اكتشف العلماء شبكات الألياف المخفية داخل الأنسجة البشرية

هناك طريقة بسيطة تعتمد على الضوء، وهي الكشف عن شبكات الألياف المخفية داخل الدماغ والجسم، حتى في شرائح الأنسجة التي يزيد عمرها عن 100 عام.

يتم بناء كل عضو في جسم الإنسان حول شبكات من الألياف المجهرية التي توجه بهدوء كيفية عمل الأنسجة. في العضلات، تقوم هذه الألياف بتوجيه القوة البدنية. في الأمعاء، فإنها تدعم الحركة من خلال الجهاز الهضمي. في الدماغ، تحمل مسارات الألياف إشارات تسمح للمناطق المختلفة بالتواصل ودعم التفكير والذاكرة. تساعد هذه الهياكل الصغيرة معًا الأعضاء على العمل بشكل صحيح والحفاظ على شكلها.

ويلعب تلف شبكات الألياف هذه دورًا في كل الأمراض تقريبًا. وفي الدماغ، يظهر هذا الضرر على شكل خلل في الاتصالات بين الخلايا العصبية، وهي سمة مميزة لجميع الاضطرابات العصبية.

وعلى الرغم من أن هذه الألياف أساسية للصحة والمرض، إلا أن دراستها كانت صعبة. إن صغر حجمها واتجاهاتها المعقدة داخل الأنسجة جعلت من الصعب تصورها باستخدام أدوات التصوير الموجودة.

طريقة بسيطة للكشف عن البنية المجهرية غير المرئية

قام فريق بحث بقيادة ماريوس جورجياديس، دكتوراه، مدرس التصوير العصبي، بتطوير تقنية مباشرة وبأسعار معقولة تجعل هذه الهياكل الليفية المخفية مرئية بدقة ملحوظة.

النهج الموضح في اتصالات الطبيعةيسمى التصوير الضوئي المتناثر الحسابي (ComSLI). فهو يسمح للعلماء برسم خريطة لاتجاه وتنظيم ألياف الأنسجة بدقة ميكرومترية على أي شريحة نسيجية تقريبًا، بغض النظر عن كيفية صبغ العينة أو تخزينها أو حفظها – حتى لو كان عمرها عدة عقود.

مايكل زينة، دكتوراه في الطب، دكتوراه، أستاذ الأشعة، هو أحد كبار مؤلفي الدراسة إلى جانب ميريام مينزل، دكتوراه، باحثة زائرة سابقة في مختبر زينة.

وقال جورجياديس: “إن المعلومات المتعلقة بتركيبات الأنسجة كانت موجودة دائمًا، ومخبأة على مرأى من الجميع”. “يمنحنا ComSLI ببساطة طريقة لرؤية تلك المعلومات ورسم خريطة لها.”

لماذا تفشل طرق التصوير الحالية؟

التقنيات الشائعة لتصوير ألياف الأنسجة تأتي مع قيود هامة. يعد التصوير بالرنين المغناطيسي مفيدًا لعرض شبكات الدماغ واسعة النطاق، لكنه لا يستطيع التقاط التفاصيل الخلوية الدقيقة. غالبًا ما تعتمد أساليب علم الأنسجة التقليدية على البقع المتخصصة والمعدات المكلفة والعينات التي يتم صيانتها بعناية. كما أنهم يكافحون من أجل تحديد المناطق التي تتقاطع فيها الألياف بوضوح.

يتغلب ComSLI على هذه المشكلات من خلال الاعتماد على السلوك الجسدي الأساسي للضوء. عندما يمر الضوء عبر الهياكل المجهرية، فإنه ينتشر بطرق تعتمد على اتجاه تلك الهياكل. ومن خلال تدوير اتجاه الإضاءة وقياس كيفية تغير أنماط التشتت، يستطيع الباحثون تحديد اتجاهات الألياف داخل كل بكسل صغير من الصورة.

الإعداد التجريبي بسيط، ولا يتطلب سوى مصدر ضوء LED دوار وكاميرا مجهرية. تقوم خوارزميات الكمبيوتر بعد ذلك بمعالجة الاختلافات الدقيقة في الضوء المتناثر لإنشاء خرائط مرمزة بالألوان تُعرف باسم توزيعات توجيه الألياف المبنية على البنية المجهرية، والتي تُظهر اتجاه الألياف وكثافتها.

يعمل على أي شريحة مناديل تقريبًا

إحدى أقوى ميزات ComSLI هي مرونتها. تعمل هذه التقنية على المقاطع المثبتة بالفورمالين والمضمنة بالبرافين، وهو النوع الأكثر شيوعًا المستخدم في المستشفيات ومختبرات علم الأمراض. كما أنه يعمل بشكل جيد على الأنسجة المجمدة الطازجة، وكذلك العينات الملطخة وغير الملوثة.

ويمكن للباحثين أيضًا العودة إلى الشرائح التي تم إنشاؤها لدراسات غير ذات صلة، بما في ذلك العينات المخزنة لعقود من الزمن، واستخراج معلومات هيكلية جديدة دون تغيير العينات.

