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Wide-area, high-resolution digital image analysis for neurodegenerative diseases

神经退行性疾病的广域高分辨率数字图像分析

基本信息

批准号：
22K15214
负责人：
濱崎英臣
金额：
$ 2.41万
依托单位：
Kyushu University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

本研究の目的は、Tauタンパク異常蓄積が神経細の細胞体にみられる神経原線維変化（Neurofibrillary tangle; NFT）と様々な細胞突起内に沈着が見られる神経突起網病変を区分して定量的に解析することで、量的な変化や沈着パターンを明らかにし、Tauタンパクによって引き起こされる疾患のサブタイプを明確にすることである。2022年度は、Tauタンパク異常蓄積解析のための撮像条件の決定と解析プログラムの作製を予定しており、研究計画通りに行った。症例として、①大脳皮質のNFTを主病変とする症例、②神経突起網病変が顕著である症例、③病変が軽度であり、ごく少数のNFTが観察される症例、④病変が軽度であり、ごく少数の神経突起網病変のみ観察される症例、の4パターンに分け各3症例を代表例として選択し、撮像条件の決定とプログラムの開発を行った。広範囲の撮像はKEYENCE BZ-X700を用いてタイルスキャンを行い、撮像の倍率や範囲などの条件を検討した。200倍以上の倍率で異常構造物の形態学的な解析が可能であったことから、撮像200倍以上の倍率で複数の条件設定を行った。解析範囲と所要時間を考慮し倍率は200倍とした。現行のプログラムを拡張し、広範囲を対象とした解析を行った。陽性構造物の抽出は、これまで教師なしの機械学習を用いて標本間の染色性の違いを補正しつつ、陽性構造物を抽出してきた。病変が明瞭である症例①、②、③の群は従来の抽出方法をベースとした解析でも対応が可能であった。一方、④の突起網病変がごく少数出現する症例群は偽陽性の抽出が多いことから、対応したプログラムを開発中である。より広い症例に対応するため、検討症例を追加し、現在40症例ほどの撮像を終え解析中である。また現行のプログラムを用いてMyotonic dystrophy症例のtau病変の解析を行いJNEN誌に掲載した。

The aim of this study was to identify Neurofibrillary tangles (NFT) and neuroprocesses in which abnormal tau accumulation occurred, and to identify and quantify neurofibrillary tangles. In 2022, the analysis of abnormal accumulation and the determination of imaging conditions were carried out. The symptoms include: ① major cortical NFT disease, ② neurologic network disease, ③ disease degree, minority of NFT disease, ④ disease degree, minority of neurologic network disease, 3 typical cases of each of the 4 categories, selection, determination of imaging conditions, and development. The range and magnification of the image are discussed in the application of KEYENCE BZ-X700 The morphological analysis of abnormal structures with magnification of more than 200 times is possible, and the conditions for imaging magnification of more than 200 times are set. The analysis takes into account the magnification of 200 times. The current situation The positive structure is extracted from the positive structure, and the positive structure is extracted from the positive structure. The disease is clear, the symptoms are obvious, and the extraction method of the group is obvious. A few cases of false positive were found in one group, and the number of false positive cases in the other group was increased. For example, 40 cases were added and analyzed. The present study was published in JNEN journal for the analysis of tau disease in Myotonic dystrophy cases.