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曾虎等建立新型空间测序技术,精确测定阿尔兹海默病的脑细胞变化
来源:生物世界
阿尔兹海默病
(Alzheimer's disease,AD)
是一种逐步进展的神经退行性疾病,是造成老年人痴呆的最常见原因,也是在发达国家耗费社会资源最多的一种疾病
【1】
。广泛沉积的β淀粉样蛋白
( amyloid-β,Aβ)
斑块和神经纤维缠结
(hyperphosphorylated tau,p-tau)
是AD的主要神经病理学特征
【1】
。AD研究的一个关键问题是组织病理特征
(Aβ斑块和p-tau)
如何与驱动神经退行性病变的分子紊乱相关联。
2023年2月2日,哈佛-MIT Broad 研究所的
Xiao Wang
团队与
Morgan Sheng
团队合作
(
曾虎
博士,
黄家浩
和
周皓文
为共同第一作者)
在
Nature Neuroscience
期刊发表了题为:
Integrative in situ mapping of single-cell transcriptional states and tissue histopathology in a mouse model of Alzheimer’s disease
的研究论文。
该研究建立了
新型空间测序技术——STARmap PLUS
,
可同时测定空间转录组与蛋白质信号
。将该技术用于
阿尔兹海默病
(AD)
小鼠模型,绘制了AD小鼠脑组织的单细胞空间图谱和AD病理特征蛋白质的空间分布,揭示了AD小鼠脑组织中Aβ斑块和p-tau蛋白附近的关键细胞结构和基因表达变化。
该研究基于
Xiao Wang
等之前开发的空间转录组测序技术——
STARmap
(spatially resolved transcript amplicon readout mapping)
【3】
,开发了新的空间测序技术——
STARmap PLUS
(STARmap with protein localization and unlimited sequencing)(图1)
,可在同一组织切片同时测定空间转录组与蛋白质信号,并且将编码容量从1024提升至10
6
,足够进行全转录组
(20000-30000个基因)
测序。
图1. STARmap PLUS原理图
研究团队将STARmap PLUS用于AD小鼠模型
(TauPS2APP)
在疾病的8个月和13个月两个不同阶段的脑组织,并且同时测定了对应年龄的正常小鼠用于比较。
基于STARmap PLUS测序结果的单细胞分辨率,研究团队定义了AD小鼠脑中的13种主要细胞类型和33种亚细胞类型。基于STARmap PLUS结果的高空间分辨率,研究团队观察到,在8个月早期阶段,Aβ斑块被疾病相关的小胶质细胞
(Disease-associated Microglia,DAM)
【4】
直接包围,DAM在距离Aβ斑块0-10 µm区域富集。基因表达的空间特征分析进一步显示出离Aβ斑块较近的小胶质细胞显示出与神经退行性变有关的遗传特征。在13个月阶段,观察到和疾病相关的星形胶质细胞类似细胞
(Disease-associated Astrocyte-like,DAA-like)
【5】
在Aβ斑块与DAM复合结构周围出现,富集在距离Aβ斑块10-40 µm区域。
对少突状胶质细胞系细胞的空间分析结果显示,少突状胶质细胞前体细胞
(Oligodendrocyte Precursor Cells,OPCs)
富集在距离Aβ斑块10-20µm区域,少突状细胞富集在距离Aβ斑块10-40µm区域。对于神经元细胞的空间分析结果显示,在Aβ斑块周围神经元密度显著下降。
基于以上观察到的Aβ斑块周围细胞分布的空间特征,研究团队提出了环绕Aβ斑块的核壳结构
(Core–shell structures)(图2)
:在AD疾病早期,DAM细胞在Aβ斑块周围出现作为核结构,壳结构是胶质细胞生发区域,并且富集有DAA-like、OPCs和少突状胶质细胞。壳结构在AD疾病后期形成,并且可能依赖于内环核结构的DAM细胞。
p-tau蛋白相关的空间分析结果显示p-tau蛋白主要富集在海马区域的CA1神经元胞体及其周围的神经纤维区域
(alveus)
。少突状胶质细胞在p-tau蛋白密度高的区域显著富集,尤其是在海马神经纤维区域
(图2)
,显示神经纤维的p-tau蛋白和与少突胶质细胞之间存在潜在的相关性。
图2. Aβ斑块和 p-tau蛋白周围细胞组成示意图
该研究将
STARmap PLUS
用于阿尔茨海默病
(AD)
小鼠模型,揭示了AD病理特征蛋白质周围的细胞组成和基因表达改变。STARmap PLUS将单细胞基因表达与组织病理连接起来,为精确定位病理过程中分子和细胞层面的改变提供了工具。STARmap PLUS还可用于人体组织,对其他复杂疾病的研究也具有重大潜力,比如系统探究肿瘤微环境的细胞组成和基因表达特征等。
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