老年痴呆模型又叫什么?

【摘要】:目的对本实验室所建立的快速老化阿尔茨海默病(Alzheimer's disease)模型小鼠进行初步的生物化学及组织学分析,检测模型小鼠脑内氧化应激水平的改变以及β-淀粉样蛋白沉积和神经纤维缠结的形成情况。方法采用抗超氧阴离子自由基及产生超氧阴离子自由基测试盒测定小鼠脑内清除超氧阴离子自由基活性;应用改进的刚果红染色法及HE染色初步观察β-淀粉样斑块和神经纤维缠结的形成。


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老年痴呆(AD)缺乏有效治疗手段的原因之一在于与人类AD相似的动物模型未能真正建立起来,现有的AD模型大多只针对AD病理的某一方面,只能模拟AD诸多病理变化中的一个侧面,相对AD的多因素发病和错综复杂的病理过程来说均有较大的差距。因此,建立能够在行为以及组织病理方面较好地模拟AD的动物模型是AD研究的热点之一,将有助于推动AD发病机制的研究和治疗药物的筛选。已有许多文献报道,小鼠、大鼠皮下注射或腹腔注射D-半乳糖可造成亚急性衰老模型,注射亚硝酸钠则可造成全身多脏器的缺血缺氧,导致学习记忆成绩下降,我们将二者结合起来,用D-半乳糖使青年小鼠在较短的时间内呈现出自然衰老小鼠的特征;用亚硝酸钠造成脑缺血缺氧,影响其学习记忆能力;通过行为学试验、脑内相关指标的测定、脑组织病理检查等方法来研究这种模型与人类AD的相似程度。

1.1实验动物和主要试剂

--实验动物:NIH小鼠蛋

--主要试剂:白定量(双缩脲法)测定试剂盒、乙酰胆碱酯酶(AchE)活性测定试剂盒、和超氧化物歧化酶(SOD)活性测定试剂盒、亚硝酸钠(分析纯)。

1.2小鼠AD模型的建立

雌性NIH小鼠40只,20~24g,每组20只,随机分为空白对照组和AD模型组。

造模方法为:小鼠每日腹腔注射D-半乳糖120mg/kg和亚硝酸钠90mg/kg,连续60d;空白对照组腹腔注射等体积生理盐水。

1.3水迷宫试验 自动记录水迷宫装置,内设起点、终点(台阶)和多处盲端,水温24℃~27℃,记录小鼠从起始点放入至找到台阶的时间(寻找潜伏期),若超过120s则以120s计。给药完毕后第1天,各组小鼠进行训练,使其找到台阶;第2~4天加长路程,记录各组小鼠的寻找潜伏期。

Visutrack视频分析系统可实现动物复杂背景跟踪系统,可进行各项行为学实验跟踪分析。

1.4脑内相关指标的测定行为学试验结束后,每组取10只小鼠禁食12h,取全脑(嗅脑除外),置玻璃匀浆器中,加入预冷生理盐水制成10%(g/ml)脑匀浆,3000r/min离心10min,取上清液置冰浴中,测定蛋白含量和AchE、SOD活性,按试剂盒说明书所述步骤操作,取样量均为50uL。

1.5病理检查各组余下小鼠腹腔注射戊巴比妥钠60mg/kg麻醉,仰卧固定于手术台上,剪开胸腔,暴露心脏,用生理盐水和4%多聚甲醛进行心脏灌注固定,至四肢僵直为止,取全脑和颊部皮肤组织置4%多聚甲醛溶液中固定24h,石蜡包埋切片,常规HE染色和刚果红染色。

1.6统计方法数据以平均值±标准差表示,使用SPSS8.0统计软件处理,用t检验进行统计学分析。

2.1水迷宫实验结果见表1。可见模型组小鼠的寻找潜伏期始终明显长于对照组,表明模型组小鼠的学习记忆能力下降。

2.2小鼠脑内生化指标测定结果两组间的蛋白质含量没有显著差别,模型组AchE活性比空白对照组明显升高,模型组SOD活性比空白对照组明显降低。

3病理检查结果脑组织切片显示,对照组海马和皮层神经细胞染色均一、结构完整,细胞膜、核膜清晰(图1、图2)。模型组海马可见明显散在的或连续的神经细胞变性坏死,表现为胞浆深染、核固缩、胞膜核膜界限不清晰(图3);严重的出现点状中断(图4),在大脑皮层也可见较多变性坏死的神经细胞(图5),偶尔可见类老年斑结构(图6),这些可能是其行为上出现障碍的病理基础。

