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# 生物学# 神経科学

マウスの脳イメージング技術の進展

新しい方法がマウスの脳の構造と発達の理解を深めてるよ。

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マウスの脳画像化のブレイクマウスの脳画像化のブレイクスルーえている。革新的なツールが脳の発達に関する知識を変
目次

過去20年間、科学者たちはマウスの脳の研究で大きな進展を遂げてきた。今では、研究者たちは個々の脳細胞を追跡し、脳が細胞レベルでどのように発展するかを観察し、異なる脳領域をその遺伝情報に結びつけ、神経接続がどのように機能するかを分析できる。これらの成果は主に、マウスの脳の高解像度で3Dの画像を可能にするイメージング技術の向上によるものだ。微小光学断層撮影法、組織クリアリング、空間トランスクリプトミクスなどの方法が広く用いられている。

脳データのマッピングの重要性

この研究の重要な部分は、画像データを解剖学的参照点にマッピングすることだ。これにより、異なる脳構造が空間的および遺伝的にどのように関連しているかを把握できる。このマッピングを助けるために、マウスの脳の詳細な地図が作成されている。代表的なものにアレン脳地図や共通座標フレームワークがある。これらの貴重な貢献にもかかわらず、さまざまな研究からの画像データの違いによって課題が続いている。画像の取得方法の違いは、歪み、欠落した部分、破れなどの問題を引き起こし、マッピングプロセスを複雑にしている。

マウス脳マッピング用のソフトウェア

これらの課題に対処するために、異なる複雑さと使いやすさを提供するいくつかのソフトウェアプログラムが作成されている。最初のツールの一つは、脳抽出に使用される迅速自動組織セグメンテーション(RATS)パッケージだった。最近のプログラムには、人間の脳分析ツールを基にしたSPMMouseや、Pythonモジュールとしてアクセス可能な自動マウスアトラス伝播(aMAP)ツールが含まれている。他にも、NiftyRegを用いた画像登録や、ANTsを使ったバイアスフィールド補正など、脳画像分析のためにさまざまな技術を適用するパッケージがある。

一部のプログラムは、登録を助けるために画像中の特定のポイントを特定するランドマークベースのアプローチを利用している。SMART、FriendlyClearMap、mBrainAlignerなどが例だ。最近では、深層学習手法もマウス脳のイメージング手法の発展に影響を及ぼし、精度と効率を向上させている。

ANTsXエコシステム

マウス脳画像処理に使用される多くのソフトウェアパッケージは、特に画像登録やバイアスフィールド補正の主要プロセスにANTsXツールを利用している。ANTsXは、人間の脳研究のために最初に開発された画像マッピング技術の強固な基盤がある。これらのツールは広範にテストされ、脳腫瘍のセグメンテーションや心臓の動きの推定などさまざまなアプリケーションで良好なパフォーマンスを示している。

ANTsXは、テンプレート生成、画像セグメンテーション、データ前処理、深層学習技術の適用といった機能も提供している。このツールキットは、マウス脳画像の詳細なアトラス作成や遺伝子発現データの分析に役立っている。

発達共通座標フレームワーク(DevCCF)

最近、発達共通座標フレームワーク(DevCCF)が導入され、マウス脳画像のさまざまな発達段階のアトラスを含む公共リソースとして機能している。これらのアトラスは、いくつかの胚および出生後の日数をカバーしており、さまざまなイメージング技術と発達プロセスによって定義された解剖学的セグメントを示している。

特に、研究者たちは異なる発達段階間の接続を予測する方法を作成し、利用可能なデータのギャップを埋めるのに役立っている。脳構造の変化を時間をかけて予測するモデルを使うことで、科学者たちは脳の発達をよりよく理解できる。

マウス脳の構造と厚さ

マウス脳研究でよく行われる分析の一つは、皮質の厚さを推定することだ。人間の脳に対しては類似のパイプラインが確立されているが、マウスデータ特有の課題、例えば画像の質が低かったり、異方性サンプリングがあったりすることはハードルとなる。これを克服するために、研究者たちは深層学習手法を用いてマウス脳の皮質厚さを正確に推定するパイプラインを開発した。

このパイプラインには、脳抽出ネットワークと脳区画ネットワークが含まれている。これらのネットワークは公に利用可能なデータセットでトレーニングされ、研究者たちはマウス脳の構造やその発達の変化をよりよく分析できるようになっている。

