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癲癎病人層間星形膠質細胞的研究

2017-05-23 22:14:10高麗韓坤
中文信息 2017年4期

高麗+韓坤

摘 要:層間星形膠質細胞是在靈長類獨有的一種星形膠質細胞。目前層間星形膠質細胞的功能尚不明確。本研究通過對比癲癎病人腦皮質層間星形膠質細胞與正常腦組織中層間星性膠質細胞形態結構,發現層間星形膠質細胞膠質細胞GFAP-IR胞體層模糊、融合,GFAP-IR突起變短、消失。

關鍵詞:層間星形膠質細胞 圖像分析 厚度測量

中圖分類號:R742. 1 G64 文獻標識碼:A 文章編號:1003-9082 (2017) 04-0215-01

前言

十九世紀末二十世紀初,“神經元主義”正是神經科學家研究大腦功能的主流思想。隨著研究的越來越深入,更多的實驗結果表明星形膠質細胞在大腦總有多種重要生理功能[1]。于是,隨著“神經元主義”的謝幕,層間星形膠質細胞逐漸回到科學家的視野。

目前關于層間星形膠質細胞的研究較少。層間星形膠質細胞的功能至今尚不明確[2]。對于層間星形膠質細胞的研究才剛剛起步。通過本研究組對癲癎病人腦皮質層間星形膠質細胞與正常腦組織中層間星性膠質細胞的對比研究,發現了層間星形膠質細胞膠質細胞GFAP-IR胞體層模糊、融合,GFAP-IR突起變短、消失。

一、材料和方法

1.圖像及來源

本研究所涉及的所有組織均來自美國克利夫蘭醫學研究中心(The Cleveland Clinic)。研究對象為腦切片的GFAP、NeuN免疫組化切片或NIS組織染色切片圖像。圖像均由美國克利夫蘭醫學研究中心提供。

2.圖像處理

2.1 選擇20倍物鏡下所拍攝的圖像;

2.2 利用Neuro-Image Compute軟件對20倍鏡下的GFAP染色圖像進行二維三維圖像處理。

2.3 利用Image-Pro-Plus 6.0 軟件分別測量三維圖像中胞體(綠色)的灰度值和突起(紅色)的灰度值

二、統計學分析

統計學處理采用SPSS11.5軟件包。數據均以均屬±標準差()表示,正常組與癲癇病人腦組織兩組間數據比較采用配對樣本t檢驗,P<0.05 有統計學差異;P<0.01 有顯著性統計學差異。

三、結果

跟正常層間星形膠質細胞相比,異常層間星形膠質細胞分布紊亂,無規律性。位于第一層的GFAP-IR胞體層模糊、融合,GFAP-IR突起變短、消失。就形態而言,癲癎病人層間星形膠質細胞更多表現了“激活”狀態的星形膠質細胞特點。研究結果為癲癎病人大腦皮質中層間星性膠質細胞較正常層間星性膠質細胞退化,模糊不清。(圖1)

圖1.A,腦回處正常層間星形膠質細胞GFAP-IR胞體層與GFAP-IR突起層圖像顯示。GFAP,棕黃色,比例尺,0.1mm。B,Neuro-Image Compute軟件對腦回處正常層間星形膠質細胞GFAP-IR胞體層與GFAP-IR突起層進行處理后所得的二維圖像。綠色為GFAP-IR胞體層,紅色為GFAP-IR突起層,比例尺,0.1mm。C,相鄰切片NIS染色圖像。比例尺,0.1mm。D,Neuro-Image Compute軟件對圖像A的源圖像進行處理后的三維圖像。綠色為GFAP-IR胞體層,紅色為GFAP-IR突起層。E,腦回處異常層間星形膠質細胞GFAP-IR胞體層與GFAP-IR突起層圖像顯示。GFAP,棕黃色,比例尺,0.1mm。F,Neuro-Image Compute軟件對腦回處異常層間星形膠質細胞GFAP-IR胞體層與GFAP-IR突起層進行處理后所得的二維圖像。綠色為GFAP-IR胞體層,紅色為GFAP-IR突起層,比例尺,0.1mm。G,相鄰切片NeuN染色圖像。比例尺,0.1mm。H,Neuro-Image Compute軟件對圖像E的源圖像進行處理后的三維圖像。綠色為GFAP-IR胞體層,紅色為GFAP-IR突起層。

四、討論

我們在研究中還發現跟正常層間星形膠質細胞相比,異常層間星形膠質細胞分布紊亂,無規律性。就形態特征而言,異常層間星形膠質細胞更多表現了“激活”狀態的星形膠質細胞特點。到底是“激活”狀態的星形膠質細胞取代了層間星形膠質細胞,還是層間星形膠質細胞轉化成了“激活”狀態的星形膠質細胞還有待進一步實驗的考證。

參考文獻

[1]AppaixF,GirodS,BoisseauS,R?merJ,VialJC,AlbrieuxM,MaurinM,DepaulisA,GuillemainI,vanderSandenB.Specificinvivostainingofastrocytesinthewholebrainafterintravenousinjectionofsulforhodaminedyes.PLoSOne2012;7(4):e35169

[2]OberheimNA,WangX,GoldmanS.&NedergaardM.Astrocyticcomplexitydistinguishesthehumanbrain.TrendsNeurosci2006;29,547-553

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