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Les cellules microgliales : d’une étude automatisée à l’étude statistique. Exemple de l’impact de la kétamine - 30/08/14

Doi : 10.1016/j.annfar.2014.07.282 
F. Verdonk 1, , A. Danckaert 2, P. Roux 2, P. Flamant 1, B. Plaud 3, T. Sharshar 4, F. Chrétien 1
1 Unité Histopathologie Humaine et Modèles Animaux 
2 Imagopole, Institut Pasteur 
3 Anesthésie-Réanimation, Hôpital Saint-Louis, Paris 
4 Réanimation, Raymond-Poincaré, Garches, France 

Auteur correspondant.

Resumen

Introduction

La kétamine (Kt) est anesthésique de choix dans l’induction pour électroconvulsivothérapie et semble avoir un effet antidépresseur propre. L’hypothèse d’un effet anti-inflammatoire expliquant son efficacité a été soulevée par certaines études [1, 2]. L’élément clé de la neuro-inflammation est la cellule microgliale dont la morphologie, complexe et dendritique-like est représentative de la fonction. Nous nous sommes intéressés à l’impact précoce de la Kt sur celles-ci, in vivo, en développant une méthode d’analyse novatrice.

Matériel et méthodes

Modèle animal : souris KI Cx3Cr1GFP/+ au sein desquelles les cellules microgliales expriment spontanément la GFP ;

– Acquisition d’images sur coupes épaisses de cerveau. Utilisation d’un microscope confocal-spinning disk (Yokogawa®). Mosaïque de 100 Images – surface de 3 mm2 réalisée dans : cortex frontal(CF), substance blanche, hippocampe et cervelet (C) ;

– Modélisation des données morphologiques : Modélisation – Acapella™ des cellules. Étude sur 2000 cellules/région/souris : densité, aire du corps cellulaire, nombre de prolongements I, II et III et aire couverte par ces ramifications ;

– Définition d’un index de complexité (IC) permettant (i) une étude statistique précise des modifications morphologiques cellulaires (ii) une cartographie de leur répartition dans les différentes régions neuro-anatomiques iii/une étude en cluster ;

– Étude statistique : histogrammes de fréquence de complexité/région/groupe de souris – Prism 6 (GraphPad) ;

– Groupes expérimentaux : n=8 souris contrôles. n=6 souris Kt, injectées 10minutes (20mg/kg, dose anesthésique) avant prélèvement cérébral par dislocation cervicale.

Résultats

Nous avons ainsi mis en évidence :

– Groupe contrôle : une distribution régionale précise des cellules microgliales. Le CF présente une densité cellulaire moyenne (Dmoy) de 457 cellules/mm2 associé à un IC moyen de 85,54 vs 202 cellules/mm2 et un IC moyen de 26,39 pour le C (p=0,0002, p=0,0006). Par ailleurs, la complexité est fortement corrélée à la densité cellulaire pour tout groupe et toute région confondus (r=0,833, p=0,0004) ;

– Groupe Kt, en comparaison au groupe contrôle : la Dmoy est similaire mais l’IC moyen est en faveur d’une réduction du « branching » (44,50 vs 80,41 pour le groupe contrôle, p=0,0153). On observe également une réduction du parenchyme cérébral couvert par son arborisation (614 mm2 vs 841,7 mm2 dans le groupe contrôle, p<0,0001). Cette différence est présente dans l’ensemble des régions mais est plus marquée dans le CF, région impliquée dans le syndrome dépressif (Fig. 1).

Discussion

Nous avons développé une approche de quantification automatique des changements morphologiques microgliaux permettant une analyse rapide et puissante de la neuro-inflammation. Il existe des variations en densité et en morphologie des cellules microgliales, indiquant une fonction potentiellement spécifique et régionale. La Kt entraîne précocement des modifications importantes de la morphologie microgliale. Ceci renforce l’hypothèse d’un impact de la Kt sur la neuro-inflammation et son utilité en anesthésie en cas de prise en charge de pathologies psychiatriques.

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Vol 33 - N° S2

P. A168 - septembre 2014 Regresar al número
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  • Neurosciences Intégratives et Adaptatives, UMR 7260 D.Sauvajon12?C.Xerri21Anesthésie Réanimation, AP–HM2Neurosciences Intégratives et Adaptatives, UMR 7260, Aix Marseille Université, Marseille, France?Auteur correspondant., Y. Zennou-Azogui, N. Catz, K. Sadlaoud, Neurosciences Intégratives et Adaptatives, UMR 7260 Équipe : Traitement Sensoriel et Neuroplasticité, D. Sauvajon, C. Xerri

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