(a) 对人工诱导皮层损伤（黄色箭头）的恒河猴冠状脑切片进行的4倍广角平铺扫描。qBRM RGB参数图中，每个像素的亮度表示延迟（髓鞘密度），光轴方向（与纤维方向相关）则映射到色轮上（a—右上角）。需要注意的是，髓鞘脂质的光轴围绕轴突呈径向分布，因此与纤维方向正交（请参阅Blanke和Gray等人的研究），即使在轴突结构不复存在时，这对髓鞘碎片仍然有意义。(b) 高分辨率40倍（NA 0.75）qBRM图像显示病灶周围灰质中明显的髓鞘碎片积聚（黄色箭头）。(c) 高分辨率40倍（NA 0.75）qBRM图像显示胼胝体中的髓鞘相较于病灶周围区域更为完整，但仍显示出髓鞘分解的迹象（黄色箭头）。(d) 相比之下，同一解剖区域的健康老年恒河猴的胼胝体几乎没有髓鞘分解的迹象，这证明了qBRM所观察到的损伤诱导髓鞘病理的特异性。
脑细胞周围的绝缘层——髓鞘的分解在各种神经退行性疾病、衰老以及各种形式的创伤中普遍存在。虽然电子显微镜被认为是髓鞘超微结构成像的金标准，但由于其视野有限且样本制备耗时复杂，因此被认为不适合大规模研究。
在波士顿大学乔班尼安和阿维迪西安医学院与波士顿大学工程学院的一项新研究中，研究人员使用了一种称为双折射显微镜（BRM）的特殊显微镜，并结合自动化深度学习算法，可靠地计数并绘制整个脑切片上的髓鞘损伤——这是其他技术无法实现的。对髓鞘损伤进行成像和测量的能力将有助于更好地理解疾病、损伤和正常衰老过程中发生的模式和程度。
该研究发表在《Neurophotonics》期刊上。
通讯作者亚历克斯·格雷（Alex Gray）博士（2025届毕业生）表示："与传统成像方法相比，BRM的一个主要优势是能够无需特殊染色即可快速对大面积区域进行高分辨率成像，这使其特别适合研究广泛的髓鞘病理。"
研究人员使用了两组实验模型，这些模型在大脑运动区域受到了有限的损伤，模拟了中风。用干细胞衍生的细胞外囊泡（一种治疗方法）治疗的模型从损伤中完全恢复，这在使用BRM观察成像脑切片时得到了证实。
初级运动皮层M1的皮层损伤诱导和切片制备。来源：《Neurophotonics》（2025）。DOI: 10.1117/1.nph.12.4.045006
研究人员随后训练了一种人工智能深度学习算法，以自动识别和量化全脑的髓鞘损伤。最后，他们比较了治疗组和未治疗组之间损伤的数量和位置，将组织变化与功能恢复联系起来。
研究人员表示，这种方法不仅提供了对本模型中髓鞘碎片空间分布的见解，还为研究其他髓鞘损伤模型提供了一个框架，最终有助于更深入地理解髓鞘结构完整性与功能和认知缺陷之间的关系。
解剖学和神经生物学教授塔拉·L·摩尔（Tara L. Moore）博士补充道："这可以指导保护或恢复神经连接的疗法的开发和测试。它可能有助于中风和缺血性损伤、慢性创伤性脑病（CTE）、多发性硬化症、阿尔茨海默病以及其他涉及髓鞘的神经退行性疾病的，甚至与年龄相关的认知能力下降的研究。"
更多信息： Alexander J. Gray等人，《双折射显微镜实现诱导皮层损伤后髓鞘碎片的快速无标记量化》，《Neurophotonics》（2025）。DOI: 10.1117/1.nph.12.4.045006
由波士顿大学医学院提供
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