O nouă metodă automată cartografiază modele complexe de mielină în creier
Mielina, teaca izolatoare din jurul fibrelor nervoase, joacă un rol esențial în comunicarea rapidă și sănătoasă în creier, iar modelele sale variază enorm în funcție de regiunile țesutului cerebral.
Cercetătorii de la Universitatea din Finlanda de Est au dezvoltat o metodă informatică capabilă să cuantifice aceste modele în mod automat, fără a necesita etichetarea manuală a imaginilor tisulare. Rezultatele au fost publicate în revista Brain Structure and Function.
Provocarea de a măsura modelele de mielină
Transformarea a ceea ce este vizibil sub un microscop într-o măsură comparabilă a fost o provocare de lungă durată. În trecut, cercetătorii analizau secțiunile de țesut prin colorare și le evaluau prin observație, fie pe regiuni, fie prin măsuri cantitative precum intensitatea colorării, metode care nu surprind complexitatea reală a modelelor de mielină.
Mielina acoperă majoritatea axonilor din creier și formează o varietate de modele. Anumite zone ale creierului, precum corpus callosum și nervul optic, sunt dens populate cu axoni mielinizați, în timp ce altele, cum ar fi cortexul, variază în densitate și orientare, de la axoni care se desfășoară într-o direcție clară, până la modele în formă de plasă, incluzând toate cazurile intermediare. „Aveam nevoie de o modalitate de a cuantifica aceste modele corect, nu doar de a le descrie vizual sau de a le reduce la măsuri de bază precum intensitatea colorării”, a declarat Melina Estela.
De la modele la numere
Noua metodă funcționează prin împărțirea fiecărei imagini tisulare în feronerie mici, utilizând o tehnică numită autoencoder convoluțional pentru a comprima informațiile din fiecare fereastră într-un set restrâns de numere. Feroneriile cu numere similare sunt apoi grupate, generând hărți nesupravegheate care separă automat țesutul în regiuni cu proprietăți distincte, de la diviziuni mari între materia albă și cea gri, până la structuri mai fine, cum ar fi subregiunile hipocampului și straturile corticale.
Identificarea leziunilor fără instrucțiuni
Cercetătorii au antrenat metoda pe imagini tisulare provenite de la animale sănătoase și rănite, apoi au analizat cum s-au deosebit cuantificările între cele două grupuri. O hartă, care corespunde principalelor tracturi de materie albă, a fost redusă în cazul animalelor rănite, reflectând direct daunele axonale. Alte hărți au diferit de asemenea în proporție între țesutul sănătos și cel rănit, sugerând schimbări suplimentare, mai subtile, care necesită studii ulterioare pentru a fi interpretate.
De ce este important acest lucru
Pentru că metoda nu necesită etichetare manuală, aceasta ar putea accelera și face mai consistente studiile la scară largă ale țesutului cerebral. Aproape că metoda ar putea fi extinsă dincolo de mielină, la alte colorări, tipuri de țesut și boli.
