通過結(jié)合多重成像和人工智能引導的圖像分析,，增強我們對人類阿爾茨海默病皮層切片空間異質(zhì)性的理解
阿爾茨海默?。ˋD）是最常見的神經(jīng)退行性疾病，其特征是認知功能的逐漸下降,。對 AD 大腦的空間分析可能揭示細胞關系,，從而促進對疾病病因的更好理解。本研究捕捉了 AD 皮層組織成分的全球概述,，并強調(diào)了 Cell DIVE 成像的簡化工作流程,，從數(shù)據(jù)采集到使用 Aivia 軟件的基于人工智能的分析，最終實現(xiàn)更快的洞察,。
關鍵學習：
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研究與阿爾茨海默病相關的標記物（例如,，Tau 蛋白和β-淀粉樣斑塊的聚集模式）在大腦皮層組織中的空間分布。
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通過識別阿爾茨海默病皮層組織中受神經(jīng)退行性變影響的細胞類型來表征神經(jīng)元損失,。
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通過可視化小膠質(zhì)細胞和星形膠質(zhì)細胞相對于β-淀粉樣斑塊,，探索神經(jīng)炎癥的空間格局。
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發(fā)現(xiàn)使用 Cell DIVE 多重成像解決方案和基于 AI 的圖像分析（使用 Aivia）轉(zhuǎn)變組織研究的好處,。
在本研究中,，我們展示了使用新型 CST®面板進行多重 Cell DIVE 成像，以探測阿爾茨海默病皮層組織切片,。此外,，使用 AIVIA 的 AI 引導分析使研究人員能夠表征單個神經(jīng)元成分，并通過聚類和關系分析識別與β-淀粉樣斑塊空間共定位的神經(jīng)元細胞類型群體,。
< 英文版 >
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