图像显示齿状回的神经元细胞核(黄色)和相关血管(红色)
通过改变x光光学系统的放大倍数，人们可以“放大”密集的神经元带(红色椭圆形)，也可以解析细胞核的亚结构(蓝色椭圆形)
这项研究表明，阿尔茨海默氏病中出现的细胞核结构向更紧密和异质的结构转变，这可以用DNA堆积密度的变化来解释
信用:M
埃克曼/T
萨尔迪特 受神经退行性疾病影响的大脑部分会发生什么变化？神经元的结构是如何变化的？使用标准显微镜很容易识别组织中的一些病理变化
例如，在阿尔茨海默病中出现的被称为“斑块”的蛋白质沉积，可以通过染色技术看到
然而，除非对三维结构进行完整的数字化和分析，否则病理变化也可能具有更微妙的性质，并且容易被遗漏
哥廷根大学和哥廷根大学医学中心的研究人员现在发现了一种新技术，可以在三维空间中以高分辨率测量和量化神经元组织结构，这使他们能够识别阿尔茨海默氏症中神经元的变化
研究结果发表在《美国国家科学院院刊》(PNAS)上
该团队开发了一种特殊的x光成像方法，使他们能够检测阿尔茨海默氏症患者海马体组织样本中神经元细胞核的未知转变
这些变化表明神经元的活动发生了变化
科学家们检查了海马体的神经元组织，海马体是记忆从短期记忆转移到长期记忆的大脑区域
化学固定的组织样本只有几毫米宽，首先使用相位对比断层扫描进行x光检查
研究人员使用了一种特殊的相位对比断层扫描仪，该团队由哥廷根大学x光物理研究所的蒂姆·萨尔迪特教授领导，在德国电子同步加速器(DESY)的佩特拉三号储存环上建立了这种扫描仪
断层扫描仪可用于对仅微弱吸收x光或根本不吸收x光的组织进行成像
这意味着可以完整记录大量组织，而不会损坏样本，也不需要耗时的准备工作
该论文的第一作者玛丽娜·埃克曼解释说:“为了做到这一点，来自高度放大投影的三维图像必须首先通过特殊算法聚焦在计算机上，以便获得像素大小在万分之一毫米范围内的三维图像。”
利用这个样本的“数字孪生体”，机器学习可以用来识别神经元——可兴奋的细胞，它们利用电脉冲和化学信号在大脑的不同区域之间发送信息
利用哥廷根大学计算机科学研究所的Bernhard Schmitzer教授开发的“最佳运输理论”中的新数学方法，不同个体的细胞群可以相互比较，而不必定义使用了哪些假设，或者样本是否属于特定的患者群体
结构特征的比较不仅仅是指相应神经元的平均值，而是指每个个体的每一个检测到的细胞
学分:哥廷根大学 哥廷根大学的蒂姆·萨尔迪特教授说:“这些新的结果表明，在阿尔茨海默氏病中，海马体某一部分的细胞核变得更加紧凑，并具有更多不同结构的混合物。”
“这导致细胞核中密集排列的DNA比例更高，而读出DNA的频率更低
哥廷根大学医学中心神经病理学研究所所长克里斯汀·施塔代尔曼-奈斯勒教授解释说:“细胞核中观察到的变化是否也在疾病的发展中起到因果作用还有待观察。”
学分:哥廷根大学
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