[論文レビュー] Structure-stiffness relation of live mouse brain tissue determined by depth-controlled indentation mapping

Nelda Antonovaité, Steven V. Beekmans+3 more|arXiv (Cornell University)|Feb 6, 2018

Cellular Mechanics and Interactions参考文献 51被引用数 4

ひとこと要約

本研究では、フェルラトップダイナミックインデンテーションを用いた深さ制御インデンテーションマッピング技術を導入し、生体マウス海馬組織の粘弾性特性を高い空間分解能でマッピングすることに成功した。組織の機械的剛性は組織像の層構造と強く相関しており、細胞核の相対的面積と組織の剛性の間には顕著な負の相関が認められ、脳組織における細胞構造と機械的挙動の直接的関連を示す証拠が得られた。

ABSTRACT

The mechanical properties of brain tissue play a pivotal role in neurodevelopment and neurological disorders. Yet, at present, there is no consensus on how the different structural parts of the tissue contribute to its stiffness variations. Here, we have gathered depth-controlled indentation viscoelasticity maps of the hippocampus of isolated horizontal live mouse brain sections. Our results confirm the highly viscoelestic nature of the material and clearly show that the mechanical properties correlate with the different morphological layers of the samples investigated. Interestingly, the relative cell nuclei area seems to negatively correlate with the stiffness observed.

研究の動機と目的

• 生体マウス脳組織の細胞構造とその機械的性質との間の定量的関連を確立すること。
• 従来のマクロスコピック法およびAFMベースの手法の限界を克服し、柔らかく粘弾性を示す脳組織に対して高分解能で深さ制御された機械的マッピングを可能にすること。
• 神経細胞核、ミエリン、細胞外マトリックスといった構造的要素が、局所的な組織の剛性に異なる寄与をしているかどうかを調査すること。
• 脳損傷のモデル化、神経工学、および力学生物学への応用を支援する、信頼性が高く高分解能の海馬の粘弾性マップを提供すること。
• フェルラトップダイナミックインデンテーション法が、壊れやすく不均一な生物学的組織において、標準AFMに比べ優れた測定精度と一貫性を示すかを検証すること。

提案手法

• 高精度で安定したカンチレバー位置モニタリングを実現するため、光ファイバー干渉計を用いたフェルラトップダイナミックインデンテーションを採用し、深さ制御による機械的フィードバックを可能にした。
• 30 µm/sの速度で10 µmの深さまでインデンテーションを行い、その後30秒間の緩徐化を経て、5つの周波数（1–10 Hz）で0.2 µmの振幅の正弦波振動を実施した。
• 接触力学のヘルツモデルを用いてインデンテーション深さを補正し、ひずみを推定した。この際、非圧縮性を仮定し、ポisson比 ν = 0.5 とした。
• 接触面積 A と周波数 ω を用いた式を用い、振動負荷と変位の振幅および位相差から、貯蔵弾性率（E′）と損失弾性率（E′′）を計算した。
• 小変形近似の有効性を保証するため、ひずみしきい値 7.3%（ε < 0.08）を設定し、決定係数 R² ≤ 0.7 以下の低品質なフィットや接触開始直後の測定データを除外した。
• 層間の剛性差を比較するために、非パラメトリック検定（Kruskal-Wallis検定）およびパラメトリック検定（一元配置分散分析）を用い、後続の多重比較補正を実施した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 生体マウス脳組織における海馬の異なる層の粘弾性特性は、空間的にどのように変化するか？
• RQ2 海馬において、細胞核の相対的面積は、局所的な組織の剛性とどの程度相関しているか？
• RQ3 深さ制御インデンテーションマッピングは、柔らかく粘弾性を示す脳組織において、組織像の層レベルでの機械的不均一性を解像可能か？
• RQ4 生体脳組織において、貯蔵弾性率や損失弾性率は周波数およびインデンテーション深さにどのように依存するか？
• RQ5 フェルラトップダイナミックインデンテーション法は、壊れやすく不均一な脳組織において、従来のAFMに比べてより信頼性が高く一貫性のある機械的測定を提供できるか？

主な発見

• 海馬組織は顕著な粘弾性挙動を示し、明確に異なる組織像の層ごとに測定可能な貯蔵弾性率（E′）と損失弾性率（E′′）の差が認められた。
• 細胞核の相対的面積と局所的な組織剛性との間に顕著な負の相関が観察され、核密度が高くなる領域ほど柔らかいことが示唆された。
• 組織の機械的性質は極めて不均一であり、顆粒細胞層、Pyramidal細胞層、分子層に対応する明確な剛性プロファイルが確認された。
• フェルラトップダイナミックインデンテーション法により、安定的かつ繰り返し可能な測定が可能となり、複数周波数点での信頼性の高い粘弾性マッピングが実現した。
• 統計解析により、CA1、CA3、および齿状回領域間で剛性（E′）に有意差が確認され、CA1が最も高い剛性値を示した。
• 光ファイバー干渉計の導入により、標準的な光学トライアングレーションに比べて測定の安定性とフィードバック制御が向上し、ノイズ低減とデータ品質の向上が達成された。