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Method Article
* 이 저자들은 동등하게 기여했습니다
이 프로토콜은 전체 마운트 마우스 망막을 분리하고 모든 망막 신경절 세포(RGC)를 표지하기 위해 면역염색을 수행하는 절차를 설명합니다. 그 다음에는 AI 기반 소프트웨어를 사용하여 망막 신경절 세포를 이미징하고 자동으로 계수하여 전체 마우스 망막에서 망막 신경절 세포를 정량화하는 간단하고 빠르며 정확한 방법을 제공합니다.
녹내장은 전 세계적으로 실명의 주요 원인이며, 시력 회복을 어렵게 만드는 복잡한 병원성 메커니즘이 특징입니다. 생쥐는 상대적으로 균질한 유전적 배경과 구조적으로 인간의 망막 신경절 세포(RGC)와 유사하기 때문에 녹내장의 발병 기전 및 치료를 연구하는 데 유용한 동물 모델 역할을 합니다. 생쥐 녹내장 모델에서 망막 신경절 손상 및 치료 결과를 정확하게 평가하려면 망막 전체에 걸친 망막 신경절 수치를 측정해야 합니다. 이 프로토콜은 망막 전체 분리, 특정 항체로 망막 신경절 세포를 라벨링, AI 기반 프로그램을 사용하여 망막 신경절 세포를 빠르고 정확하게 자동 계수하는 것과 관련된 포괄적인 방법을 설명합니다. 간소화된 접근법을 통해 생쥐 망막의 망막 신경절 수를 효율적이고 정밀하게 정량화할 수 있어 망막 신경절 변성 및 잠재적인 치료 개입을 평가할 수 있습니다. 이 프로토콜은 연구자들이 망막 신경절 손상 정도를 평가할 수 있도록 함으로써 녹내장 발병 기전에 대한 깊은 이해에 기여하고 시력 상실을 관리하고 예방하기 위한 효과적인 치료 전략을 개발하는 데 도움이 됩니다.
녹내장은 신경절 세포의 점진적인 사멸을 특징으로 하며, 이는 시력 회복에 심각한 문제를 제기합니다 1,2. 이 질환은 유병률과 시력에 미치는 영향으로 인해 안과 연구의 주요 초점입니다3. 마우스 모델은 녹내장에 없어서는 안될 필수 요소입니다.
이들의 동질적인 유전적 배경, 높은 번식능력, 인간과의 신경절세포 특성의 유사성으로 인한 연구4. 이 방법의 주요 목표는 마우스 모델에서 망막 신경절 세포(RGC)를 정확하게 정량화하는 것이며, 이는 녹내장의 발병 기전을 이해하고 관련 치료법을 개발하는 데 필수적입니다.
이 기술을 개발하게 된 배경은 마우스 모델에서 망막 신경절 세포 변성을 평가하기 위한 신뢰할 수 있고 효율적인 방법의 필요성에서 비롯됩니다. 망막 절편에서 망막 신경절 세포를 표지하는 것과 같은 전통적인 방법은 망막에서 망막 신경절 세포의 불균일한 분포로 인해 종종 신뢰할 수 없는 결과를 제공한다5. 망막 신경절 세포를 전체적으로 정량화하는 것은 망막 신경절 세포의 개체 수 변화를 더 잘 반영하며, 이는 질병 진행 및 치료적 개입을 평가하는 데 매우 중요합니다.
이 방법은 대체 기술에 비해 몇 가지 이점을 제공합니다. 예를 들어, 40,000 - 60,000개의 망막 신경절 세포를 포함하는 정상 성인 마우스 망막에서 망막 신경절 세포(RGC)를 수동으로 계수하는 것은 시간이 많이 걸리고 오류가 발생하기 쉽습니다 6,7,8. 당사가 개발한 자동 망막 신경절 계수 소프트웨어를 사용하면 3분 이내에 정확하게 계수할 수 있어 연구자들의 시간을 크게 절약할 수 있습니다. 또한 자동 계수에 사용되는 AI 기반 소프트웨어는 편향을 최소화하고 재현성을 향상시킵니다.
또한 이 기술은 다양한 마우스 모델 및 실험 조건에서 망막 신경절 변성을 평가하기 위한 표준화된 접근 방식을 제공하여 녹내장 연구 분야에 귀중한 데이터를 제공합니다. 이 방법은 질병의 망막 변화를 이해하기 위한 전산 망막 분석의 중요성을 강조하는 다른 연구와 일치한다9.
