2025国自然热点|单细胞+时空多组学在神经科学领域怎么研究?

企业   2024-12-12 17:22   浙江  


神经科学是研究神经系统的结构、功能、发育、演化、遗传、生理等各个方面的一门科学。神经科学研究主要集中在对神经系统的中枢部分及其外周部分,中枢部分主要由脑和脊髓组成,负责指挥。周围神经系统则起到执行和传递反馈的作用,主要分布在人体外周。

构成整个神经系统的细胞主要为各类神经元细胞和各类胶质细胞,其中神经元细胞由各种形态和功能高度分化的细胞组成;胶质细胞在中枢神经系统中主要有星形胶质细胞、小胶质细胞等,而在周围神经系统则有卫星细胞等。

单细胞技术从2015年开始蓬勃发展,如今已成为同时表征数千个细胞单细胞层面转录信息的常见方法,空间转录组学填补了单细胞需要进行组织分离导致的空间信息和相互关系的缺失,从而允许在空间组织结构背景下调查数千个细胞的基因表达1

图 单细胞测序的分析结果1

单细胞测序主要应用于:

细胞图谱构建:识别新的细胞类型和亚型,描述稀有细胞群等;

大脑进化:洞察大脑进化进程,修订已建立的分化层次等;

神经发育:表征大脑整体发育过程,神经元细胞成熟过程等;

疾病/外界刺激细胞状态变化:外部刺激/疾病下细胞分布和比例变化,基因表达差异等。

空间组学则能够填补单细胞测序的空间位置信息缺失,单细胞转录组和空间转录组的结合,一方面可以将两者优势互补,得到更精细化更全面的结果;另一方面,两者的结果可以相互印证,有助于后续的实验设计和开展。

图 单细胞和空间转录组学路线图2

单细胞转录组和空间转录组可以帮助研究者了解脑部疾病发病机制、找寻治疗靶点,管控临床预后等。目前神经科学领域的研究主要聚焦于神经退行性疾病、神经发育障碍、精神疾病及脑部肿瘤这四个领域。

研究的目的主要集中在构建大脑细胞图谱、探索脑疾病的分子机制以及大脑对外界刺激的响应机制

图 单细胞转录组和空间组学揭示人类神经系统疾病中细胞和分子异质性1

在上述领域中,目前最受关注的为神经退行性疾病,神经退行性疾病是由神经元结构或功能的逐渐丧失引起的一类疾病的总称,而神经元结构或功能丧失的过程则称为神经变性(Neurodegenerative)。神经退行性疾病包括运动神经元疾病,例如肌萎缩侧索硬化症(ALS);神经变性疾病,例如阿尔茨海默病(AD);脑萎缩疾病,例如亨廷顿病(HD);神经元脱髓鞘疾病,例如多发性硬化(MS)3

神经科学研究手段-时空多组学

时空多组学测序是一种综合利用空间(空间位置)和时间(时间点)信息的多组学测序方法。在生物领域,时空多组学测序能够深入揭示生物体内各种生物分子(如转录组、蛋白质组、代谢组等)在不同空间位置和时间点的表达和相互作用。

 

图 空间位置下绘制疾病图谱4

神经系统疾病发病过程中包含多种生物反应的发生,分析病理特征出现区域的空间分子特征,从而获取其发生病变的分子机制。因此积极开展神经系统疾病组织结构的空间特征解析,以破译神经系统发病机制,响应精准医疗,对神经系统的诊断及治疗靶点的发现具有重大意义。


单细胞多组学在神经科学中的研究思路

样本信息:大脑组织样本

样本设计:

Ø 简单:健康+患病的组织

Ø 高级:不同病程阶段的同种组织/患病不同部位的组织

Ø 高级:不同病程阶段+患病不同部位的组织

生物学重复:≥3(具体结合实际的实验设计和临床病理特征为准)

 

 

案例一:构建细胞图谱

中文名称:小脑皮层跨物种单细胞空间转录图谱5 

实验设计:

  • 单细胞测序:snRNA-seq,猕猴和狨猴小脑组织 

  • 空间转录组测序: Stereo-seq,猕猴(n=49)、狨猴(n=119)和小鼠(n=61)小脑冠状切片(按照厚度分隔为不同片数,猕猴为4只,狨猴为3只,小鼠为两只)

期刊: Science(IF:44.7)

发表时间:2024.9

2024年,中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心(神经科学研究所)联合杭州华大生命科学研究院、伤害脑科学与类脑研究中心、中国科学院遗传进化与动物模型重点实验室等多单位研究团队在《Science》(IF:44.7)上发表文章“Cross-species single-cell spatial transcriptomic atlases of the cerebellar cortex”的研究结果。

在本研究中,作者运用Stereo-seq技术对小鼠、狨猴和猕猴的小脑皮层进行了空间转录组检测,通过结合单细胞核转录组(snRNA-seq)鉴定的标记基因对这些物种小脑皮层的细胞类型进行了分类。作者揭示了三个物种中保守的浦肯野细胞、颗粒细胞和分子层中间神经元等细胞类型。通过比较小鼠和灵长类动物中每个细胞类型的基因表达模式,发现大多数细胞类型在物种间是保守的,,但每种细胞类型的差异表达基因则呈现出物种差异。通过绘制各个细胞类型的空间分布,作者揭示了灵长类动物特有的细胞类型和空间基因表达模式,极大帮助了对小脑皮层的细胞和分子特征的理解。

