同时绘制数百万老化脑细胞图谱Mapping Millions of Aging Brain Cells Simultaneously - Neuroscience News

环球医讯 / 干细胞与抗衰老来源:neurosciencenews.com美国 - 英语2026-07-31 06:39:27 - 阅读时长8分钟 - 3959字
洛克菲勒大学研究人员开发了两种创新的高通量单细胞基因组学工具IRISeq和EnrichSci,能够同时检测数千万脑细胞的分子状态,揭示了细胞群落和稀有细胞群体如何驱动年龄相关衰退。IRISeq无需显微镜即可绘制脑组织图谱,发现白质中存在炎症小胶质细胞、少突胶质细胞和星形胶质细胞的簇集现象,而淋巴细胞则在脑室周围特定区域驱动炎症反应;EnrichSci则能针对稀有细胞群体进行深度分子分析,发现尽管许多基因在衰老过程中表达水平保持稳定,但其外显子(形成成熟RNA的部分)发生与选择性剪接相关的重要变化,这一发现对理解神经退行性疾病机制具有重要意义。
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同时绘制数百万老化脑细胞图谱

摘要: 研究人员开发了两种创新的高通量单细胞基因组学工具IRISeq和EnrichSci,用于解码衰老的分子奥秘。

这些技术使科学家能够同时检测数千万细胞的分子状态,揭示细胞群落和稀有细胞群体如何驱动年龄相关衰退。

关键研究发现

  • 光学自由空间映射(IRISeq):该工具将DNA用作"分子标尺",无需显微镜即可绘制组织布局。数百万带条形码的微珠捕获基因表达信息,并与邻近微珠交换信号以重建细胞位置。
  • 炎症细胞群落:使用IRISeq,研究人员发现脑白质中存在炎症小胶质细胞、少突胶质细胞和星形胶质细胞的簇集现象。这些发现表明白质是一个极易受损区域,疾病相关状态在该区域相互强化。
  • 脑室特异性炎症:研究团队发现淋巴细胞专门在脑室(充满液体的空间)附近驱动炎症,这种局部活动是传统方法可能忽略的。
  • 靶向稀有细胞(EnrichSci):该方法在进行深度分子分析前,先分离并富集稀有但具有生物学意义的细胞群体,如特定的少突胶质细胞亚型。
  • 意外的基因变化:研究人员发现,尽管许多基因在衰老过程中维持稳定的表达水平,但它们的外显子(形成成熟RNA的基因部分)会发生与选择性剪接相关的重要变化。

来源: 洛克菲勒大学

尽管衰老过程仍有许多未解之谜,但随时间变化始终是其核心特征。伴随衰老的生物变化似乎发生在体内许多细胞中。问题在于,我们体内有数百亿细胞,而其中大多数细胞可能发生的变化仍不为人知,部分原因是传统技术的局限性。

因此,洛克菲勒大学的曹俊越(Junyue Cao)开发了一套高通量单细胞基因组分析工具,可同时检查衰老如何影响大脑中数千万细胞的分子状态。

目前,曹俊越的"单细胞基因组学与种群动力学实验室"已开发出两种新工具和概念,用于研究衰老过程中的分子变化、基因表达和细胞间动态。

在发表于《自然·神经科学》和《细胞基因组学》的论文中,曹俊越及其团队描述了这些新技术以及它们已经产生的生物学见解。

曹俊越表示:"这些方法本质上采取了两条不同的路径来理解细胞动态和伴随衰老的分子变化过程的不同要素。"

分子邻居

曹俊越实验室专门开发新型高通量单细胞测序技术,该技术可同时揭示数百万个单个细胞的基因表达和分子动态。

虽然这些方法可用于各种分析,但曹俊越实验室专注于衰老研究。他的团队此前曾使用单细胞测序技术来识别稀有脑细胞类型、追踪脑细胞老化过程、确定最容易受到年龄相关衰退影响的细胞,并发现衰老可能是由特定分子信号触发的发育阶段。

曹俊越实验室开发的这两种新方法——IRISeq和EnrichSci——从不同角度应对细胞衰老问题。

曹俊越实验室的医学博士生阿卜杜拉·阿卜杜勒(Abdulraouf Abdul)表示,IRISeq利用了最近的发现,即DNA可以像分子条形码甚至标尺一样发挥作用,记录哪些分子彼此接近。"几个世纪以来,科学家一直依靠显微镜研究组织并了解细胞如何组织。我们不禁思考,DNA本身能否用于绘制整个组织图谱而完全不使用显微镜?"

该技术正是为此设计的。在阿卜杜勒和曹实验室的研究员江惟荣(Weirong Jiang)的领导下,研究团队开发了一种光学自由、高通量的方法,使用数百万带条形码的微米级微珠来捕获组织中的局部基因表达信息。这些微珠与附近的微珠交换基于DNA的信号,使研究人员能够拼凑出细胞在组织中的位置——而且完全不需要显微镜。

阿卜杜勒及其同事在《自然·神经科学》上描述了这项工作。

阿卜杜勒表示:"使用IRISeq,我们可以在不同细节层次上重建组织布局——几乎就像在地图上放大和缩小——而无需拍摄任何图片。这意味着我们可以研究非常大的组织片段或多组织切片,而使用传统成像方法则要困难得多或成本更高。本质上,我们以一小部分成本将测序转变为'观察'生物学的新方式。"

曹俊越补充道:"我们可以利用这种地图交互来观察细胞如何在衰老过程中受外部细胞相互作用驱动。它可以同时探测大脑中任何地方的任意两种或更多类型细胞之间的相互作用。"