实验过程中,模型组小鼠在约40d时出现普遍的触须脱落(图7)。颊部皮肤组织切片显示,对照组小鼠触须的毛囊饱满、圆整,内部结构层次丰富,被毛排列致密整齐;而模型组的毛囊则出现萎缩、塌陷,由于触须的脱落,毛囊内出现明显的空洞,被毛排列稀疏、不规则。

D-半乳糖造成动物的老化效应早有报道,青年小鼠长期注射D-半乳糖后,由于其代谢产物半乳糖醇不能被进一步代谢而堆积在细胞内,影响渗透压,导致细胞肿胀,代谢紊乱,体内活性氧水平升高,细胞膜脂质受损,以致产生机体多器官、多系统的功能衰退,这些变化均与老龄小鼠相似。D-半乳糖还会引起脑神经元的一系列退行性变化,包括神经元数目减少,脑组织中SOD活性下降,MDA、脂褐素水平升高,表现为学习记忆能力下降。因此我们给青年小鼠腹腔注射D-半乳糖60d,造成亚急性衰老模型来模拟AD发生于老年人的特点。

目前常采用1次腹腔注射亚硝酸钠120mg/kg造成小鼠的记忆巩固障碍模型,亚硝酸盐大量进入机体后,可使正常的血红蛋白变为高铁血红蛋白,失去携带氧的功能,引起组织缺氧,导致大脑意识和行为上出现障碍。我们对此做了适当的改进,将剂量调整至死亡率较低的90mg/kg,并连续腹腔注射60d,通过较长时期的反复脑缺氧,造成动物学习记忆能力的明显下降。行为学试验结果显示,随着训练次数的增加、训练时间的推移,空白对照组小鼠的寻找潜伏期迅速缩短,表明正常小鼠很快熟悉水迷宫环境并找到终点,而模型组小鼠的寻找潜伏期居高不下,表明模型组小鼠的学习记忆功能受损。

脑组织病理检查显示模型组小鼠大脑皮层和海马均出现变性坏死的神经细胞,皮层偶尔可见类老年斑结构,这与AD患者脑内出现的病理变化类似。由于中枢神经细胞一般是不可再生的,因此这种病理变化必然影响到脑内信息的传递和处理,从而使动物在行为、认知和学习记忆上出现障碍。此外,在实验过程中出现了罕见的触须脱落现象,触须是小鼠特化的硬毛,是大脑的感觉器官,对于动物确定方位起着特别重要的作用。在结构上表现为毛囊周围的神经与血管比一般的被毛丰富。因此,造模小鼠腹腔注射促使衰老的D-半乳糖和导致缺血缺氧的亚硝酸钠后出现触须的缺失,这提示动物脑内可能出现了某些变化,这种效应是由D-半乳糖引起的,还是由亚硝酸钠引起的,或是二者共同作用造成的,其机制有待进一步探讨。综上所述,D-半乳糖和亚硝酸钠合并制备的AD模型呈现了整体衰老、学习记忆能力减退、脑内AchE活性增加、SOD活性下降、皮层和海马神经元变性坏死、类老年斑形成等特性,在一定程度上模拟了AD的发病特点。鉴于AD发病的多因性,我们提出运用各种合理的干扰因素,从整体老化、中枢胆碱能神经系统受损、脑内A和NFT形成等各个方面来最大程度地模拟人类AD,现有的工作便是朝这一目标进行的初步探索。

文章转载广东暨南大学药学院药理教研室罗焕敏等所著《一种新的老年痴呆动物模型 》。

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线性混合模型假如 N 个受试者的群体是同质的,并且在群体程度上由独特的曲线 Xi(t)β 形容。相比之下,潜在类别混合模型在于假如人口是异质的,并且由 G 潜在类别的受试者组成,其特色是 G 均匀轨迹曲线。

潜在类别成员由离散随机变量 ci 定义,如果主题 i 属于潜在类别 g (g = 1, …,G),则该变量等于 g。变量 ci 是潜在的;依据协变量 Xci 应用多项逻辑模型形容其概率:

其中 ξ0g 是 g 类的截距,ξ1g 是与工夫无关协变量 Xci 的 q1 向量相干的类特定参数的 q1 向量。当没有协变量预测潜在类成员资格时,该模型将简化为特定于类的概率。

对于间断和高斯变量,Y 的轨迹通过线性混合模型有条件地定义为潜在类。因而,以类 g 为条件,在 j 时为主题 i 定义模型:

其中 X2ij、X3ij 和 Zij 是协变量的向量,它们别离与类 β 上的常见固定效应、特定于类的固定效应 γg 以及称为 big 的单个随机效应 bi|ci=g 相干,其散布当初是特定于类的。X2 和 X3 不能有公共变量。

在波及潜在类别的模型中,能够对每个潜在类别中的主体进行后验分类。它基于类成员概率的后验计算,用于表征对象的分类以及评估模型的拟合优度(Proust-Lima et al. 2014  ).

