マッピングミクグリアパラメータソフトウェア(MMPS):定量的なミクログリア形態分析のためのオープンソースで使いやすいツール
July 24th, 2026
マッピングミログリアパラメータソフトウェア(MMPS)は、コーディングの専門知識を必要とせず、免疫蛍光画像から単細胞微粒細胞形態学解析を半自動化するユーザーフレンドリーな解析パイプラインです。齧歯類リポ多糖誘発神経炎症モデルで検証され、MMPSは活性化に関連する形態変化を再現性可能に検出し、標準化され拡張可能なミクログリア表現型化を可能にします。
ミクログリアパラメータマッピングソフトウェア、またはMMPSは、虚血性脳卒後におけるフェロプトーシスがミクログリアの亜集団をどのように変化させるかを研究することを可能にします。MMPSは、ミクログリア分析分野における主要なボトルネックに対処し、煩雑なソフトウェア要件と必要なコーディング知識を回避します。開始するには、コンピューターでGitHubリポジトリを開き、マッピングミクログリアパラメータソフトウェアまたはMMPSスタンドアロンパッケージをダウンロードします。
ダウンロードフォルダで、ダブルクリックしてアーカイブユーティリティを起動し、圧縮フォルダーを自動的に展開します。抽出されたMMPSアプリケーションアイコンをダブルクリックして、MMPSパッケージを確認し開きます。画像フォルダーを選択オプションをクリックし、コンピューターのディレクトリをナビゲートしてプロジェクトファイルを見つけます。
フォルダーへのアクセス権限を付与し、画像保存ディレクトリを選択します。次に、出力フォルダーを選択をクリックし、出力ディレクトリを選択します。処理する画像を選択し、次に画像のラベリングを選択します。
画像に動物識別子と治療群を割り当て、入力を保存します。画像のピクセルサイズを計算するには、スケールバーからキャリブレーションを選択します。スケールバーの開始点と終了点を選択し、既知のスケールバー距離をマイクロメートルで入力し、適用をクリックします。
ミクログリア信号を含む蛍光チャンネルを選択します。各画像名の横にあるボックスにチェックを入れ、処理する画像を選択し、画像間の背景蛍光が異なる場合は個別に処理します。元画像、プレビュー、処理済み、マスクタブを確認して、画像処理段階を比較します。
現在の画像をプレビューして、追加の処理設定を調整します。バックグラウンド減算では、5から150ピクセルの間のローリングボール値を設定します。イルミネーションアーティファクトを減らすには、ノイズ除去の値を3にし、エッジ定義を改善するためにシャープネス値を1から2の間で設定します。
画像処理設定の最適化後、選択した画像の処理をクリックします。次に、細胞体選択をクリックし、すべての画像を選択します。RGB合成ビューを表示するために、色Cをクリックします。
チャンネルを選択し、画像が色が歪んでいる場合は使用されていないチャンネルをデセレクトします。ディスプレイ調整をクリックして、RGBビューのチャンネル明るさを調整します。DAPIとイオン化されたカルシウム結合アダプター分子1、またはIBA1の重複表示を示すミクログリア細胞体を選択します。
バックスペースまたは削除キーを使用して、誤って選択された細胞体を削除します。次の画像に進むためにEnterまたはReturnキーを押します。細胞体選択が完了した後、細胞体輪郭すべてを選択します。
細胞プロセスを除外し、少なくとも8つの輪郭ポイントを使用して、各選択されたミクログリア細胞の細胞体の周囲を輪郭を描きます。間違って配置された輪郭ポイントを削除するには、最後のポイントを元に戻す、削除、またはバックスペースを使用します。Enter、Return、ダブルクリック、または右クリックを押して各細胞体の輪郭を確定します。
細胞体の輪郭描画の完了後に、すべてのマスク生成をクリックします。マスク生成設定で、最小強度を調整して背景ピクセルを減らし、背景抑制と分枝保存のバランスを取ります。すべてのマスクをQAをクリックしてマスク品質保証を開始し、最大から最小の面積で提示されたすべてのマスクを確認します。
処理済みとマスクタブを使用して、各マスクを対応するミクログリアと比較します。マスクを受け入れるには、Aキーボードショートカットを使用します。マスクを拒否するには、Rキーボードショートカットを使用します。
受け入れまたは拒否を元に戻すには、Bを押します。キーボードの矢印キーを使用してマスクサイズを移動します。隣接する細胞、過剰な背景、画像の境界線、またはスケールバーを含めずに、ミクログリアの分岐を正確に捉える最も大きな許容可能なマスクを選択します。ほとんどが不正確な場合は、すべてマスクをクリアオプションを使用して、異なる閾値でマスクを再生成します。