قال زينة: “هذه أداة يمكن لأي مختبر استخدامها”. “أنت لا تحتاج إلى إعداد متخصص أو معدات باهظة الثمن. ما يثيرني أكثر هو أن هذا النهج يفتح الباب أمام أي شخص، من مختبرات الأبحاث الصغيرة إلى مختبرات علم الأمراض، للكشف عن رؤى جديدة من الشرائح المتوفرة لديهم بالفعل.”

الكشف عن البنية المجهرية للدماغ وتأثيرات المرض

لقد كان رسم خرائط التوصيلات المجهرية للدماغ منذ فترة طويلة هدفًا رئيسيًا في علم الأعصاب. باستخدام ComSLI، تمكن جورجياديس وزملاؤه من تصور كامل أجزاء الدماغ البشري المثبتة بالفورمالين والمضمنة بالبارافين، بالإضافة إلى شرائح ذات حجم قياسي، مما يكشف عن تفاصيل هيكلية دقيقة عبر مناطق الدماغ المختلفة.

قام الباحثون أيضًا بفحص كيفية تغير أنماط الألياف في الحالات العصبية مثل التصلب المتعدد واعتلال بيضاء الدماغ ومرض الزهايمر.

لقد أولوا اهتمامًا خاصًا لمنطقة الحصين، وهي منطقة في أعماق الدماغ مهمة لتكوين واسترجاع الذكريات، وغالبًا ما تتأثر في وقت مبكر من مرض التنكس العصبي. ومن خلال مقارنة أنسجة الحصين المأخوذة من شخص مصاب بمرض الزهايمر مع أنسجة من شخص سليم، لاحظ الفريق تلفًا هيكليًا واضحًا. تضاءلت إلى حد كبير معابر الألياف التي تربط عادة أجزاء مختلفة من الحصين، وأصبح المسار الرئيسي المسؤول عن حمل الإشارات المرتبطة بالذاكرة إلى الحصين – المسار الثاقب – بالكاد مرئيًا. في المقابل، أظهر الحصين السليم شبكة كثيفة ومترابطة من الألياف في جميع أنحاء المنطقة. تسمح هذه الصور التفصيلية للعلماء بتصور كيفية تدهور دوائر الذاكرة بمرور الوقت.

لمزيد من اختبار الطريقة، قام الفريق بتحليل جزء من الدماغ تم إعداده في عام 1904. وعلى الرغم من عمره، إلا أن العينة لا تزال تكشف عن مسارات ألياف معقدة عند فحصها باستخدام ComSLI، مما يدل على قدرة التقنية على استخلاص رؤى جديدة من العينات التاريخية.

التوسع إلى ما هو أبعد من أبحاث الدماغ

على الرغم من أن ComSLI تم تصميمه في الأصل لدراسة الدماغ، إلا أن الباحثين وجدوا أنه يعمل بشكل جيد على قدم المساواة في الأنسجة الأخرى. وقد طبقوا هذه الطريقة على عينات من العضلات والعظام والأوعية الدموية، وأظهرت كل منها ترتيبات ألياف مميزة مرتبطة بوظائف بيولوجية محددة.

وفي عضلة اللسان، كشفت هذه التقنية عن أنماط ألياف ذات طبقات مرتبطة بالمرونة والحركة. وفي العظام، تتبعت ألياف الكولاجين المتوافقة مع الإجهاد الميكانيكي. وفي الشرايين، يكشف عن طبقات متناوبة من ألياف الكولاجين والإيلاستين التي تساهم في القوة والمرونة.

من خلال جعل من الممكن تحديد اتجاه الألياف عبر الأعضاء المختلفة، صِنف والعينات الأرشيفية، يمكن لـ ComSLI أن يغير الطريقة التي يدرس بها العلماء بنية الأنسجة ووظيفتها. كما أنه يحول الملايين من الشرائح المخزنة في جميع أنحاء العالم إلى مصادر قيمة للبيانات التي لم يكن من الممكن الوصول إليها في السابق.

قال جورجياديس: “على الرغم من أننا قدمنا ​​الطريقة للتو، إلا أن هناك بالفعل طلبات متعددة لمسح العينات وتكرار إعداد ComSLI – لذا فإن العديد من المختبرات والعيادات ترغب في الحصول على توجيه ألياف بدقة ميكرون واتصال دقيق في أقسام الأنسجة الخاصة بها”. “هناك خطة أخرى مثيرة وهي العودة إلى أرشيفات الدماغ المميزة جيدًا أو أقسام الدماغ للأشخاص المشهورين، واستعادة معلومات الاتصال الدقيقة هذه، وكشف “الأسرار” التي اعتبرت مفقودة منذ فترة طويلة. هذا هو جمال ComSLI.”

المرجع: “خريطة الألياف بدقة ميكرونية في المسافة البادئة للأنسجة أو إعداد العينة” بواسطة Mars Georgiadis، Franca of Abbis، Loss of Etthema، Jeffrey Nirskl، Tagauuuuuki، Wossin Moeuuki، Watsuu، Wossu، Wossu، Wossu، Wossu، Wossu، Wossu، Wossu، Wossu، Wossu، Wossu، Wossu، Wossu، وسيليام هاي دانغ هو، ماكينزي كارلسون، مايكل دوكاس، المدرسة أ اتصالات الطبيعة.
دوى: 10.1038/s41467-025-64896-9

لا تفوت أي اختراق: انضم إلى النشرة الإخبارية SciTechDaily.
تابعونا على جوجل و أخبار جوجل.