Les cellules microgliales jouent un rôle clé dans la régulation de l'inflammation dans le cerveau. Une activation microgliale excessive induit des lésions ou des infections entraînant des dommages neuronaux et des maladies neuro-inflammatoires. L'étude de cette dernière est bien établie dans le contexte des maladies neurodégénératives. L'analyse d'images (Al) des coupes de cerveaux avec différents marqueurs microgliaux permet une évaluation rapide d'une très grande quantité de cellules dans différentes régions cérébrales.
Nous avons mis au point un flux de travail complet pour l'analyse d'activation microgliale sur des coupes FFPE marquées par ibal (champs large) et TMEM1 19 (fluorescence). Ceci inclut un protocole de numérisation spécifique sur l'Axioscan et des méthodes innovantes de segmentation des microglies en utilisant des méthodes d'apprentissage machine pour une segmentation fine des processus cellulaires. Précisément, la mesure des caractéristiques et la détection de ces cellules s'est basée sur la taille, sur la forme et sur la densité grâce à des algorithmes de type machine learning, à des méthodologies de normalisation et de filtrage du marquage.
Nous avons utilisé le logiciel d'Al Visiopharm pour segmenter plus de 800 000 microglies dans 14 régions anatomiques cérébrales. Et plus de 12 variables liées à la densité, la forme et la ramification cellulaire ainsi qu'à l'intensité ont été extraites du marquage sur le signal Ibal. En co-exprimant le marquage Ibal et T MEM 1 19 sur des coupes en fluorescence, avons pu établir les colocalisations des marqueurs.
Ces solutions offrent une analyse d'image précise et reproductible. Il serait intéressant par la suite de caractériser en marquage multiplex par d'autres types de biomarqueurs autre que morphologique afin d'avoir une connaissance plus large du profil d'activation des cellules microgliales.