组织透明化应用丨《Nature methods》基于组织透明化3D成像对脑细胞进行深度学习分析

Abstract

文章摘要

2024年4月22日，德国慕尼黑大学Ali Ertürk等研究人员在nature methods期刊在线发表了题为：Virtual reality-empowered deep-learning analysis of brain cells的研究成果。

文献截图

研究团队开发了一种名为DELiVR的虚拟现实训练的深度学习工具，不需要高级编码技能就对全脑成像数据进行分析。

SHANEL透明化方法处理小鼠脑样本并c-Fos标记后，利用DELiVR检测透明化小鼠大脑中作为神经元活动标志物的c-Fos+细胞。实现了在三维数据集(如全脑光片图像堆栈)中自动检测特定细胞的挑战。

研究结果

VR中的参考注释比2D切片标注的速度更快

研究团队应用SHANEL透明化方法进行全脑c-Fos免疫染色，以及光片显微镜（LSFM）成像。研究人员使用两个商业VR注释软件包(Arivis VisionVR和syGlass"))来评估VR的速度和准确性,并将其与ITK-SNAP中基于2D切片的注释进行比较。

VR辅助深度学习用于小鼠大脑中抗体标记细胞的分割

DELiVR优于基于阈值的c-Fos分割

DELiVR由多个步骤组成，见下图a。DELiVR管线可通过用户友好的Docker容器与独立的Fiji插件一起运行。

DELiVR的UNet优于目前的c-Fos+细胞检测方法

DELiVR生成的1220万个CX3CR1^GFP/+单半球小胶质细胞的可视化，并使用Imaris进行可视化。

DELiVR可以适应其他细胞类型

DELiVR识别荷瘤小鼠的激活模式

研究人员应用DELiVR研究了与癌症相关的大脑活动，发现了一种激活模式，可将体重稳定型癌症与体重减轻型癌症区分开来。

DELiVR可识别体重稳定型癌症中神经元活动的变化

在NC26荷瘤小鼠中，大脑活动的增加在整个皮质板和外侧间隔复合体中最为明显。总的来说，研究人员在NC26荷瘤小鼠中发现了19个具有统计学意义的区域。

DELiVR识别癌症相关的大脑激活模式

结论

研究人员结合组织透明化技术，利用集成易用的DELiVR管线，可完成对整个小鼠大脑的神经元活动标记、扫描和分析，VR可以提高生成参考注释的速度和准确性。