次に、単純な特性の計算を選択して、許容されたマスクのさまざまなパラメータを計算し、OKをクリックします。追加の分析には、fractalanalysisimagej. py、sholl.py、およびskeletonanalysisimagej. pyプラグインをダウンロードします。
フラクタルとハルの分析には、fractalanalysisimagej.pyをFijiプラグインとして開いて実行します。出力ディレクトリの場所を入力し、ピクセルサイズを入力し、1セルあたりの最大許容マスクのみのオプションを選択して、各セルの最大許容マスクを分析します。
ショル分析には、sholl.pyをFijiプラグインとして開きます。出力ディレクトリの場所、希望するピクセルサイズ、ステップサイズを入力します。細胞体半径を始点半径として使用するか、MMPSから導出された細胞体半径を使用しない場合は固定細胞体半径値を入力します。スケルトン分析のためにskeletonanalysisimagej.pyをFijiプラグインとして開きます。
マスクディレクトリ、出力ディレクトリ、ピクセルサイズのパスを参照し、求められた時に入力します。完了したら、すべてのプラグイン生成結果を特定の出力ディレクトリにカンマ区切り値ファイルとしてエクスポートします。リポポリサッカライドまたはLPS誘発性ラット神経炎症モデルを使用したMMPSの検証研究は、LPS投与が平均中心距離と細胞周長を車両処理対照と比較して有意に減少させることを示しました。
治療群間でマスク面積、丸み、または偏心率に有意差は認められませんでした。LPS処理された動物では、車両対照と比較して細胞体面積が有意に増加し、グリア細胞の活性化に関連する形態学的リモデリングと一致していました。さらなる下流では、高度な形態学的分析は、車両処理されたラットではミクログリアの丸みと周長の間に弱い相関しか示さず、LPS処理されたラットでは強い相関を示し、活性化の増加と丸みと周長の減少の関連を示唆しました。
さらに、マスク面積は、両方の車両およびLPS処理された群において平均中心距離と強い正の相関を示し、ミクログリアの活性化に関連する分岐の変化と一致していました。このプロトコルにより、研究者は複雑なミクログリアの分岐、形態学的同質性、および構造的複雑さを研究することができます。MMPSを正確に使用するためには、高解像度の免疫蛍光画像を取得することが重要です。
将来の研究では、MMPSを使用して、フェロプトーシス阻害剤が異なる神経系疾患（例：脳卒中）に続いてミクログリアの形態をどのように変化させるかを研究することができます。
Overview
This article introduces the Mapping Microglial Parameters Software (MMPS), an open-source platform designed for quantitative analysis of microglial morphology. MMPS addresses accessibility and usability challenges in current analysis tools by providing a user-friendly, Python-based solution compatible with immunofluorescence workflows. The software is validated using a rodent model of neuroinflammation, demonstrating its effectiveness in detecting morphological changes associated with microglial activation.
Key Study Components
Area of Science
- Neuroscience
- Immunology
- Image analysis
Background
- Microglia are central nervous system immune cells involved in tissue degradation and remodeling after neurological injury.
- Quantitative morphology analysis can distinguish microglial subpopulations and preserve in situ information.
