利用光学透明、光片显微镜和基于人工智能的图像分析推进脊髓损伤研究

doi:10.4103/1673-5374.373708

摘要/Abstract

摘要： https://orcid.org/0000-0002-7230-8325 (Alfredo Sandoval Jr)
https://orcid.org/0000-0003-3814-2509 (Bo Chen)

Abstract: From the days of Ramon y Cajal’s first sketches, neuroscientists have recognized the importance of visualizing the complex architecture of the central nervous system. In the past century, we have come to appreciate how the rich structural and functional complementarity of axons and cell types in the spinal cord make it uniquely suited for information transfer between the periphery and the brain. However, appreciating these relationships has been limited by the low-throughput histology techniques in common usage. For example, axon projections span many spinal segments, traversing centimeters to meters (depending on the species), with many spinal nuclei also occupying more than one spinal level. Spinal cord injuries also disrupt many levels of the spinal cord, with secondary inflammatory responses reaching far beyond the epicenter and surrounding penumbra after injury. These injuries affect the primary injury site, the penumbra, and descending and ascending white matter tracts that pass through the injury site, ultimately impacting communication between the periphery, the spinal cord, and the supraspinal structures. Therefore, holistically examining spinal structures or injuries that span multiple segments with two-dimensional (2D) sections is extremely challenging. At best, 2D sections can give a snapshot of axons and neighboring cells, however, they provide no information about axon trajectory and only offer variable representations of cells in any given cross-section. Additionally, these approaches are labor-intensive and can only produce short reconstructions of projection axons in sparsely labeled samples due to the optical limitations associated with imaging thick tissue sections. These drawbacks may severely limit the novelty, scope, and impact of studies, as useful data is left uncollected due to the biased nature and technical limitations of traditional 2D histology and imaging techniques. In light of these disadvantages and the difficulty in acquiring samples from complex SCI experiments, tools that can effectively resolve structures across multiple scales, from the tissue to the subcellular level, while preserving spatial relationships, are highly needed.

. 利用光学透明、光片显微镜和基于人工智能的图像分析推进脊髓损伤研究[J]. 中国神经再生研究(英文版), 2023, 18(12): 2661-2662.

Qiang Li, Alfredo Sandoval Jr, Bo Chen. Advancing spinal cord injury research with optical clearing, light sheet microscopy, and artificial intelligence-based image analysis[J]. Neural Regeneration Research, 2023, 18(12): 2661-2662.

参考文献

引言

出版重点

《中国神经再生研究（英文版）》杂志为SCI、PubMed数据库收录的国际唯一一本专注神经再生领域研究的经同行评议的开放获取期刊，出版来自全球神经再生领域专业学者的前沿性基础研究及临床研究及转化医学、循证医学优秀的最新成果。

期刊出版来自于脑损伤与神经再生、脊髓损伤与神经再生、周围神经损伤与神经再生和神经退行性病与神经再生、神经影像与神经再生的相关研究。期刊关注神经损伤与再生过程中的轴突再生、突触生长、神经可塑性、神经修复和替代、神经移植等最新研究成果。尤其关注应用细胞治疗、基因治疗、生物因子治疗、药物治疗、手术治疗、康复治疗、物理疗法、组织工程、生物工程、生物材料、神经假体等干预性方法产生神经再生效果的相关研究。文章应清晰描述抑制神经元损伤、减轻神经元损伤的一系列变化，保护损伤神经元的过程、方法、程度与评价，突出从细胞分子水平以及分子生物学水平解释神经元损伤后以及预后再生的机制。

NRR杂志被国际重要数据库收录

科学引文索引（Science Citation Index Expanded，SCI）

美国国立医学图书馆（PubMed）

美国国立医学图书馆开放获取全文数据库（PubMed Central, PMC）

美国生物学文摘数据库（BIOSIS previews, BP）

美国《化学文摘》（Chemical Abstracts, CA）

Scopus荷兰《医学文摘库/医学文摘》（Excerpta Medica, EM）

波兰《哥伯尼索引》（Index of Copurnicus, IC）

OvidSP平台数据库

中国科学引文数据库（CSCD）

中国科技期刊数据库-统计源期刊（CSTPCD）

编委会

主编Editor-in-Chief

苏国辉院士（Kwok-fai So, Chair Professor and Head, Jessie Ho Professor in Neuroscience, Department of Anatomy, The University of Hong Kong）。

徐晓明教授（Xiao-ming Xu, Professor and Mari Hulman George Chair of Neurological Surgery, Scientific Director of Spinal Cord and Brain Injury Research Group, Indiana University School of Medicine）

联系方式：Email: szb@nrren.org 电话：+86 138 0499 8773

编委会成员

期刊编委队伍由国际神经再生领域著名学者、中国科学院院士、香港大学苏国辉教授和美国印第安纳大学徐晓明教授领导的由100多位国际神经再生优秀专家组成。共同致力于创办一本发表神经再生领域专业学术研究经同行严格评审的优秀学术期刊。

在线投稿平台

作者可以通过www.nrronline.org在线投稿。

所有的稿件都将通过该系统提交至NRR杂志电子投稿出版管理系统。

作者有不明确的问题，请访问szb@nrren.org或咨询+86 138 0499 8773。

投稿后，当论文已处于审稿或等待审稿状态时，2个月内请勿将稿件再投至他刊。

初次投稿：

投稿信:

