(a) Varredura de campo amplo 4× de uma fatia coronal do cérebro de um macaco rhesus com uma lesão cortical induzida (seta amarela). Os mapas de parâmetros qBRM RGB são renderizados onde o brilho de cada pixel mapeia o retardo (densidade de mielina) e a orientação do eixo óptico (relacionada à direção da fibra) é mapeada para a roda de cores (a – canto superior direito). Deve-se notar que o eixo óptico dos lipídios da mielina é radial em torno dos axônios e, portanto, ortogonal à direção da fibra (consulte Blanke e Gray et al.) e ainda é significativo para detritos de mielina, quando não há mais estrutura axonal. (b) Imagem qBRM de alta resolução 40 × (NA 0,75) da substância cinzenta perilesional revela um claro acúmulo de detritos de mielina (setas amarelas). (c) Imagem qBRM de alta resolução 40× (NA 0,75) do corpo caloso, onde a mielina parece mais intacta em comparação com a região perilesional, mas ainda exibe sinais de degradação da mielina (setas amarelas). (d) Por outro lado, o corpo caloso de um macaco rhesus saudável e envelhecido da mesma região anatômica mostra pouca indicação de degradação da mielina, demonstrando a especificidade da patologia da mielina induzida por lesão visualizada por qBRM.
A degradação da mielina, a camada isolante em torno das células cerebrais que suporta a função cerebral, é prevalente numa série de doenças neurodegenerativas, no envelhecimento e devido a várias formas de trauma. Embora a microscopia eletrônica seja considerada o padrão ouro para imagens ultraestruturais da mielina, ela é considerada impraticável para estudos em larga escala devido ao seu campo de visão limitado e aos requisitos demorados e complexos de preparação de amostras.
Em um novo estudo da Escola de Medicina Chobanian & Avedisian da Universidade de Boston e da Faculdade de Engenharia da BU, os pesquisadores usaram um microscópio especial chamado microscopia de birrefringência (BRM) emparelhado com um algoritmo automatizado de aprendizagem profunda para contar e mapear de forma confiável os danos à mielina em seções inteiras do cérebro – algo que não é viável com outras técnicas. A capacidade de visualizar e medir os danos à mielina levará a uma melhor compreensão dos padrões e da extensão que ocorre com doenças, lesões e envelhecimento normal.
O estudo está publicado na revista Neurofotônica.
“Uma grande vantagem do BRM sobre os métodos de imagem convencionais é sua capacidade de gerar imagens rapidamente de grandes áreas em alta resolução sem coloração especial, tornando-o especialmente adequado para o estudo da patologia generalizada da mielina”, diz o autor correspondente Alex Gray, Ph.D., ’25.
Os pesquisadores usaram dois grupos de modelos experimentais que sofreram danos limitados na área motora do cérebro, imitando um acidente vascular cerebral. Os modelos tratados com vesículas extracelulares derivadas de células-tronco (um tratamento terapêutico) se recuperaram totalmente da lesão, o que foi mostrado quando as seções cerebrais fotografadas foram vistas com o BRM.
Indução de lesão cortical no córtex motor primário M1 e preparação da secção. Crédito: Neurofotônica (2025). DOI: 10.1117/1.nph.12.4.045006
Os pesquisadores então treinaram um algoritmo de aprendizado profundo de IA para identificar e quantificar automaticamente os danos à mielina no cérebro. Por último, compararam a quantidade e a localização dos danos entre os modelos tratados e não tratados para relacionar as alterações teciduais com a recuperação da função.
De acordo com os investigadores, esta abordagem não só fornece informações sobre a distribuição espacial dos detritos de mielina neste modelo, mas também oferece uma estrutura para estudar outros modelos de danos na mielina, contribuindo em última análise para uma compreensão mais profunda das relações entre a integridade estrutural da mielina e os défices funcionais e cognitivos.
“Isso pode orientar o desenvolvimento e o teste de terapias que protegem ou restauram a fiação neural. Pode ajudar na pesquisa de acidente vascular cerebral e lesão isquêmica, encefalopatia traumática crônica (ETC), esclerose múltipla, doença de Alzheimer e outras condições neurodegenerativas com envolvimento de mielina, e até mesmo declínio cognitivo relacionado à idade”, acrescenta Tara L. Moore, Ph.D., professora de anatomia e neurobiologia.
Mais informações:
Alexander J. Gray et al, a microscopia de birrefringência permite a quantificação rápida e sem rótulo de detritos de mielina após lesão cortical induzida, Neurofotônica (2025). DOI: 10.1117/1.nph.12.4.045006
Fornecido pela Escola de Medicina da Universidade de Boston
Citação: Técnica de imagem altamente sensível detecta danos à mielina (2025, 29 de outubro) recuperada em 30 de outubro de 2025 em https://medicalxpress.com/news/2025-10-highly-sensitive-imaging-technique-myelin.html
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