- Existing analysis platforms often require specialized expertise or are not publicly accessible.
- There is a need for standardized, accessible tools for microglial morphology analysis.
Purpose of Study
- To develop an open-source, user-friendly software for microglial morphology analysis.
- To enable semi-automated, single-cell analysis without coding expertise.
- To validate the software using a rodent neuroinflammation model.
Methods Used
- Development of MMPS using Python 3.11.
- Integration with immunofluorescence-based imaging workflows.
- Implementation of a graphical user interface for accessible operation.
- Validation using a rodent lipopolysaccharide (LPS)-induced neuroinflammation model.
Main Results
- MMPS enables semi-automated, quantitative analysis of microglial morphology at the single-cell level.
- Microglia from LPS-treated animals showed significantly increased soma area (p < 0.01).
- Microglia from LPS-treated animals exhibited reduced cell perimeter (p < 0.05) compared to controls.
- These morphological changes are consistent with microglial activation and neuroinflammation.
Conclusions
- MMPS provides a standardized and reproducible platform for microglial morphology analysis.
- The software is accessible to users without coding expertise.
- MMPS facilitates cross-laboratory comparison and reproducibility in microglial research.
Frequently Asked Questions
Executive Industry Relevance
Quantitative microglial morphology analysis is critical for de-risking neuroinflammation targets and advancing CNS drug discovery. The Mapping Microglial Parameters Software (MMPS) enables standardized, reproducible measurement of microglial activation states, supporting predictive confidence in early discovery and translational research. Its accessibility and cross-laboratory compatibility address key bottlenecks in neuroimmune target validation and portfolio triage.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Enables quantitative interrogation of microglial activation in disease-relevant models.
- Supports functional target validation by distinguishing subtle morphological phenotypes.
- Facilitates mechanistic de-risking of neuroimmune pathways in CNS disorders.
- Improves predictive confidence for advancing neuroinflammation targets.
Screening & Assay Development
- Standardizes image-based microglial morphology assays for reproducible outputs.
- Prepares validated biological systems for compound screening and phenotypic profiling.
- Enables scalable, semi-automated analysis compatible with immunofluorescence workflows.
- Supports reliable quantitative evaluation of compound effects on microglial states.
Translational & Preclinical Research
- Aligns morphological readouts with translational biomarkers of neuroinflammation.
- Ensures continuity from discovery through preclinical validation in rodent models.
- Reduces risk in advancing neuroimmune assets by providing robust, quantitative endpoints.
- Supports cross-study and cross-laboratory reproducibility for regulatory submissions.
Pipeline & Workflow Integration
MMPS integrates into the discovery-to-preclinical continuum by enabling standardized, quantitative analysis of microglial morphology in immunofluorescence-based workflows.
- Discovery Biology: Provides hypothesis-driven quantification of microglial activation and morphological phenotypes.
- Screening: Delivers reproducible, quantitative outputs for assay development and compound evaluation.
- Analytics: Generates statistical measurements (e.g., soma area, cell perimeter) for condition comparison and decision-making.
- Translational Research: Aligns with preclinical neuroinflammation models for biomarker continuity.
- Enterprise Reuse: Offers an open-source, user-friendly platform adaptable across CNS research programs.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence and reduces mechanistic ambiguity in neuroimmune target validation.
- Operational Value: Standardizes and semi-automates morphology analysis, improving reproducibility and scalability.
- Strategic Value: Enables informed go/no-go decisions and capital-efficient advancement of CNS assets.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted prioritization of neuroinflammation programs with robust quantitative endpoints.
Implementation Considerations
- Requires expertise in immunofluorescence imaging and neurobiology for optimal use.
- Needs compatible imaging instrumentation and computational infrastructure for image processing.
- Demands cross-team standardization of imaging and analysis protocols for reproducibility.
- Adaptable to various rodent neuroinflammation models and potentially other CNS disease systems.
- Dependent on image quality and parameter selection for accurate morphological quantification.