论文数据与分析代码:阿尔茨海默病死后脑组织中突触前后含Lecanemab反应性淀粉样蛋白

源站描述指出,靶向淀粉样蛋白的抗体lecanemab可清除脑内淀粉样斑块,但斑块负荷与认知功能相关性不强,突触丢失才是认知衰退最强的神经病理相关因素,且在神经炎性斑块周围淀粉样蛋白聚集的晕环中加剧

datashare_ed
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蛋白质分类Alzheimer'sdementiasynapseimmunotherapy
Data and analysis code for paper: "Pre- and Postsynapses Contain Lecanemab-reactive Amyloid-beta in Post-mortem Human Alzheimer's Disease Brain

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

论文数据与分析代码:阿尔茨海默病死后脑组织中突触前后含Lecanemab反应性淀粉样蛋白

该数据集来自爱丁堡大学数据共享平台,对应论文《Pre- and Postsynapses Contain Lecanemab-reactive Amyloid-beta in Post-mortem Human Alzheimer's Disease Brain》,属于神经系统疾病/阿尔茨海默病分类。源站描述指出,靶向淀粉样蛋白的抗体lecanemab可清除脑内淀粉样斑块,但斑块负荷与认知功能相关性不强,突触丢失才是认知衰退最强的神经病理相关因素,且在神经炎性斑块周围淀粉样蛋白聚集的晕环中加剧。研究假设lecanemab能识别斑块周围晕环及突触内的淀粉样蛋白,从而可能减轻斑块相关突触丢失。数据包含20例AD死者颞叶皮层组织的高分辨率。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):最近,靶向淀粉样蛋白(Ab)的抗体lecanemab已显示出在延缓阿尔茨海默病(AD)患者认知衰退方面具有适度的治疗疗效。Lecanemab可清除脑内淀粉样斑块,然而斑块负荷与认知功能并无强相关性。AD中认知衰退最强的神经病理相关因素是突触丢失,其在神经炎性淀粉样斑块周围的晕环中加剧,Ab在残留突触中积聚。在此,我们假设lecanemab抗体能够识别斑块周围的Ab晕环以及突触内的Ab,我们此前已表明这两者均与AD中的突触丢失相关。如果该假设正确,lecanemab可通过清除突触毒性Ab来减轻斑块相关的突触丢失。对死于AD者(N=20)颞叶皮层组织进行高分辨率成像,a

【主题与分类】

主题标签:Alzheimer's、dementia、synapse、immunotherapy。本站分类:神经系统疾病/阿尔茨海默病。

【获取与许可】

源站页面:https://datashare.ed.ac.uk/handle/10283/9300

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源站:https://datashare.ed.ac.uk/handle/10283/9300

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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

近期,靶向淀粉样蛋白β(Aβ)的抗体lecanemab在减缓阿尔茨海默病(AD)患者认知衰退方面显示出适度的治疗疗效。Lecanemab能清除大脑中的淀粉样斑块,然而斑块负荷与认知功能并无强烈相关性。AD中认知衰退最显著的神经病理学关联是突触丢失,而这种丢失在神经炎性淀粉样斑块周围的晕圈中加剧,Aβ在此处积聚于残余突触内。在此,我们假设lecanemab抗体能够识别斑块周围的Aβ晕圈以及突触内的Aβ,我们此前已证明这两者均与AD中的突触丢失相关。若该假设成立,lecanemab可通过清除突触毒性Aβ来减轻斑块相关的突触丢失。对死于AD的患者(N=20)及年龄匹配的对照组(N=19)颞叶皮层组织进行高分辨率成像显示,lecanemab不仅染色斑块,还染色单个兴奋性突触前和突触后终末内部。

在AD中,含有lecanemab阳性Aβ的突触前结构比例比对照组组织高出200%以上,突触后结构比例高出150%以上,且在斑块附近观察到突触lecanemab染色水平最高。我们进一步观察到斑块相关小胶质细胞和星形胶质细胞内存在lecanemab阳性突触的实例,这支持未来研究测试治疗性抗体结合是否会改变胶质细胞对突触Aβ的处理。这些数据表明,lecanemab抗体能够识别突触内的Aβ;有必要进一步开展工作,以确定靶向Aβ的免疫疗法是否可能至少部分通过清除斑块以及促进突触Aβ的移除或中和来减缓认知衰退。该数据集包含与论文相关的数据和分析脚本。

数据加载示例(图像类)

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。

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