異なるタイプのデータのマッピング

蛍光マイクロ光学断層撮影法(fMOST)やマルチプレックスエラー耐性蛍光in situハイブリダイゼーション(MERFISH)など、さまざまなデータタイプをアレンCCFv3アトラスにマッピングするプロセスも大きく進展している。fMOSTに関しては、研究者たちは新しい画像の参考点として機能する平均アトラスを開発した。この平均アトラスは、イメージング技術による重要な解剖学的差異を考慮するのに役立つ。

MERFISHデータについては、科学者たちはデータをアレンCCFv3アトラスに整合させるための解剖学的参照画像を作成している。これは、一連のラベル付きセクションを生成して、対応する特徴が適切に登録されるようにすることを含んでいる。画像は、グローバル変換とローカル微調整の組み合わせを使用して整合されており、マッピングの精度が向上している。

テンプレートの継続的な開発

DevCCFはマウス脳発達の研究に利用できるテンプレートを大幅に拡大したが、まだ改善が必要な分野がある。既存のデータポイント間に仮想テンプレートを作成する新しい方法を開発することを含むテンプレートの継続的な改良は、さまざまな発達段階にわたるマウス脳のより正確なマッピングを可能にする。

ANTsXで研究を強化

ANTsXエコシステムは、マウス脳の研究にとって価値のあるフレームワークであることが証明されている。その広範な機能により、研究者たちは複数のソフトウェアパッケージに依存せず、脳画像を分析するための完全なパイプラインを作成できる。この柔軟性は、ANTsX内のツールを引き続き改良し、改善する開発者コミュニティによって支えられている。

発達段階のテンプレートの成功した作成と、これらのテンプレートに遺伝子発現データをマッピングする能力は、ANTsXが複雑なイメージングや研究ニーズに対応する能力を示している。

マウス脳研究の未来

研究手法が進化するにつれて、新しい技術や技法の統合は、マウス脳の構造と機能の理解を引き続き促進するだろう。さまざまなイメージングデータを正確にマッピングし分析する能力と、高度な機械学習技術の統合が、研究者たちに脳の発達や機能に対するより深い洞察を提供する。

全体として、マウス脳研究の進展は、神経発達、疾患メカニズム、潜在的治療法の理解に大きな影響を与えるだろう。既存の課題を克服し、新しい技術を活用することで、科学者たちはマウス脳やそれが人間の健康に関連することについての知識を深めることができる。

オリジナルソース

タイトル: The ANTsX Ecosystem for Mapping the Mouse Brain

概要: Precision mapping techniques coupled with high resolution image acquisition of the mouse brain permit the study of the spatial organization of gene expression and their mutual interaction for a comprehensive view of salient structural/functional relationships. Such research is facilitated by standardized anatomical coordinate systems, such as the well-known Allen Common Coordinate Framework (AllenCCFv3), and the ability to spatially map to such standardized spaces. The Advanced Normalization Tools Ecosystem is a comprehensive open-source software toolkit for generalized quantitative imaging with applicability to multiple organ systems, modalities, and animal species. Herein, we illustrate the utility of ANTsX for generating precision spatial mappings of the mouse brain and potential subsequent quantitation. We describe ANTsX-based workflows for mapping domain-specific image data to AllenCCFv3 accounting for common artefacts and other confounds. Novel contributions include ANTsX functionality for velocity flow-based mapping spanning the spatiotemporal domain of a longitudinal trajectory which we apply to the Developmental Common Coordinate Framework. Additionally, we present an automated structural morphological pipeline for determining volumetric and cortical thickness measurements analogous to the well-utilized ANTsX pipeline for human neuroanatomical structural morphology which illustrates a general open-source framework for tailored brain parcellations.

著者: Nicholas James Tustison, M. Chen, F. N. Kronman, J. T. Duda, C. Gamlin, M. Kunst, R. Dalley, S. A. Sorensen, Q. Wang, L. Ng, Y. Kim, J. C. Gee

最終更新: 2024-05-01 00:00:00

言語: English

ソースURL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.05.01.592056

ソースPDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.05.01.592056.full.pdf

ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。

オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた biorxiv に感謝します。

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