Nature：AD研究继续深入！研究观察单个阿尔茨海默病神经元的体细胞基因组变化
阿尔茨海默病(AD)是一种常见的、进行性的、致命的年龄相关性神经退行性疾病，其特征是神经元丢失和错误折叠蛋白的沉积。淀粉样蛋白-β寡聚物的形成可能启动疾病发病机制，触发包括tau神经原纤维缠结和氧化应激的发展在内的级联事件。尽管有大量关于错误折叠蛋白形成的机制研究，但AD细胞功能障碍的机制还不清楚。
近日，美国马萨诸塞州波士顿儿童医院曼顿孤儿病中心遗传学和基因组学部Christopher A. Walsh教授在国际著名期刊Nature发表题为“somatic genomic changes in single alzheimer’s disease neurons”的研究文章，文章为了验证基因组损伤的特定机制影响AD神经元的假设，研究人员对AD患者和正常对照组的单个神经元进行了单细胞全基因组测序(scWGS)，以比较与AD相关的体细胞突变的数量、基因组位置和种类。
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衰老过程中神经元的体细胞突变
研究人员对从AD患者和神经正常对照个体的大脑中分离出的锥体神经元进行了scWGS。分析了8例AD患者的91个神经元和18个正常对照组的159个神经元。在正常个体，神经元sSNVs随着年龄的增加的速度为每年16-21个sSNVs。使用来自其他人体组织的克隆扩增细胞进行的研究显示，sSNVs每年的增幅从13 -55 sSNVs不等，说明更快分裂的细胞类型的比率更高。
AD的体细胞突变
研究人员评估了8个AD个体大脑神经元中的sSNVs负担，发现AD神经元在年龄基础上显示出比预期更多的sSNVs。这种变化在神经元之间是可变的，反映了特定大脑区域神经元中AD病理的可变存在。在MDA实验中，AD神经元与年龄匹配的神经典型对照组神经元直接相比，也显示出sSNVs显著增加。
在PFC中，观察到8例AD个体中有7例的sSNVs相对于正常老化显著增加。AD中sSNV计数最高的几个基因组来自于海马体，其中8个病例中的5个也显示了与正常老化相比sSNV的显著增加。这些结果表明，AD中的神经元包含了数百个额外的sSNVs，超出了其年龄的预期，这表明疾病过程产生的基因组损伤水平相当于超过十年的正常sSNVs积累。
AD神经元的突变特征分析
研究人员进行了突变特征分析，以确定是否有特定的过程导致AD神经元的体细胞改变。研究人员把分析重点放在神经元特征A和C，因为特征B包含克隆发育突变。在所有样本中，突变随年龄的增长而增加。特征A也显示了相对于年龄匹配的对照组，AD的边际增加，这在MDA实验中没有达到统计学意义，但表明这些突变机制可能在疾病背景下被加强。
另一方面，与对照组相比，AD神经元的特征C显著增加，这占了观察到的大部分过度变化。与特征A相比，特征C在神经元之间显示了更多的变化，这表明特征C可能是由不规则的“灾难性”事件导致的，与特征A所代表的均匀衰老形成对比。
AD神经元的氧化损伤
DNA氧化，之前在AD个体大脑中观察到的，可能与AD中多余的sSNVs有关，研究人员直接检测了单个神经元的核苷酸氧化损伤。由于氧化应激导致的最常见的氧化核苷酸损伤是8-氧鸟嘌呤(8-oxoG)，因此它被用作细胞氧化状态和DNA损伤的生物标志物。8-oxoG抗体免疫荧光显微镜显示AD神经元中8-oxoG水平显著高于正常对照组，表明氧化核苷酸损伤水平的增加导致AD神经元中特征A的变化和特征C的增加。
转录对体细胞SNVs的影响
对神经元功能和存活至关重要的基因突变可能直接影响细胞的适应性。尽管在人类神经元中转录基因的优先修复，但基因组转录区域的sSNVs负担与大脑中的基因表达水平相关。
当这一观察结果以特征分离时，随着表达的增加，研究人员观察到特征A突变增加，特征C突变减少。对于特征A，转录过程中的事件似乎在产生突变中起作用，而特征C与表达负相关，因此可能在转录过程中更有效地修复。
总 结
综上所述，AD患者大脑中的兴奋神经元积累了基因组损伤--可能是永久性的突变--超过了衰老本身造成的水平。AD神经元中基因组SNV积累的模式似乎不同于正常衰老。这些基因组变化可能包括一系列表现，包括单链DNA损伤和双链突变。
未来专门设计的比较DNA损伤和永久性突变的研究可能会进一步揭示这些相关现象对AD的不同影响。随着技术的进步，其他类型的体细胞变异--如短插入和缺失、结构变异和逆转录转位事件--也可以进行更深入的探索。
参考文献
Miller, M.B., Huang, A.Y., Kim, J.et al. Somatic genomic changes in single Alzheimer’s disease neurons. Nature (2022). https://doi.org/10.1038/s41586-022-04640-1
编译作者：Dr.Hu（brainnews创作团队）
校审：Simon（brainnews编辑部）