 

案例二:探索脑疾病的分子机制

中文名称:空间和单细胞转录组分析揭露偶发型AD和遗传型AD的分子机制6 

实验设计:

  • 单细胞测序:人类前额叶皮层(FCX)和后扣带皮层(PCC),样本包含正常对照(n=27)和DSAD患者(n=21)

  • 空间转录组测序:人前额叶皮层(FCX),正常对照组(n=10),早期AD患者(n=9)和唐氏综合征相关AD患者(n=10)

            5xFAD小鼠及WT小鼠每个阶段各10只,包含4各阶段(4、6、8、12月龄)

期刊: Nature Genetics(IF:31.7)

发表时间:2024.11

2024年,加州大学尔湾分校Emily Miyoshi研究团队在《Nature Genetics》(IF:31.7)上发表文章“Spatial and single-nucleus transcriptomic analysis of genetic and sporadic forms of Alzheimer’s disease”的研究结果。

作者通过DSAD患者和偶发型AD患者的前额叶皮层样本的空间转录组和单细胞核转录组联合分析,深入探讨了遗传型和散发型AD的分子特征及差异。首先,作者对跨物种转录组特征进行了比较,发现了显著的跨物种特征。针对不同病程期的基因表达变化,作发现早期AD与皮层突触连接相关,而晚期AD则发生了突触丧失加剧、神经炎症及氧化应激调控

对于DSAD和sAD,作者鉴定了DSAD发生的基因表达特征谱,且在物种间,均观察到了小胶质细胞异常活化状态。同时,作者在DSAD患者中发现了不同性别间的不同转录组特征,与氧化应激相关标志物的显著上调相关

总之,作者通过结合ST和snRNA-seq,深入探讨了DSAD和sAD的分子特征,两者共享许多关键的病理特征,如炎症反应和Aβ沉积,但在基因表达特征上存在一些差异,且进一步鉴定了性别间差异。

 

案例三:探究大脑对外界刺激的响应机制

中文名称:小鼠大脑中的神经炎症星形胶质细胞亚型7 

实验设计:

  • 单细胞测序: LPS(n=6,雌雄各三只)和盐水(n=6,雌雄各三只)注射的AldhllleGFP小鼠24h后大脑组织(分离皮质),流式细胞分选的星形胶质细胞

  • 空间转录组测序: 10xVisium,LPS(n=3)和盐水(n=3)分别处理的小鼠大脑皮质切片

期刊: Nature Neuroscience(IF:21.2)

发表时间:2021.8

 

2021年,纽约大学格罗斯曼医学院的Philip Hasel和Shane A. Liddelow教授在《Nature Neuroscience》(IF:21.2)上发表文章 “Neuroinflammatory astrocyte subtypes in the mouse brain”的研究结果。

文章中,作者首先通过对注射LPS刺激3h、24h和72h后的星形胶质细胞(流式分选)进行bulk RNA-seq,发现星形胶质细胞基因表达变化,并界定24h是基因表达变化的集中时间点。

接下来,作者通过对纯化的星形胶质细胞(24h)进行单细胞测序,发现炎症引发广泛反应,不同亚型的星形胶质细胞具有不同的炎症转变,并具有明确的转录组特征,即异质性。作者进一步利用空间转录组学和原位杂交将炎症诱导的反应性星形胶质细胞的关键亚状态y于空间转录组数据中定位,发现了活化的星形胶质细胞的空间分布差异,从而将反应性星形胶质细胞的关键亚状态锚定于大脑特定区域。

本文通过单细胞和空间转录组为星形胶质细胞的异质性分析提供强有力的证明,并有助于理解局部限制的反应性星形胶质细胞亚状态的生物学重要性。

参考文献

1. Piwecka, M., Rajewsky, N. & Rybak-Wolf, A. Single-cell and spatial transcriptomics: deciphering brain complexity in health and disease. Nat Rev Neurol 19, 346–362 (2023).

2. Gulati, G. S., D’Silva, J. P., Liu, Y., Wang, L. & Newman, A. M. Profiling cell identity and tissue architecture with single-cell and spatial transcriptomics. Nat Rev Mol Cell Biol 1–21 (2024) doi:10.1038/s41580-024-00768-2.

3. Heemels, M.-T. Neurodegenerative diseases. Nature vol. 539 179–179 https://www.nature.com/articles/539179a (2016).

4. Lee, S., Kim, G., Lee, J., Lee, A. C. & Kwon, S. Mapping cancer biology in space: applications and perspectives on spatial omics for oncology. Molecular Cancer 23, 26 (2024).

5. Hao, S. et al. Cross-species single-cell spatial transcriptomic atlases of the cerebellar cortex. Science 385, eado3927 (2024).

6. Miyoshi, E. et al. Spatial and single-nucleus transcriptomic analysis of genetic and sporadic forms of Alzheimer’s disease. Nat Genet 56, 2704–2717 (2024).

7. Hasel, P., Rose, I. V. L., Sadick, J. S., Kim, R. D. & Liddelow, S. A. Neuroinflammatory astrocyte subtypes in the mouse brain. Nat Neurosci 24, 1475–1487 (2021).


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