Простой метод оценки морфологических характеристик астроцитов: выявление полового диморфизма динамики созревания астроцитов в миндалине крыс

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

При проведении доклинических исследований важно иметь доступные, простые и надежные методы оценки состояния ткани мозга, с помощью которых можно оценить эффективность того или иного препарата или воздействия. Морфология астроцитов достаточно хорошо отражает функциональное состояние синапсов, поэтому может быть использована как косвенный показатель состояния нейрональных сетей. В статье описан метод оценки морфологических характеристик астроцитов с использованием эпифлуоресцентной микроскопии и программы ImageJ. Приведен пример применения этого метода для исследования динамики изменения морфологических характеристик астроцитов базолатерального ядра миндалины в ходе нормального онтогенеза. Предложенный метод позволяет оценить не только плотность популяции клеток, но и их морфологические показатели, соответствующие степени ветвления и длине отростков астроцитов. В результате применения метода был обнаружен половой диморфизм в динамике созревания астроцитов в базолатеральном ядре миндалины, выражающийся в увеличении длины отростков в ходе взросления от ювенильного до подросткового возраста у самок, но не у самцов.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

А. О. Манолова

Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: anna.manolova@ihna.ru
Россия, Москва

Н. А. Лазарева

Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН

Email: anna.manolova@ihna.ru
Россия, Москва

А. Э. Парамонова

Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН

Email: anna.manolova@ihna.ru
Россия, Москва

А. А. Квичанский

Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН

Email: anna.manolova@ihna.ru
Россия, Москва

М. С. Одринская

Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН

Email: anna.manolova@ihna.ru
Россия, Москва

М. Ю. Степаничев

Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН

Email: anna.manolova@ihna.ru
Россия, Москва

Н. В. Гуляева

Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН

Email: anna.manolova@ihna.ru
Россия, Москва

Список литературы

  1. Dennison M., Whittle S., Yücel M., Vijayakumar N., Kline A., Simmons J., Allen N.B. // Dev. Sci. 2013. V. 16. P. 772–791. doi: 10.1111/desc.12057.
  2. Fish A.M., Nadig A., Seidlitz J., Reardon P.K., Mankiw C., McDermott C.L., Blumenthal J.D., Clasen L.S., Lalonde F., Lerch J.P., Chakravarty M.M., Shinohara R.T., Raznahan A. // NeuroImage. 2020. V. 204. P. 116122. doi: 10.1016/j.neuroimage.2019.116122.
  3. Verwer R.W.H., Van Vulpen E.H.S., Van Uum J.F.M. // J. Comp. Neurol. 1996, 376, 75–96. doi: 10.1002/(SICI)1096-9861(19961202)376:1<75::AID-CNE5>3.0.CO,2-L.
  4. Arruda-Carvalho M., Wu W.-C., Cummings K.A., Clem R.L. // J. Neurosci. 2017. V. 37. P. 2976–2985. doi: 10.1523/JNEUROSCI.3097-16.2017.
  5. Wierenga L.M., Bos M.G.N., Schreuders E., Vd Kamp F., Peper J.S., Tamnes C.K., Crone E.A. // Psychoneuroendocrinology. 2018. V. 91. P. 105–114. doi: 10.1016/j.psyneuen.2018.02.034.
  6. Frere P.B., Vetter N.C., Artiges E., Filippi I., Miranda R., Vulser H., Paillère-Martinot M.-L., Ziesch V., Conrod P., Cattrell A., Walter H., Gallinat J., Bromberg U., Jurk S., Menningen E., Frouin V., Papadopoulos Orfanos D., Stringaris A., Penttilä J., Van Noort B., Grimmer Y., Schumann G., Smolka M.N., Martinot J.-L., Lemaître H. // NeuroImage. 2020. V. 210. P. 116441. doi: 10.1016/j.neuroimage.2019.116441.
  7. Simerly R.B., Swanson L.W., Chang C., Muramatsu M. // J. Comp. Neurol. 1990. V. 294. P. 76–95. doi: 10.1002/cne.902940107.
  8. Cahill L., Uncapher M., Kilpatrick L., Alkire M.T., Turner J. // Learn. Mem. 2004. V. 11. P. 261–266. doi: 10.1101/lm.70504.
  9. Cooke B.M., Stokas M.R., Woolley C.S. // J. Comp. Neurol. 2007. V. 501. P. 904–915. doi: 10.1002/cne.21281.
  10. Kilpatrick L.A., Zald D.H., Pardo J.V., Cahill L.F. // NeuroImage. 2006. V. 30. P. 452–461. doi: 10.1016/j.neuroimage.2005.09.065.
  11. Clarke L.E., Barres B.A. // Nat. Rev. Neurosci. 2013. V. 14. P. 311–321. doi: 10.1038/nrn3484.
  12. Nägler K., Mauch D.H., Pfrieger F.W. // J. Physiol. 2001. V. 533. P. 665–679. doi: 10.1111/j.1469-7793.2001.00665.x.
