观点
脑损伤修复
保护与再生
发现在神经发育过程中的动态转录程序
美国加利福尼亚大学Tanzila Mukhtar和Verdon Taylor
大脑皮质由数十亿个神经元和胶质细胞组成，这些细胞在皮质发生过程中依次产生。在大脑发育的早期阶段，神经干细胞进行对称分裂以扩大其数量。随后，大多数神经干细胞开始进行不对称的细胞分裂，以维持神经干细胞，库并产生致力于神经元分化的基础祖细胞。基础祖细胞分裂一两次后，分化为未成熟的新生神经元，这些神经元沿着径向神经胶质纤维迁移到发育中的大脑的软脑膜表面，然后开始分化，形成各自的皮质。最后，神经干细胞分化产生神经胶质细胞。因此，皮质发生的3个阶段可以定义为神经干细胞增殖、神经发生和胶质发生，分别对应于神经干细胞分裂及其后代分化为神经元和胶质细胞的命运。
神经元和神经胶质发挥其复杂功能的能力取决于其精确的分子特征和发育过程中建立的微环境。神经元亚型是根据基因表达确定的，基因表达决定了神经元形态、功能和突触特性。新皮质的6层以由内而外的方式形成，首先形成深层神经元，然后形成上层神经元。因此，新皮质的发育需要有组织和精确的命运确定、迁移和定位神经元，以获得特定的转录特征并进行正确的轴突连接。控制皮质发育不同方面的转录程序和信号网络尚不清楚。目前对介导细胞过程和调节细胞命运决定的信号分子之间的串扰的理解是有限的。命运定位、转录分析和全基因组转录组分析可为阐明神经元亚型提供了充足的机会。RNA在细胞中的表达为细胞可能与其环境发生的潜在内在级联和外在相互作用提供了线索。因此，来自美国加利福尼亚大学Tanzila Mukhtar和Verdon Taylor通过在群体和单细胞水平上系统地分析神经干细胞、基础祖细胞和未成熟的新生神经元，研究了皮质发生过程中发育中的大脑皮质中细胞转录组的时间变化。使用转基因方法，在从胚胎第10.5天到出生后第1天的皮质发育的每一天分离出神经干细胞、基础祖细胞和未成熟的新生神经元，并进行下一代总RNA测序（RNA-Seq），以汇编小鼠皮质发育的综合时间转录谱系，并分离和比较每个发育阶段的样细胞类型。其群体水平测序数据可以被解释为支持“共同祖细胞模型”模型，因为神经干细胞在转录空间中沿着看似定义的轨迹移动。然而，群体水平的转录分析提供了群体中单个细胞的平均基因表达。因此，发育阶段之间基因表达的变化可能是种群中所有神经干细胞基因表达随时间协调变化的结果，也可能是具有不同转录组的不同类型神经干细胞对不同发育阶段种群贡献的变化。分析结果表明，在皮质发生过程中，基础祖细胞分为2种早期和1种晚期细胞类型，分别产生Ctip2+（深层）和Pou3f2+（表层）神经元。此外，确定了2个未成熟的新生神经元簇，尽管其无法明确预测这些未成熟神经元的潜在命运。对神经干细胞、基础祖细胞和未成熟的新生神经元随时间的差异基因表达的主成分分析揭示了在扩张、神经发生和胶质形成三个阶段基因表达的广泛动态。对这些基因表达数据进行更深入的分析，确定了已知由相应细胞类型表达的基因，其中一些基因甚至已经被报道为随着时间的推移而被调节，但确定了许多在皮质发育过程中未知表达的基因。其中一些基因编码转录因子（TF），可能是转录差异的重要驱动因素，有助于转录组动力学。我们甚至能够识别出独特的神经干细胞基因集，这些基因集在扩张、神经发生和胶质生成的每个阶段都很活跃。例如，对神经干细胞、基础祖细胞和未成熟的新生神经元随时间的差异基因表达的主成分分析揭示了在扩张、神经发生和胶质形成三个阶段基因表达的广泛动态。研究在整个皮层谱系中确定了800多个在神经干细胞、基础祖细胞和未成熟的新生神经元中具有动态活动的TF，并将该综合数据集汇编为开放资源(https://ismara.unibas.ch/NeuroStemX/). 这些开源数据可以用来研究皮层发育过程中神经干细胞、神经干细胞和非神经干细胞中感兴趣的转录因子、其动态表达、活性和靶基因。验证了已知的跨时间在细胞类型中活跃的TF，并揭示了新的TF，它们形成了在皮质发生过程中尚未被广泛探索的节点和网络。此外，功能性ISMARA还可以预测皮质激素生成过程中TF的间接靶点。对预测的顶部TF基序及其预测靶标的深入分析显示，它们与我们的基因表达分析中鉴定的基因有很强的相关性。阐明了基序-基序相互作用，其中ISMARA以最强的统计强度预测了由TF及其靶标介导的调节网络，并提出了在神经干细胞中跨扩张、神经发生和胶质发生阶段活跃的多个核心网络。还确定并预测了神经源性谱系中活跃的TF调节网络。
利用我们生成的基因表达数据，我们探索了神经干细胞、基础祖细胞和未成熟的新生神经元中可能活跃的信号相互作用。为了评估皮层发育过程中的旁分泌信号传导，分析了基因数据库中440种精选受体的表达。这些数据证实了据报道在大脑发育过程中干细胞和祖细胞中活跃的几种已知信号通路的表达，但也确定了皮质类固醇生成所有阶段的其他信号网络，这些信号网络尚未被研究，在大脑发育的早期阶段，其功能尚不清楚。通过高通量微流体方法分析了其中一些信号通路在神经干细胞维持和分化中的作用。这项研究揭示了神经干细胞增殖和分化中组合信号通路的独特逻辑。
文章在《中国神经再生研究（英文版）》杂志2024年2期发表。
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https://www.sjzsyj.com.cn/CN/10.4103/1673-5374.377589
引用本文：Mukhtar T, Taylor V (2024) Dynamic transcriptional programs define distinct mammalian cortical lineages. Neural Regen Res 19(2):387-389.
