）。这一发现强调，在试图将β-淀粉样蛋白负荷与疾病进展联系起来时，有必要区分弥漫性斑块和神经性斑块。

Aβ聚集物也会沉积在血管壁上，通常被称为血管性Aβ或脑淀粉样血管病（CAA）。这些沉积物通常由Aβ40肽形成，其溶解度高于典型的实质斑块中常见的Aβ42肽。研究表明，CAA可能是导致AD认知能力下降的一个因素（Greenberg，2004 ；Arvanitakis，2011）。

各种淀粉样蛋白斑块和β斑块的示意图。

其他罕见的Aβ斑块亚型包括与AD早期阶段相关的致密核心粗粒斑块（Boon，2020）和弥漫性棉絮斑块，后者通常出现在具有特定基因突变（如PSEN1基因突变）的患者中（Crook，1998）。

淀粉样蛋白斑在IHC和多重IF图像中的特征是什么？

在免疫组织化学（IHC）和免疫荧光（IF）数据中，斑块负荷的评估通常采用手动半定量标准，该标准由阿尔茨海默氏病登记协会（CERAD）制定（Mirra，1991）。这些标准侧重于评估新皮质神经斑块的最高密度，在评分计算中不考虑弥漫性斑块的存在。

人们已经付出了巨大的努力来开发定量方法，以评估A和β斑块负荷，这些方法考虑了解剖位置、斑块密度和斑块亚型。常用的手动量化方法包括斑块的无偏立体计数（Busch，1997 ；Ohm，1997）和使用数字评分表对斑块密度进行分级（Arnold，1991）。这些手动评估可能很繁琐，容易产生评估者之间的差异，而且难以用于大型研究。研究人员已经研究了基于经典计算机视觉算法（例如阈值、形态学操作等）的自动化方法，以减轻病理学家的负担并提高定量分析的可靠性（Byrne，2009 ；Neltner，2012 ；Samaroo，2012 ；Kapasi，2023）。然而，这些经典方法中的绝大多数仍然需要人工输入，因此容易受到批次差异和较大数据集中观察到的染色差异的影响。

我们小组对一种小鼠模型中的淀粉样蛋白斑块进行了定量分析，该模型具有早发性和进行性AD样β淀粉样蛋白沉积。这种转基因小鼠（ARTE10）的特征是突变APP和PS1的过度表达（Willuweit，2009）。通过模糊、局部滞后阈值和形态学操作相结合的方法，根据这些小鼠在不同时间点的免疫荧光图像评估了Aβ斑块负荷。这种方法是完全自动化的，无需人为干预即可量化组织切片中的Aβ负荷。请参阅我们的演示文稿——阿尔茨海默氏症小鼠中的淀粉样蛋白-β和炎症微环境。

显微镜图像

下面的交互式图像浏览器允许您浏览整个多重免疫荧光组织切片。

您可以使用鼠标左键在图像上移动。 您可以使用鼠标/触控板（上/下）或左上角的+和-按钮放大和缩小。您可以在右上角的控制面板中切换（开/关）、更改颜色以及调整通道和分割的图像设置。

在此可视化中，APP/PS1 (ARTE10) 鼠脑显示为“Aβ斑块”分割掩膜（黄色），可勾选/取消勾选以隐藏/显示底层的“淀粉样蛋白-β”染色（红色）。

最近，研究小组报告了使用深度学习方法将AD斑块自动分类为斑块亚型，利用这些模型的专家级性能来识别图像中的复杂模式。例如，Tang及其同事（Tang，2019）开发了一个概念验证深度学习流程，用于分析全切片图像，并将A和β病理分为弥漫性斑块、致密核心斑块和CAA。同一研究小组后来对这些结果进行了扩展，表明这些机器学习模型对多中心研究中的队列变化具有鲁棒性（Vizcarra，2020 ；Wong，2022）。其他研究小组也报告了使用类似方法区分tau蛋白病的方法（Signaevsky，2019 ；Koga，2022 ；Wong，2022）。总体而言，人们已经付出了大量努力，在各种输入参数（脑区、染色方法、病理特征）上训练这些深度学习模型，使其具有适应性和可推广性。

我们的团队非常乐意回答有关淀粉样蛋白和β斑块分析的任何问题，或提供有关我们用于疗效研究的阿尔茨海默氏病模型的具体信息。

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常见问题解答

通常使用哪些标记来识别淀粉样蛋白斑块？

通常，斑块使用染料（如刚果红、硫黄素-S或加利亚斯银染色剂）通过标准组织学进行识别和分类。免疫组织化学（IHC）和免疫荧光（IF）方法可以使用抗A和β抗体或抗淀粉样蛋白纤维（OC）抗体来染色淀粉样蛋白，并使用硫黄素-S来区分弥漫性斑块和核心斑块。此外，其他荧光通道可用于突出显示中存在的各种胶质细胞（星形胶质细胞、小胶质细胞）。

在阿尔茨海默病中，还有哪些方法可以量化淀粉样蛋白的负担？

在常用的AD小鼠模型中，淀粉样蛋白是如何被量化的？

在阿尔茨海默氏症转基因啮齿动物模型中量化淀粉样蛋白斑块时，主要面临哪些挑战？

在啮齿动物模型中量化淀粉样蛋白斑块存在诸多挑战，包括斑块分布、染色强度以及IHC和IF图像中的背景噪声。IHC图像还可能出现褶皱、撕裂和伪影，从而影响淀粉样蛋白负担的精确量化。制定标准化方案，优化组织处理、抗体稀释、染色方案和图像采集参数，有助于最大程度减少差异，确保研究结果的可重复性。实验室间的相互比较和能力测试等合作努力也有助于为斑块精确定量和数据解读建立共识方案和指导方针。

参考资料

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关键词

阿尔茨海默氏症中的淀粉样蛋白斑块分析

人类和阿尔茨海默氏症动物模型（转基因小鼠和大鼠）脑组织切片中的Aβ斑块分类和量化方法概述。

为什么对Aβ斑块进行表征和量化很重要？

淀粉样蛋白斑块有哪些亚型？

淀粉样蛋白斑在IHC和多重IF图像中的特征是什么？

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