通過(guò)結合多重成像和人工智能引導的圖像分析,增強我們對人類(lèi)阿爾茨海默病皮層切片空間異質(zhì)性的理解
阿爾茨海默?。ˋD)是最常見(jiàn)的神經(jīng)退行性疾病,其特征是認知功能的逐漸下降。對 AD 大腦的空間分析可能揭示細胞關(guān)系,從而促進(jìn)對疾病病因的更好理解。本研究捕捉了 AD 皮層組織成分的全球概述,并強調了 Cell DIVE 成像的簡(jiǎn)化工作流程,從數據采集到使用 Aivia 軟件的基于人工智能的分析,最終實(shí)現更快的洞察。
關(guān)鍵學(xué)習:
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研究與阿爾茨海默病相關(guān)的標記物(例如,Tau 蛋白和β-淀粉樣斑塊的聚集模式)在大腦皮層組織中的空間分布。
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通過(guò)識別阿爾茨海默病皮層組織中受神經(jīng)退行性變影響的細胞類(lèi)型來(lái)表征神經(jīng)元損失。
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通過(guò)可視化小膠質(zhì)細胞和星形膠質(zhì)細胞相對于β-淀粉樣斑塊,探索神經(jīng)炎癥的空間格局。
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發(fā)現使用 Cell DIVE 多重成像解決方案和基于 AI 的圖像分析(使用 Aivia)轉變組織研究的好處。
在本研究中,我們展示了使用新型 CST®面板進(jìn)行多重 Cell DIVE 成像,以探測阿爾茨海默病皮層組織切片。此外,使用 AIVIA 的 AI 引導分析使研究人員能夠表征單個(gè)神經(jīng)元成分,并通過(guò)聚類(lèi)和關(guān)系分析識別與β-淀粉樣斑塊空間共定位的神經(jīng)元細胞類(lèi)型群體。
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