小鼠腦部精細血管網(wǎng)絡三維結(jié)果顯示已實現(xiàn)全腦范圍的高分辨率可視化，揭示了傳統(tǒng)研究中未被發(fā)現(xiàn)的血管分支，并支持對腦血管與腦區(qū)連通性、疾病相關血管損傷的定量分析。以下為具體分析：

一、全腦范圍高分辨率血管網(wǎng)絡可視化

1.技術突破：

顯微光學切片斷層成像技術（MOST）實現(xiàn)了連續(xù)獲取亞微米分辨率的完整小鼠腦神經(jīng)圖譜數(shù)據(jù)，體素分辨率可達0.35μm×0.35μm×1μm，能夠清晰分辨毛細血管。

結(jié)合組織透明化技術和深度學習算法，如VesSAP（Vessel Segmentation & Analysis Pipeline），實現(xiàn)了全腦血管系統(tǒng)的自動分割、追蹤和定量分析。

2.可視化成果：

在全腦范圍內(nèi)系統(tǒng)性構建和標識出包含動脈、靜脈、微動脈和微靜脈的精細腦血管圖譜。

利用同一鼠腦的細胞構筑圖像提供的解剖結(jié)構信息，在單細胞水平實現(xiàn)了血管分支起點的立體定位。

發(fā)現(xiàn)了許多之前未曾報道的靜脈分支，并按通行的命名規(guī)則給予了命名。

二、血管網(wǎng)絡與腦區(qū)連通性分析

1.定量分析：

進一步定量分析了動脈、靜脈血管與腦區(qū)的連通性及供血關系，有助于直觀了解動脈血是經(jīng)過哪些血管分支輸送到了特定腦區(qū)/核團，供能后的靜脈血又是如何被收集、匯聚。

例如，研究發(fā)現(xiàn)海馬血管的平均血管直徑、血管體積分數(shù)均顯著降低，且齒狀回分子層的降低程度最為顯著，揭示了海馬微循環(huán)在阿爾茨海默癥病理過程中的重要角色。

2.血管分支模式：

對單枝血管分支模式的量化分析結(jié)果說明，阿爾茨海默癥模型小鼠血管分支角度顯著變小，導致單枝海馬血管的血液灌注面積減少。

采用虛擬血管內(nèi)窺技術，進一步揭示了阿爾茨海默癥模型與野生型小鼠在血管管腔內(nèi)壁粗糙度、分支節(jié)點平滑度上均有顯著差異。

三、疾病相關血管損傷研究

1.阿爾茨海默癥模型：

小鼠腦部精細血管網(wǎng)絡三維結(jié)果顯示轉(zhuǎn)基因阿爾茨海默癥模型小鼠的高精度全腦血管網(wǎng)絡圖譜顯示，模型小鼠腦內(nèi)特別是海馬區(qū)的血管系統(tǒng)顯著受損。

全腦血管網(wǎng)絡的構筑尤其是微循環(huán)系統(tǒng)的高精度解析，為發(fā)展高效阿爾茨海默癥治療藥物及干預手段指出了新的方向。

2.其他疾病模型：

該技術體系不僅適用于小鼠腦血管研究，還可用于其他具有更大空間尺度的大鼠、猴以及人類的腦血管研究，有助于跨尺度綜合分析腦相關疾病和血管系統(tǒng)損傷的相關性。

四、技術優(yōu)勢與應用前景

1.技術優(yōu)勢：

實現(xiàn)了全腦尺度高分辨率成像、低信噪比影像數(shù)據(jù)增強、高空間復雜度三維圖像數(shù)據(jù)的可視化和量化分析。

結(jié)合組織透明化技術和深度學習算法，提高了成像質(zhì)量和數(shù)據(jù)分析效率。

2.應用前景：

為腦功能和腦疾病的研究提供重要的基礎性資源數(shù)據(jù)庫。

有助于深入理解腦血管系統(tǒng)的生理和病理機制，為開發(fā)新的治療手段提供科學依據(jù)。