使用这种方法,研究团队绘制了老化大脑中的炎症细胞群落。他们发现炎症亚型的小胶质细胞、少突胶质细胞和星形胶质细胞往往在白质中聚集并相互作用。这些发现表明,白质可能是老化大脑中一个特别脆弱的区域,疾病相关的细胞状态在此出现并相互强化。

例如,他们发现一种称为淋巴细胞的免疫细胞以非常特定的方式在老化大脑中驱动炎症。

阿卜杜勒表示:"它们的活动集中在某些区域,特别是靠近大脑充满液体的空间(即脑室)附近。如果没有空间信息,这种局部免疫活动很容易被忽略。"

曹俊越表示:"了解聚集在一起的细胞类型以及它们聚集的位置,可以为抗衰老干预提供潜在靶点。"

意外之处的变化

第二种方法称为EnrichSci,发表在《细胞基因组学》上,是一种单核RNA测序方法,首先在混合细胞群体中靶向并分离稀有但具有生物学意义的细胞,提高样本中目标细胞类型的百分比。在富集稀有目标细胞后,EnrichSci再深入研究每个细胞的分子编程。

研究人员在老化小鼠大脑中应用EnrichSci,富集了此前确定的在衰老过程中特别容易发生问题转变的稀有细胞群体,其中包括仅在中枢神经系统中发现的少突胶质细胞亚型。

这些细胞包裹大脑和脊髓中的神经元轴突,并与神经退行性疾病相关联。在这些衰老亚型中,研究人员发现了基因表达和被称为外显子的关键遗传元件的变化,外显子对基因的转录后调控至关重要。

曹俊越实验室的医学博士生、第一作者廖安德鲁(Andrew Liao)描述道:"外显子是构成成熟RNA转录本的基因部分,这些转录本要么被翻译成蛋白质,要么发挥其他生物学功能。"

他们识别出的外显子变化表明,转录后调控在少突胶质细胞老化过程中发挥重要作用,并可能为调节年龄相关神经退行性变化提供新靶点。

曹俊越补充道:"令人惊讶的是,我们还发现许多基因在衰老过程中不会发生显著的表达变化,但它们的外显子会发生变化。这些变化与选择性剪接相关,选择性剪接是创造不同蛋白质功能的关键机制。但这些变化也可能与包括癌症在内的多种疾病相关联。"

超越衰老

研究人员希望他们的技术能作为临床和研究工具,用于诊断疾病并揭示各种条件下的新生物学。

阿卜杜勒表示:"我们已经在扩大IRISeq的应用范围,以研究以前不可行规模的衰老和药理学干预。这一愿景的核心理念是细胞并非孤立行动——它们的行为取决于它们所在的位置以及周围有哪些其他细胞。"

"没有这种背景研究细胞,就像在书页被撕碎后阅读单个单词。通过保持细胞之间的空间关系,IRISeq使研究人员能够在更大样本集和更广泛背景下研究组织如何运作、变化以及对疾病作出反应。"

廖安德鲁希望将EnrichSci扩展到同时分析RNA和染色质可及性。"这种联合检测将能够捕获基因和外显子表达变化以及其潜在的表观遗传变化,"他表示。

"我们希望将这种方法应用于进一步研究少突胶质细胞和其他在年龄相关神经退行性疾病中易受损细胞类型的衰老变化。"

曹俊越表示,他们的新技术可用于研究多种生物环境中的细胞动态。"虽然我的实验室专注于与衰老相关的细胞种群动态,但这些技术可用于任何疾病模型系统。例如,IRISeq可用于研究癌症进展过程中的免疫细胞相互作用,而EnrichSci可以阐明可能涉及疾病进展的转录后变化。"

解答关键问题:

问:如何不用显微镜"看到"组织图谱?

答: IRISeq将DNA变成传感器。通过使用通过DNA信号"相互通信"的微珠,研究人员可以根据哪些微珠是邻居来重建每个细胞的确切位置,本质上是"计算"图谱而不是拍摄照片。

问:为什么在这项研究中"外显子"比"基因"更重要?

答: 人们此前认为衰老意味着基因简单地"开启"或"关闭"。这项研究表明,基因可以保持"开启"状态,但它们的组装方式(通过外显子)会发生变化。这种"选择性剪接"可以创造不同的蛋白质功能,可能促进神经退行性疾病或癌症。

问:白质为何如此脆弱?

答: IRISeq揭示炎症细胞类型不仅仅存在于白质中;它们在那里聚集。这表明这些细胞相互作用并强化彼此的负面状态,在年龄相关衰退和疾病中创造了一个"热点区域"。

编辑说明:

  • 本文由神经科学新闻编辑编辑。
  • 已全面审阅期刊论文。
  • 工作人员添加了额外背景信息。

关于此遗传学和脑图谱研究新闻

作者: Katherine Fenz

来源: 洛克菲勒大学

联系人: Katherine Fenz – 洛克菲勒大学

图片: 图片由神经科学新闻提供

原始研究: 开放获取。

"通过IRISeq进行哺乳动物脑衰老的光学自由空间基因组学" 由 Abdulraouf Abdulraouf、Weirong Jiang、Zehao Zhang、Zihan Xu、Ziyu Lu、Tiffany Merlinsky、Andrew Liao、Ahmet Doymaz、Samuel Isakov、Tanvir Raihan、Wei Zhou 和 Junyue Cao 撰写,《自然·神经科学》

DOI:10.1038/s41593-026-02293-1

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