科学问题
脑衰老伴随突触通信受损与白质退变,也是阿尔茨海默病等退行性疾病的核心诱因。但过往研究多依赖啮齿类动物,难以反映灵长类特化的大脑架构;人类脑组织又受限于死后异质性与取材困难,且以往工作鲜少在同一样本中覆盖全生命周期与多脑区。领域亟待厘清:正常脑衰老与神经退行性病变在细胞与分子层面究竟享有哪些保守通路,各脑区与细胞亚群在演进过程中又呈现怎样的易感性差异?
背景与领域脉络
过去十余年,单细胞测序技术的演进推动了小鼠与人类脑图谱的快速构建。然而,小鼠大脑缺乏灵长类高度发达的皮层网络与复杂的神经核团,导致诸多衰老机制无法平移至人类。人类尸检样本虽然真实,却常受年龄、生前基础疾病以及死后采样延迟干扰,难以捕获健康的基线变化。食蟹猴等非人灵长类动物在神经解剖和认知回路层面与人类高度接近,人工饲养环境亦能严格控制环境变量,是解析内在细胞衰老机制的理想模型。以往非人灵长类脑衰老研究多聚焦于前额叶或海马等单一区域,样本也集中在常规老龄段。由于缺乏覆盖同一批个体、跨全脑主要脑区、且涵盖极端长寿周期的多模态表观与转录组基线,灵长类脑老化的分子时空级联机制此前一直未能被系统解析。
方法与技术路线
研究选取了23只经历育龄后转入衰老队列的雌性食蟹猴(Macaca fascicularis)。个体划分为四个年龄组:青年组(5–6岁,6只)、中年组(10–12岁,5只)、老龄组(22–23岁,6只)以及相当于物种极限寿限的超高龄组(28–31岁,6只)。采样覆盖全脑八大解剖脑区:前额叶皮层(PFC)、海马结构(Hf)、纹状体(Str)、丘脑(Tha)、下丘脑(Hyt)、中脑(MB)、脑桥与延髓(PM)以及小脑(Cer)。团队在微流控平台(DNBelab C4)上对解离出的细胞核并行实施单核转录组测序(snRNA-seq)与单核染色质可及性测序(snATAC-seq)。质控筛选后,snRNA-seq保留1,461,941个细胞核(每核中位检出1,290个基因、2,601个UMI),snATAC-seq保留1,493,932个细胞核(每核中位检出6,980个片段、TSS富集得分11.57、FRiP达70.36%)。此外,研究结合Stereo-seq空间转录组学平台辅助定位星形胶质细胞与小胶质细胞亚群,通过顺式调控元件(cCRE)与临近基因的协同变化构建全脑调控网络,并与人类衰老及神经退行性病变公共数据集进行整合映射。
主要结果
构建近三百万规模多组学图谱
研究共获取2,955,873个细胞核数据,涵盖snRNA-seq的1,461,941个核与snATAC-seq的1,493,932个核。降维聚类定义出18个主要细胞大类,并在转录组与可及性元件间建立了128,317对顺式调控关联(cCRE-gene linkages)。
神经元与胶质细胞精细亚型拆解
多组学联合分析在snRNA-seq层面细分出59种神经元亚型。针对皮层下混杂聚集的飞溅神经元(splatter neurons),进一步拆解为18个表达OXT、HCRT、AVP、POMC等神经肽与递质的亚群;胶质与基质细胞则鉴定出3类星形胶质细胞、3类小胶质细胞、2类少突胶质细胞(ODC)、3类前体细胞(OPC)及7种血管基质亚型。
脑桥延髓呈现白质衰老热点特征
多细胞网络变化表明,后脑结构中的脑桥和延髓在衰老进程中展现出强烈的转录组漂移与胶质活化。该区域中GFAP高表达的Ast2型纤维性星形胶质细胞与促炎性Mic2、Mic3小胶质细胞显著增多,少突胶质谱系髓鞘相关基因表达下调,揭示白质退行性改变是灵长类脑衰老早期的核心事件。
神经元展现区域间保守衰老级联
与非神经元细胞相比,投射神经元在不同脑区之间表现出高度保守的基因退行模式。突触囊泡转运、神经投射引导及突触可塑性相关基因普遍下调,这一规律贯穿从早老期至超高龄期的渐进演变过程,且与人类阿尔茨海默病样本呈现一致的分子下调谱。
创新点
相比以往仅针对恒河猴单个皮层区域或啮齿类动物的零散研究,本研究首次在同批非人灵长类个体中覆盖了从青年到31岁极限寿限的全脑八大解剖功能区。技术上实现了近三百万单核转录组与染色质可及性的高质量并行测序,并结合原位空间转录组技术对胶质亚群进行解剖定位。概念上打破了以往侧重前额叶与海马的思维定势,确立了脑桥与延髓区域为灵长类脑衰老中此前被低估的多细胞退变热点,并绘制出长寿个体的染色质重塑基线。
意义与影响
该成果搭建了迄今最完整的灵长类脑全生命周期单细胞调控坐标轴,为神经生物学界提供了开放查询平台。研究不仅阐明了灵长类轴突髓鞘化与突触调控随增龄劣化的表观与转录机制,更厘清了生理性脑老化与病理性神经退行性病变在靶向细胞类型上的交叠与分界。这为阿尔茨海默病等重大脑疾病锁定了更为上游的易感网络,提供了靶向胶质细胞以延缓脑衰老的潜在候选分子与细胞干预窗口。
局限与待验证
研究选取的23只实验动物全部为雌性食蟹猴,虽然排除了性别干扰并贴合女性阿尔茨海默病高发背景,但结论尚无法直接外推至雄性个体。此外,针对染色质可及性数据,当前分辨率未能将高度异质性的飞溅神经元及部分微量胶质亚态有效区分,深层次的转录因子调控机制仍需结合单细胞靶向扰动或电生理等功能手段进一步验证。
对我们的相关性
单细胞与计算生物学研究者可借鉴其跨脑区无监督整合、稀疏转录组与表观组关联匹配的算法架构,亦可直接挖掘开放图谱中的转录因子结合位点以开发基因调控网络预测模型。对于开发神经系统空间组学算法的研究者,文中Stereo-seq与snRNA-seq细胞类型反卷积的映射策略具有直接参考价值。从事衰老标志物筛选与退行性病变模型研发的团队,能够利用该数据作为标准基准,校准人诱导多能干细胞或动物疾病模型在脑桥延髓等关键病变区域的病理保真度。
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