应用贝叶斯定理计算后类成员概率作为给定收集信息的潜在类的概率。在纵向模型中,它们为主题 ii 和潜在类别 g 定义为:

其中:  θ^G 是 G 潜在类模型中预计的参数向量。

在此示例中,咱们钻研了认知标记的二次轨迹,即在老年人样本(纳入时年龄 65 岁及以上)中事后标准化(具备高斯分布)的繁难智能量表评分 ( MMSE )最多 15 年,可依据教育程度进行调整。只管能够思考任何回归,但模型在此处不思考交互作用。

这是来自原始前瞻性钻研 的 500 名受试者的子样本。该数据集不能用于流行病学目标,因为子样本不代表原始队列(特地是痴呆病例已被适度采样)。

数据采纳纵向格局,包含一些变量,例如 3 项心理测量测试 MMSE、BVRT、IST、抑郁症状量表 和变量 年龄、痴呆前的年龄、是否痴呆、教育程度和是否男性。

用于可视化数据(仅限表头):

在不同的工夫收集不同的标记。在数据集中,时间尺度是年龄。

繁难智能量表评分通常被视为后果。繁难智能量表评分是一种十分常见的神经心理学测试,用于测量老年人的整体认知性能。它具备十分不对称的散布,因而通常将其归一化以利用于高斯变量的办法。预归一化函数实现的:

要建模单个反复测量是:

咱们思考以下潜在类线性混合模型,其中 g 示意类别,i示意主题,j 示意反复测量:

因变量:归一化 繁难智能量表评分

因为 繁难智能量表评分的散布十分歪斜,咱们应用标准化版本

预计只有一个类的模型 (G=1)

依据年龄进行剖析。为了防止任何数值问题,咱们从新调整和标准化年龄:

 
 
咱们为 norm 拟合线性混合模型:

 
 
 
从通过假如单个潜在类预计的模型,咱们当初能够搜寻异构详情。下一行提供了应用 G>1 时初始值对 2 个潜在类的模型的预计。
 
 
 
的模型的外部预预计(即 m1),这可能会显着减少计算工夫。
 
在以下示例中,初始值由用户预先指定:方差协方差的参数取自线性混合模型的估计值,并针对特定于类尝试任意初始值:
 
另一种办法是从 1 类模型的估计值的渐近散布中随机生成初始值(此处为 m1):
 
最初,grid可用于运行主动网格搜寻。在接下来的示例中,G=2 和 G=3 类, hlme 从 100 个初始值的随机向量运行最多 30 次迭代。而后,仅针对在 30 次迭代后提供最佳对数似然的偏离实现预计程序。
举荐应用此办法,因为它能够在反复次数足够大且迭代次数相当大时更好地摸索参数空间。
 
一组模型(通常具备不同数量的潜在类)的预计过程能够用 来概括 summary
咱们在这里总结了咱们之前预计的 6 个模型。咱们能够看到所有的 2-class 模型都收敛于同一个预计点。
这个例子阐明了定义“潜在类的最佳数量”的复杂性。事实上,依据举荐的 BIC,应该保留 2 类模型(因为它提供了最低值)。然而 AIC 和 Size 调整 BIC(波及较小的惩办)都反对 3-class 模型。熵也有利于 3 类模型,因为它具备更好的判断能力(熵靠近 1)。最初,3-class 模型创立了一个十分小的类,这通常不是那些搜寻和感兴趣的异质性。在这个例子中,依据统计和临床规范,2-或 3-能够保留类模型。上面,咱们保留了最终输入形容的 2-class 模型。

2-class 线性混合模型的形容

 
 
 
 
只有模型中指定的所有协变量都蕴含在数据框中,就能够为数据框中蕴含的任何数据计算特定于类的预测。在接下来的几行中,通过生成年龄值介于 65 和 95 之间的向量并将 CEP定义为 1 或 0,来创立这样的数据框 。计算和绘制 预测 。


在点估计中为每个类计算预测:





如果咱们想理解可变性,咱们能够计算具备置信区间的预测并绘制它们:


最初,1 类、2 类和 3 类模型的预测轨迹能够一起示意在下图中:

最终潜在类混合模型的评估

 
 
 
 
 
 
为了评估所选模型的拟合,咱们同时绘制每个潜在类别的察看值和预测值。
该图在此处显示了对数据的十分好的拟合。
模型的后验分类通过以下形式取得:

咱们还能够通过以下形式查看无关模型分别能力的信息:
  • 高于阈值的分类的比例:这里 90.18%(别离为 61.29%)的第 1 类(别离为 2)的后验概率大于 70%。
 

 

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