使用自动三维神经元重建软件进行树突状脊柱定量

树突棘是树突的突起，通常包括谷氨酸能突触的突触后部位 ^1,2。树突棘在突触可塑性领域特别有趣。当突触强度发生变化时，棘通常会发生变化，在长期突触增强时变得更大更强，在长期突触抑制中变得更小更弱 3,4,5,6,7。除了突触可塑性之外，树突棘的轮廓在整个生命周期中都会发生变化。在早期发育中，有一段树突状脊柱形成和生长的时期，然后是树突状脊柱修剪，直到达到稳定状态 ^8,9,10。在衰老的大脑中，脊柱缺失伴随着大脑萎缩和认知能力下降¹¹。此外，许多神经、神经退行性和精神疾病的特征是异常的树突棘。受精神分裂症影响的个体的多个大脑区域的树突棘较少，可能是由于突触修剪改变所致¹²。自闭症谱系障碍也以树突状脊柱病变为特征¹³。树突状脊柱缺失是阿尔茨海默病和帕金森病的标志^14,15。鉴于研究主题广泛，包括对树突状脊柱特性的研究，准确定量脊柱的技术至关重要。

染色，即高尔基体法，或通过染料填充或表达荧光蛋白标记神经元是树突状脊柱可视化的常用方法 16,17,18。可视化后，可以使用各种免费和市售软件客户端对 spine 进行分析。分析的预期结果是决定哪种软件最有用的重要因素。斐济是解决以树突棘密度为中心的问题的可行软件选项。然而，这种技术在很大程度上依赖于耗时的手动计数，这可能会引入潜在的偏差。SpineJ 等新插件允许自动定量，此外还允许更准确的脊柱颈部分析¹⁹。这些方法的一个缺点是丢失了用于确定脊柱体积的三维分析，因为 SpineJ 仅限于二维图像堆栈。此外，通过这些过程获取脊柱亚型信息变得具有挑战性。四种主要的脊柱亚型，薄、蘑菇、粗短和丝状伪足，都意味着单独的功能，并且主要通过形态学分类²⁰。细刺的特点是细长的脖子和清晰的头部²¹。蘑菇刺有一个更大而明显的刺头²²。粗短的刺很短，头部和颈部之间几乎没有差异²³.丝状伪足是未成熟的棘，脖子细长，没有明显可观察到的头部²⁴。虽然分类提供了有价值的信息，但 spine 存在于维度的连续体上。分类基于形态测量范围^25,26。在这种方法中，手动测量棘以进行分类会加剧研究人员的后勤负担。

其他专门针对三维树突状脊柱分析的软件选项更适合研究脊柱体积和亚型属性 27,28,29,30,31。尽管三维分析存在困难，例如 z 平面分辨率差和拖尾，但这些软件选项允许以用户引导的半自动方式可靠地重建树突和树突棘。将识别出的脊柱自动分类为其亚型也是其中一些脊柱分析软件包中的一个功能。这可以减轻对潜在工作量和实验偏倚的担忧。Neurolucida 360 是一种市售软件，可实现可靠且可重复的三维树突棘识别和分类³²。在这里，我们提出了一个全面的协议，以有效地准备固定组织、获取图像，并最终使用该软件对树突棘进行量化和分类。