Segmentaties van neuronen met standaard en superresolutie microscopie

Het nauwkeurig in kaart brengen van de hersenen op micro- en nanoschaal is een uitdaging in cellulaire neurowetenschappen.
In het licht van deze uitdaging zal SENSEI nieuwe beeldverwerkingstools leveren, samen met innovatieve beeldvormingsmodaliteiten die zijn gericht op het bevorderen van doorbraken in 3D-neuronale segmentatie en morfometrie. Het consortium brengt teams samen met een jarenlange expertise in signaal- en beeldverwerking (UNIPI, Italië), basale neurowetenschappen in muismodellen, live en superresolutie beeldanalyse (INSERM, Frankrijk) en de ontwikkeling van nieuwe beeldvormingsmodaliteiten voor high-content en superresolutie microscopie (KUL, België).
De doelstellingen van SENSEI zijn het nauwkeurig kwantificeren van neuronale morfologie op weefsel- en moleculair niveau door de ontwikkeling van intelligente op segmentatie gebaseerde beeldverwerkingsalgoritmen en het verbeteren van de kwaliteit van neuronale beeldvorming met behulp van nieuwe membraansondes voor conventionele en opkomende beeldvormingstechnologieën met superresolutie. Specifiek zullen we een algoritme ontwikkelen om enkele neuronen te isoleren uit 3D-datasets die de fijne kneepjes van de microstructuur van de hersenen vertegenwoordigen. Het algoritme zal worden getest op nauwkeurigheid en reproduceerbaarheid met behulp van verschillende beeldvormende technieken en protocollen om aan te tonen dat het in staat is om met gegevens om te gaan op verschillende ruimtelijke schalen (van weefsel tot moleculair bereik). Dit project bestudeert verschillende soorten (mens, rat, muis) zowel in vitro voor 2D (hippocampus, corticale neuronen) als in situ voor 3D (weefselplakjes en verduidelijkte hersenen) in cortex, cerebellum en hippocampus. Eenmaal geoptimaliseerd op knaagdieren, zullen nieuwe beeldvormingsmodaliteiten en segmentatieprotocollen worden getest op menselijk hersenweefsel afkomstig van chirurgische resecties. Monsters zullen worden afgebeeld met zowel confocale microscopie, die verantwoordelijk is voor 80% van de gebruikersbehoeften, als geavanceerde beeldvormingsmodaliteiten, waardoor ofwel details met een hoge resolutie worden verkregen op vaste dendritische stekels (d.w.z. STED, STORM) of op levende neuronen (d.w.z. 3D SOFI). Naast de sub-diffractieresolutie zal een optisch apparaat worden gebouwd dat sonde-informatie codeert in de puntspreidingsfunctie van de microscoop, waardoor een snelle acquisitie van cellulaire nanostructurering in volledig 3D mogelijk wordt.
Microscopie zal worden gedaan op dubbele set-ups waardoor correlatie met confocale en superresolutie mogelijk is. Dit maakt het mogelijk het segmentatie-algoritme, dat al is ontwikkeld voor confocale datasets, uit te breiden naar superresoluties. Afbeeldingen en software worden opgeslagen in een database via een gegevensbeheersysteem dat door andere Flagship-vertegenwoordigers of externe groepen kan worden gebruikt.
SENSEI zal 3D-reconstructie van neuronale morfologie en circuits drastisch vergemakkelijken, neuro-anatomische mapping ondersteunen en modellen genereren die kunnen worden gebruikt voor het doen van voorspellingen over hersenorganisatie op een hoger niveau. De gedetailleerde analyses van neuronen zullen nieuw licht werpen op de normale ontwikkeling van dendritische en axonale arbours en op hoe deze processen worden veranderd in neuropathologieën.