颅骨不仅是保护大脑的坚固屏障，更是一个复杂的生物系统，其内部的神经和血管网络在发育、稳态维持以及疾病中扮演着关键角色。然而，传统的二维组织学方法在研究颅骨神经血管的三维结构时存在明显局限性，无法全面捕捉其空间分布和动态变化。近年来，随着三维成像技术的飞速发展，科学家们终于能够以全新的视角深入探索颅骨神经血管的复杂网络。
通过结合定量光片显微镜（QLSM）和机器学习技术，首次实现了对小鼠颅骨神经血管结构的高分辨率三维可视化，并系统分析了从出生到老年的神经血管变化。研究发现，颅骨神经密度随年龄增长而显著下降，且不同区域（如额骨和顶骨）的神经退化速度存在差异。此外，研究还揭示了神经与特定血管亚型的空间关联性，并探讨了疾病对神经血管结构的影响。这些发现不仅为理解颅骨发育和衰老提供了新的视角，也为相关疾病的治疗提供了潜在靶点。
研究者采用了一种创新的成像工作流，通过透明化处理小鼠颅骨样本，结合多通道荧光标记（如TUBB3、CD31和Emcn），实现了对神经和血管的高对比度成像。QLSM系统通过双侧照明和多瓷砖拼接技术，能够在1.3微米的分辨率下生成完整的颅骨三维图像。研究发现，传统的二维切片方法可能低估神经血管的复杂性，而QLSM能够捕捉到神经在颅骨内外膜中的精细分支模式。
通过Imaris软件的空间统计模块，研究者量化了神经与不同类型血管的欧几里得距离，揭示了神经与CD31hiEmcnhi血管的优先空间关联性。这种关联性在成年小鼠中尤为显著，但在老年样本中逐渐减弱，表明神经血管信号传导可能随年龄增长而退化。
研究进一步将QLSM技术应用于Apert综合征（一种与FGFR2基因突变相关的颅缝早闭疾病）的病理研究。结果显示，尽管颅缝提前闭合，但神经血管结构并未出现显著异常，表明颅缝融合本身未必导致神经血管的丢失。这一发现为理解颅缝相关疾病的病理机制提供了重要线索。
研究者对P0（出生后0天）、4周、12周、40周和80周的小鼠颅骨进行了系统分析。结果显示，TUBB3+神经密度在出生后迅速增加，并在4周达到峰值，随后在老年阶段（80周）显著下降。特别是额骨区域的神经丢失比顶骨更为明显，表明不同颅骨区域对衰老的敏感性存在差异。
CD31hiEmcnhi血管（与骨再生密切相关的血管亚型）在年轻小鼠中占主导地位，但其比例随年龄增长而显著下降，而CD31hiEmcn-血管的比例则逐渐增加。这种血管表型的转变可能与骨髓窦状血管的扩张和缺氧环境的形成有关。
研究还分析了感觉神经（CGRP+和NeuF+）和交感神经（TH+）的分布变化。结果显示，未髓鞘化的小神经（CGRP+和TH+）在骨骼成熟过程中密度显著增加，而大神经（NeuF+）则保持稳定。这种神经亚型的特异性变化可能反映了颅骨在不同发育阶段对神经信号的需求差异。
研究通过QLSM技术首次实现了对小鼠颅骨神经血管结构的全生命周期三维解析，揭示了神经密度的年龄依赖性变化、血管表型的动态转变以及神经与血管的空间关联性。这些发现不仅为理解颅骨发育和衰老提供了新的视角，也为相关疾病的治疗提供了潜在靶点。随着QLSM技术的进一步优化（如提高成像速度和数据处理效率），其临床应用前景将更加广阔。例如，通过结合基因编辑技术和药物干预，研究者可以探索神经血管信号通路在骨再生和疾病中的具体作用。此外，QLSM技术还可扩展至其他骨骼系统的研究，为骨骼生物学和再生医学领域带来新的突破。