发布日期: 2024年10月17日
来源:生物通
文章内容
现有的“培养皿中的帕金森”模型可以有效地将干细胞转化为脑细胞,但速度不够快,无法研究患者特异性细胞病理,从而指导量身定制的治疗策略。这一点很重要,因为帕金森病患者是多种多样的,一刀切的治疗策略可能对某些患者不起作用。哈佛大学布里格姆研究小组的技术不仅使干细胞向脑细胞的转化可以在几周内可重复地实现而不再需要几个月时间。这使研究人员能够开发出反映在这段时间内大脑中可能发生的各种蛋白质错误折叠病理的模型。这项研究的结果发表在《神经元》杂志上。
帕金森病是一种进行性和退行性的脑部疾病。患有这种疾病的人通常会出现行动迟缓、颤抖、肌肉僵硬和语言障碍等健康并发症。帕金森病与阿尔茨海默病、额颞叶痴呆等其他神经退行性疾病一起,会导致神经元中的蛋白质积聚,导致蛋白质错误折叠和细胞功能受损,目前的PD疗法可以缓解一些症状,但不能解决蛋白质错误折叠的根本原因。
这几种神经退行性疾病具有标志性病理——中枢神经系统(CNS)的各种神经元和胶质亚型中广泛存在富含蛋白质的包涵体,疾病特异的包涵体结构具有多样性,甚至可以在同一细胞类型中包含不同的超微结构,例如富含膜的αS包涵体和富含纤维原的LBs 可以共存于同一个神经元中。这种异质性在神经退行性疾病中的意义尚不清楚。文章作者Khurana说:“问题在于,不同的PD患者,甚至同一患者的不同脑细胞中,蛋白质簇形成的方式都不同。”“这就引出了一个问题:我们如何在培养皿中模拟这种复杂性?”我们如何才能做到足够快,使其在诊断和药物发现方面具有实用性?”
诱导多能干细胞(iPSC)衍生的中枢神经系统模型提供了一种潜在的患者特异性模型系统,用于实时可视化包涵体形成,部分弥补了终末期尸检分析的局限性。然而,目前的人类iPSC模型具有有限的可追溯性,通常需要长时间的分化。标准患者衍生的iPSC模型既不能重现,也不能在合理的时间框架内形成成熟包涵体。当iPSC衍生的神经元暴露于淀粉样蛋白“种子”中时,包裹体的异质性及其与脑病理的关系也没有得到彻底的解决。
作者在此基础上提出了将包涵形成与从iPSCs到CNS细胞的一步转分化结合起来的可筛选的iPSC“包涵病”模型——通过piggyBac (pB)载体以可扩展和无病毒的方式表达转分化因子和有聚集倾向蛋白,通过all-in-one pB转基因或针对特定基因组位点的转基因,可以实现快速诱导iPSCs到CNS细胞的转分化与包涵体形成一步结合起来,在转分化的CNS细胞中实现同时表达类似人脑水平的聚集倾向蛋白。他们尝试了约60个pb转染系,用于诱导多能干细胞向中枢神经系统转分化为皮质神经元或星形胶质细胞。包涵体及其对细胞存活的影响可以在单包涵体分辨率下进行追踪。他们通过α-突触核蛋白突变体的转基因表达或纤维原的外源接种,构建了典型皮质神经元α-突触核蛋白包涵病模型,还有一些有趣的发现:
典型的皮质αS包涵体病模型显示这个方法可以快速诱导(~ 2周)自发形成富含脂质的包涵体或外源接种富含纤维原的包涵体;
这些模型适用于单细胞和单包涵体分辨率的纵向跟踪;
模型揭示多种包涵体亚型可匹配家族性和散发性PD脑中的包涵体;
一类p62-/泛素阳性的富含纤维原的包涵体在神经元中相对稳定并具有神经保护作用;
相比之下,富含脂质的一类包涵体是高度动态和有毒的。
基因组规模的CRISPR筛选和系统的αS蛋白相互作用图谱确定了包括RhoA在内的关键蛋白,这些蛋白在被隔离为特定的包涵体亚型时可能是有毒的。
用包涵体病模型得到的发现,在死后突触核蛋白病脑中得到验证
不同α-突触核蛋白包涵亚型对神经元活力的影响不同,
这些易于处理的中枢神经系统模型揭示了αS包涵体之间的动态相互作用,它们内部的分子相互作用,以及死后大脑中重要的生物学亚型,将在功能基因组分析和蛋白质疾病药物开发中发挥作用。这种可扩展的包涵体病模型将有助于神经退行性疾病的生物和药物发现,以及功能基因组学和个性化医疗。
资深作者Vikram Khurana说:“我们试图评估在实验室中制造人类脑细胞的速度,这给我们提供了一个了解帕金森病和多系统萎缩和路易体痴呆等相关疾病患者大脑中发生的关键过程的窗口。”“而且,与以前的模型不同,我们希望在足够短的时间内完成这项工作,使这些模型对高通量遗传和药物筛选有用,并且足够容易,许多实验室可以在学术界和工业界使用。”
在标志着进步的同时,该模型也有一些研究人员试图解决的局限性。首先,它目前产生不成熟的神经元。研究人员的目标是用成熟的神经元复制这个模型,以模拟衰老对形成的蛋白质聚集体的影响。虽然新系统可以快速地在大脑中产生神经元和关键的炎性“神经胶质”细胞,但目前的论文只对这些细胞进行了单独的研究。该团队目前正在结合这些细胞来研究蛋白质聚集过程的炎症反应,这可能对帕金森病的进展很重要。
该研究的两位主要作者都是BWH神经内科的研究员,第一作者之一Alain Ndayisaba说:“在一个关键的应用中,我们利用这项技术来识别候选的放射性示踪分子,以帮助我们可视化我们在临床中看到的活体患者大脑中的α -突触核蛋白聚集病理。”共同第一作者 Isabel Lam表示“这项技术将为快速开发来自个体患者的‘个性化干细胞模型’铺平道路。在进入临床试验之前,这些模型已经被用于在培养皿中有效地测试新的诊断和治疗策略,这样我们就可以将正确的药物用于正确的患者。”
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