应说明文章未一稿多投，全部作者是否对所投稿件内容知情同意，推荐2-3位小同行审稿人。

作者协议：

投稿时请注意作者协议，如同意后可继续完成投稿，投稿成功后作者已与杂志签定了文章的相关版权。

投稿后的同行评议

期刊投稿平台应用国际最大的投稿平台Editorial Manager，投到本刊的每篇稿件都要经过3-4位小同行审稿人评审，审稿方法为国际学科小同行组成双盲审稿。所有发表在杂志的文章都将经过严格的双盲同行层层评议，审稿中注重科学性、伦理学和文章真实性的严格审查。期刊将在投稿后4周内通知作者评审意见。

根据评审意见，编辑部决定稿件返修，再审，被接受或退稿。稿件被接受后，作者可经投稿平台以通讯作者账号随时查询稿件的出版进程。

材料方法

讨论

特邀稿件

对特邀综述稿件的要求：

（1）需提前向编委会提交写作大纲，通过选题后，文章需在2个月内完成。

（2）全文不超过6000个单词，包括摘要，不包括参考文献，图和表格，出版后8-10个版面。

（3）文章写作结构：

文题：不超过 90个字母，20个单词。

摘要：非结构式， 250单词。

引言：

主体内容：

总结：

作者贡献：

利益冲突：

参考文献：采用 Journal of Neuroscience格式。

特邀述评类文章：观点、点评、研究亮点、给编辑的信等。

特邀观点栏目文章要求：

（1）观点文章为作者对神经再生领域某一热点问题的评论，有作者鲜明的观点和作者本人

对此科研过程的认识和总结。

（2）需提前向编委会提交写作大纲，通过选题后，文章需在2个月内完成。

（3）全文2000- 3000单词，包括参考文献，不需要图和表格，不需要摘要，出版后2个版面。

（4）文章写作结构：

文题：不超过 90个字母，20个单词。

主体内容：

参考文献：不超过 5条，采用Journal of Neuroscience格式。

特邀点评与研究亮点栏目文章要求：

（1）点评文章为点评在本刊发表的文章，研究亮点文章为点评国际优秀杂志近期或在线提前发表的前沿性的优秀文章。

（2）需提前向编委会提交写作大纲，通过选题后，文章需在2个月内完成。

（3）全文2000- 3000单词，包括参考文献，不需要图和表格，不需要摘要，出版后2个版面。

（4）文章写作结构：

文题：不超过 90个字母，20个单词。

主体内容：

利益冲突：

参考文献：不超过 5条，采用Journal of Neuroscience格式。

给编辑的信栏目文章要求：

（1）给编辑的信文章为读者对本刊已发表文章的来信反馈。

（2）全文1000- 2000单词，不包括参考文献，文章不需要摘要、图和表格，出版后1个版面。

（4）文章写作结构：

文题：不超过 90个字母，20个单词。

主体内容：

利益冲突：

参考文献：不超过 5条，采用Journal of Neuroscience格式。

文章快阅

延伸阅读

美国德克萨斯大学医学部 Alfredo Sandoval Jr团队强调利用光学清理、光片显微镜和基于人工智能的图像分析推进脊髓损伤的研究

从Ramon y Cajal的第一幅草图开始，神经科学家就认识到了可视化中枢神经系统复杂结构的重要性。在过去一个世纪里，美国德克萨斯大学医学部 Alfredo Sandoval Jr团队已经意识到脊髓中轴突和细胞类型的丰富结构和功能互补性是如何使其独特地适合于外围和大脑之间的信息传递的。然而，普遍使用的低通量组织学技术限制了神经科学家对这些关系的理解。脊髓损伤会破坏脊髓的许多层面，损伤后继发性炎症反应远超震中和周围半影。这些损伤影响主要损伤部位、半影以及穿过损伤部位的下降白质束和上升白质束，最终影响外周、脊髓和脊上结构之间的沟通。因此，用二维切片全面检查跨越多个节段的脊柱结构或损伤是极具挑战性的。二维切片最多可以提供轴突和相邻细胞的快照，然而，它们不提供关于轴突轨迹的信息。此外，由于厚组织切片成像相关的光学限制，这些方法是很费力的，并且只能在稀疏标记的样本中产生投影轴突的短时间重建。由于传统二维组织学和成像技术的偏见性和技术限制，无法收集到有用的数据，这些缺点可能会严重限制研究的新颖性、范围和影响。鉴于这些缺点以及从复杂的脊髓损伤实验中获取样本的困难性，迫切需要一种有效解析从组织到亚细胞水平的多个尺度的结构的工具。

美国德克萨斯大学医学部 Alfredo Sandoval Jr团队描述了一种新的3D重建管道，它满足了上述要求。光学清除、光片荧光显微镜和人工智能辅助图像分析为无偏成像和分析提供了一个强大的工具。他们对这种工具的早期应用在克服原位体积成像的历史技术挑战方面取得了压倒性的成功。这种工具可以精确地确定脊髓中任何神经元群体的细胞数量和体细胞体积。与其他组织清除和成像方案相比，Alfredo Sandoval Jr团队认为利用光学清理、光片显微镜和基于人工智能的图像分析有利于检查中枢神经系统功能和疾病的研究。

文章在《中国神经再生研究（英文版）》杂志2023年 12 月 12 期发表。