VacQuant：一种用于量化脑组织中神经退行性变及相关空泡形成的工具

《Food Additives & Contaminants: Part B》：VacQuant: a tool to quantify neurodegeneration and associated vacuolation in brain tissue

神经退行性疾病中空泡化现象的自动化量化方法研究。本文开发VacQuant系统，整合机器学习与图像处理技术，实现果蝇tauopathy模型中空泡面积的自动检测。通过对比人工评分发现，该算法与志愿者平均结果高度相关（r=0.638，p<0.001），显著减少测量误差，适用于高通量筛选。

　　神经退行性疾病是一类具有严重后果的疾病，其特点是大脑组织中认知功能的逐步下降，目前尚无有效的治疗方法。这类疾病在人类中包括阿尔茨海默病、帕金森病以及一些与tau蛋白异常相关的疾病。在动物模型中，神经退行性病变可以通过分析脑组织中出现的空腔——即所谓的“空泡化”现象来量化。然而，传统的量化方法往往依赖于耗时且主观性强的人工计数或测量，例如手动计算空泡的数量和大小，这在处理大量样本时效率低下，且容易受到操作者个人经验和判断的影响。

为了提高神经退行性病变研究的效率和准确性，研究者开发了一种新的工具——VacQuant。VacQuant是一种结合机器学习技术的ImageJ宏程序，能够自动测量脑组织中空泡化的面积。该方法在果蝇模型中得到了验证，果蝇作为研究神经退行性疾病的重要模型，其基因组与人类高度相似，约75%的人类疾病相关基因在果蝇中也有同源基因。此外，果蝇的生命周期较短，易于繁殖和维护，且在伦理问题上也更具优势。通过表达与人类神经退行性疾病相关的突变tau蛋白，果蝇能够表现出与患者相似的病理特征，如寿命缩短、运动能力下降或认知功能障碍。

研究中使用的果蝇模型是表达R406W突变型tau蛋白的果蝇，这种突变型与某些神经退行性疾病密切相关。实验发现，随着果蝇年龄的增长，其脑组织中空泡化的程度显著增加，尤其是在表达R406W突变型tau蛋白的果蝇中。相比之下，表达野生型tau蛋白的果蝇虽然也会出现空泡化，但程度较轻，并且主要与衰老相关。这一发现表明，tau蛋白的异常表达可能在神经退行性病变中起着关键作用，而VacQuant的引入则为研究这一现象提供了更高效的手段。

VacQuant的工作原理是基于机器学习算法对图像进行分类和分割。在使用该方法时，首先需要通过一组训练图像来训练分类器，使其能够识别图像中的空泡、脑组织和背景区域。训练过程中，可以使用多种图像处理技术，如高斯模糊、索贝尔滤波器和高斯差分等，以提高分类的准确性。这些技术能够有效减少图像中的噪声，增强边界检测，并确保分类器能够区分不同结构。一旦分类器训练完成，它就可以应用于新的图像，自动识别并量化空泡的面积。这一过程不仅提高了工作效率，还减少了人为误差，使得结果更加可靠和一致。

为了进一步验证VacQuant的准确性，研究团队将该方法与五位盲测志愿者的手动量化结果进行了比较。结果显示，VacQuant的量化结果与志愿者的平均值具有高度相关性，表明该方法在准确性上能够达到甚至超越人工测量的水平。志愿者之间的量化结果存在显著差异，尤其是在空泡化程度较高的样本中，这种差异可能源于个体经验和技术水平的不同。而VacQuant通过建立统一的量化标准，消除了这种人为因素，使得结果更具可比性和可重复性。

此外，VacQuant的自动化特性使其适用于大规模的高通量筛选。传统的手动量化方法需要大量的人工操作，不仅耗时，而且难以保证结果的一致性。而VacQuant能够快速处理大量图像，并生成标准化的量化数据，这对于寻找潜在的遗传修饰因子或治疗化合物至关重要。在高通量筛选中，VacQuant的引入可以显著提高研究的效率和可靠性，帮助科学家更快地识别可能的治疗靶点。

VacQuant的应用流程包括图像预处理、分类器训练和自动化量化。在图像预处理阶段，研究人员首先需要对果蝇脑组织进行固定、包埋和切片，随后使用H&E染色法对组织进行染色。H&E染色能够清晰地显示脑组织的结构，便于后续的图像分析。在分类器训练阶段，研究人员需要手动标记一些图像中的空泡、脑组织和背景区域，以帮助分类器学习如何区分这些结构。这一过程虽然需要一定的人工干预，但一旦完成，分类器就可以独立应用于新的图像，从而实现自动量化。

在自动化量化阶段，VacQuant宏程序能够高效地处理大量图像，并生成详细的量化结果。宏程序首先创建一个用于记录数据的表格，然后通过循环函数依次处理每一张图像。处理过程中，程序会自动加载分类器，并对图像进行分类和分割。分割后的图像可以进一步分析，以计算空泡占整个脑组织面积的比例。这一比例能够更全面地反映神经退行性病变的程度，而不仅仅是空泡的数量或大小。此外，VacQuant还能够保存分类后的图像，以便用户进行后续的检查和验证，从而确保结果的准确性。

VacQuant的优势在于其灵活性和可扩展性。该方法不仅适用于果蝇模型，还可以扩展到其他生物组织的分析，例如通过免疫组化技术检测的斑块或包含物。此外，VacQuant的图像处理技术可以针对不同实验需求进行定制，使得该方法能够适应多种研究场景。由于VacQuant依赖于标准的显微镜设备，而不是昂贵的专用设备，因此它能够被广泛应用于各种实验室，降低了技术门槛。

VacQuant的应用不仅提高了研究效率，还增强了研究结果的可靠性。在神经退行性疾病的研究中，由于疾病表型的复杂性和多样性，传统的手动量化方法往往难以捕捉到所有相关的病理变化。而VacQuant通过机器学习算法，能够更全面地识别和量化空泡化现象，从而提供更准确的疾病评估。此外，该方法的自动化特性使得研究人员可以同时处理多个实验任务，而不必长时间专注于图像分析，这在大规模筛选实验中尤为重要。

研究团队还发现，VacQuant在处理不同空泡化程度的样本时表现出良好的适应性。无论是空泡化程度较低的样本，还是空泡化程度较高的样本，VacQuant都能够准确地识别和量化空泡的面积。这种能力使得VacQuant不仅适用于研究神经退行性病变的进展，还能够用于评估潜在治疗化合物的效果。通过使用VacQuant，研究人员可以更有效地筛选出对疾病具有显著影响的化合物，从而加快新药的研发进程。

总的来说，VacQuant的引入为神经退行性疾病的研究提供了一种高效、准确且可重复的量化方法。它不仅克服了传统手动量化方法的局限性，还为高通量筛选提供了技术支持。随着神经退行性疾病研究的不断深入，VacQuant的应用有望进一步推动该领域的科学进展，帮助科学家更全面地理解疾病机制，并开发出更有效的治疗方法。