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通过结合多重成像和人工智能引导的图像分析，增强我们对人类阿尔茨海默病皮层切片空间异质性的理解
阿尔茨海默病（AD）是最常见的神经退行性疾病，其特征是认知功能的逐渐下降。对 AD 大脑的空间分析可能揭示细胞关系，从而促进对疾病病因的更好理解。本研究捕捉了 AD 皮层组织成分的全球概述，并强调了 Cell DIVE 成像的简化工作流程，从数据采集到使用 Aivia 软件的基于人工智能的分析，最终实现更快的洞察。
关键学习：
研究与阿尔茨海默病相关的标记物（例如，Tau 蛋白和β-淀粉样斑块的聚集模式）在大脑皮层组织中的空间分布。
通过识别阿尔茨海默病皮层组织中受神经退行性变影响的细胞类型来表征神经元损失。
通过可视化小胶质细胞和星形胶质细胞相对于β-淀粉样斑块，探索神经炎症的空间格局。
发现使用 Cell DIVE 多重成像解决方案和基于 AI 的图像分析（使用 Aivia）转变组织研究的好处。
在本研究中，我们展示了使用新型 CST®面板进行多重 Cell DIVE 成像，以探测阿尔茨海默病皮层组织切片。此外，使用 AIVIA 的 AI 引导分析使研究人员能够表征单个神经元成分，并通过聚类和关系分析识别与β-淀粉样斑块空间共定位的神经元细胞类型群体。
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