독자가 이 방법이 자신의 응용 분야에 적합한지 여부를 결정하는 데 도움이 되도록 이 기술은 녹내장 또는 기타 망막 질환의 마우스 모델에서 망막 신경절 세포(RGC) 변성을 연구하는 연구자에게 특히 유리하다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 이 방법은 다양한 실험 설정에 적용할 수 있으며 망막 신경절 세포 계수에서 높은 수준의 정확도와 효율성을 제공하므로 소규모 및 대규모 연구 모두에 이상적입니다. 또한 프로토콜의 간단한 설계와 사용자 친화적인 소프트웨어의 가용성으로 인해 망막 분석에 대한 다양한 수준의 전문 지식을 가진 연구원이 액세스할 수 있습니다.
이 시술은 동물을 연구에 사용하기 위한 시력 및 안과 연구 협회(Association for Research in Vision and Ophthalmology)의 지침을 준수했으며 쓰촨성 인민병원의 기관 동물 관리 및 사용 위원회(IACUC)의 승인을 받았습니다. 이 연구에는 C57Bl/6J 수컷 마우스(2개월령)가 사용되었습니다. 그림 1 은 여기에 설명된 전체 절차를 보여줍니다. 사용된 시약 및 장비에 대한 자세한 내용은 재료 표에 나열되어 있습니다.
1. 전체 산속 망막의 분리
2. 면역염색
3. 이미지 처리
알림: 이미지를 RGC 자동 계산 소프트웨어로 가져오고 계산을 시작합니다. 전체 망막에 대한 BRN3A 양성 세포의 수는 몇 분 안에 얻을 수 있습니다. GitHub(https://github.com/MOEMIL/Intelligent-quantifying-RGCs)에서 AutoCount 소프트웨어를 다운로드합니다. 아래 소프트웨어에 대한 자세한 설치 단계를 따르십시오.
4. 자동 세포 계수
이 프로토콜은 마우스 망막의 전체 마운트 면역염색을 위한 방법론을 자세히 설명하여 세심한 조직 준비, 정확한 항체 배양 및 신뢰할 수 있는 자동 세포 계수를 보장합니다. 이 절차는 망막 신경절 세포(RGC)의 강력한 라벨링 및 정량화를 용이하게 하여 다양한 실험 상황에서 세포 집단을 정확하게 평가할 수 있습니다. 이 방법을 사용하여 야생형 및 녹내장 모델링 마우스...
이 프로토콜은 생쥐 망막의 모든 망막 신경절 세포(RGC)를 측정하는 방법을 제공하며, 이는 녹내장 연구를 위해 생쥐 모델에서 망막 신경절 변성의 진행을 모니터링하는 데 사용할 수 있습니다. 생쥐의 망막은 섬세한신경 조직이며5, 생쥐의 눈에서 전체 산속 망막을 분리하려면 반복적인 연습이 필요하다. 실험 중에 고정 시간이 망막 형태에 큰 영향을 미...
저자는 공개할 충돌이 없습니다.
본 연구는 중국국가자연과학재단(National Natural Science Foundation of China, 82371059(H.Z.)), 중국 쓰촨성 과학기술부(Department of Science and Technology of Science and Technology, 2023JDZH0002(H.Z.)), 청두(Chengdu) 과학기술국(2022-YF05-01984-SN(H.Z.)), 쓰촨성 인민병원(Sichuan Provincial People's Hospital, 30320230095(J.Y.), 30420220062(J.Y.))의 지원을 받았다.
Name | Company | Catalog Number | Comments |
1× PBS | Servicebio | G4202 | |
Alexa594-conjugated Goat Anti-Rabbit IgG (H+L) | ThermoFisher | A-11012 | |
Anti-BRN3A antibody [EPR23257-285] | Abcam | ab245230 | |
AutoCount software | https://github.com/MOEMIL/Intelligent-quantifying-RGCs | ||
Cloud disk | Google drive link | https://drive.google.com/file/d/1yOEsBvil6KEdZFa5ENQxB6 | |
Cloud disk | Baidu link | Extraction code: g44k | https://pan.baidu.com/s/1lccg1OVbeudsp2VtnqxWZg |
Marker | Sharpie | ||
Normal Donkey Serum | Biosharp, Labgic | 25030081 | |
Paraformaldehyde | Macklin | P804536 | |
ProClean 300 | Beyotime | ST853 | |
Sucrose | BBI, Sangon | A610498 | |
Triton X-100 | BioFroxx, neoFroxx | 1139ML100 |
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