  13. Pfrieger F.W., Barres B.A. // Science. 1997. V. 277. P. 1684–1687. doi: 10.1126/science.277.5332.1684.
  14. Johnson R.T., Breedlove S.M., Jordan C.L. // Astrocytes in the Amygdala / In Vitamins & Hormones. Elsevier, 2010. Vol. 82. P 23–45. doi: 10.1016/S0083-6729(10.82002-3.
  15. Mong J.A., Kurzweil R.L., Davis A.M., Rocca M.S., McCarthy M.M. // Horm. Behav. 1996. V. 30. P. 553–562. doi: 10.1006/hbeh.1996.0058.
  16. Milner T.A., McEwen B.S., Hayashi S., Li C.J., Reagan L.P., Alves S.E. // J. Comp. Neurol. 2001. V. 429. P. 355–371.
  17. Johnson R.T., Breedlove S.M., Jordan C.L. // J. Comp. Neurol. 2013. V. 521. P. 2298–2309. doi: 10.1002/cne.23286.
  18. Khazipov R., Zaynutdinova D., Ogievetsky E., Valeeva G., Mitrukhina O., Manent J.-B., Represa A. // Front. Neuroanat. 2015. V. 9. doi: 10.3389/fnana.2015.00161.
  19. Paxinos G., Watson C. // The Rat Brain in Stereotaxic Coordinates, 3. ed. / Academic Press: San Diego, Calif., 1997.
  20. Martinez F.G., Hermel E.E.S., Xavier L.L., Viola G.G., Riboldi J., Rasia-Filho A.A., Achaval M. // Brain Res. 2006. V. 1108. P. 117–126. doi: 10.1016/j.brainres.2006.06.014.
  21. Conejo N.M., González‐Pardo H., Cimadevilla J.M., Argüelles J.A., Díaz F., Vallejo‐Seco G., Arias J.L. // J. Neurosci. Res. 2005. V. 79. P. 488–494. doi: 10.1002/jnr.20372.
  22. Immenschuh J., Thalhammer S.B., Sundström-Poromaa I., Biegon A., Dumas S., Comasco E. // Biol. Sex Differ. 2023. V. 14. P. 54. doi: 10.1186/s13293-023-00541-8.
  23. Brenner M., Messing A. // ASN Neuro. 2021. V. 13. P. 175909142098120. doi: 10.1177/1759091420981206.
  24. Khan M.M., Hadman M., Wakade C., De Sevilla L.M., Dhandapani K.M., Mahesh V.B., Vadlamudi R.K., Brann D.W. // Endocrinology. 2005. V. 146. P. 5215–5227. doi: 10.1210/en.2005-0276.
  25. Elmariah S.B., Hughes E.G., Oh E.J., Balice-Gordon R.J. // Neuron Glia Biol. 2004. V. 1. P. 339–349. doi: 10.1017/S1740925X05000189.
  26. Bushong E.A., Martone M.E., Jones Y.Z., Ellisman M.H. // J. Neurosci. 2002. V. 22. P. 183–192. doi: 10.1523/JNEUROSCI.22-01-00183.2002.
  27. Reeves A.M.B., Shigetomi E., Khakh B.S. // J. Neurosci. 2011. V. 31. P. 9353–9358. doi: 10.1523/JNEUROSCI.0127-11.2011.
  28. Bondi H., Bortolotto V., Canonico P.L., Grilli M. // Neurobiol. Aging. 2021. V. 100. P. 59–71. doi: 10.1016/j.neurobiolaging.2020.12.018.
  29. Tavares G., Martins M., Correia J.S., Sardinha V.M., Guerra-Gomes S., Das Neves S.P., Marques F., Sousa N., Oliveira J.F. // Brain Struct. Funct. 2017. V. 222. P. 1989–1999. doi: 10.1007/s00429-016-1316-8.
  30. Baldwin K.T., Murai K.K., Khakh B.S. // Trends Cell Biol. 2023. S0962892423002040. doi: 10.1016/j.tcb.2023.09.006.
  31. Nedergaard M., Ransom B., Goldman S.A. // Trends Neurosci. 2003. V. 26. P. 523–530. doi: 10.1016/j.tins.2003.08.008.
  32. Krebs-Kraft D.L., Hill M.N., Hillard C.J., McCarthy M.M. // Proc. Natl. Acad. Sci. 2010. V. 107. P. 20535–20540. doi: 10.1073/pnas.1005003107.
  33. Mohr M.A., Michael N.S., DonCarlos L.L., Sisk C.L. // Dev. Cogn. Neurosci. 2022. V. 57. P. 101141. doi: 10.1016/j.dcn.2022.101141.
  34. Johnson R.T., Schneider A., DonCarlos L.L., Breedlove S.M., Jordan C.L. // J. Comp. Neurol. 2012. V. 520. P. 2531–2544. doi: 10.1002/cne.23061.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Этапы обработки изображения астроцита от микрофотографии до графа-скелетона на примере более (а–в) и менее (г–е) разветвленных клеток. а, г – микрофотография астроцита, б, д – бинаризованное изображение, в, е – скелетонизированное изображение. Шкала – 10 мкм.

Скачать (160KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Результаты статистической обработки полученных морфологических характеристик. а – увеличение плотности популяции астроцитов в базолатеральном ядре миндалины с возрастом: F(1, 26) = 5.46, p = 0.027, нет эффекта пола. б – увеличение средней длины ребра графа-скелетона обнаружено у самок, но не у самцов: “пол”*“возраст” – (F(1, 22) =4 .52, p = 0.045), самцы ПД18 vs самки ПД18 – p = 0.040, самки ПД18 vs самки ПД30 ‒ (p = 0.011) (Тьюки post hoc). Среднее значение по группе отмечено горизонтальной полосой.

Скачать (101KB)
Метаданные

© Российская академия наук, 2024