Innovative Technik offenbart "Kernidentitäten" von Gehirnzellen

Innovative Technik offenbart "Kernidentitäten" von Gehirnzellen

In China laufen sie um die Ecke (April 2019).

Anonim

Das menschliche Gehirn besteht aus etwa 170 Milliarden Zellen, von denen jede für bestimmte Aufgaben entwickelt wurde, was eine Schlüsselfrage aufwirft: Was unterscheidet diese Zellen voneinander?

Die meisten Biologen versuchen, diese fundamentale Frage zu beantworten, indem sie Zellen einzeln isolieren und ihre molekularen Fingerabdrücke nehmen. Durch die Sequenzierung der RNA in jeder einzelnen Zelle können Wissenschaftler bestimmen, welche Gene in einem bestimmten Gewebe "an" waren. Aber die Techniken, die verwendet werden, um Zellen aus Gewebeteilen zu reißen, sind schwierig auf die empfindlichen, spindeldürren Neuronen des menschlichen Gehirns anzuwenden - und haben außerdem statistische Einschränkungen.

Jetzt haben Forscher von UC San Francisco gezeigt, dass es möglich ist, die zelluläre Identität zu untersuchen, indem Gehirngewebe-Proben pulverisiert werden, ihre RNA in großen Mengen extrahiert wird und nach charakteristischen Mustern der Genaktivität gesucht wird. Die neue Studie, die auf dem Titelblatt der September 2018-Ausgabe von Nature Neuroscience veröffentlicht wurde, analysierte Daten von Milliarden von Zellen, die aus über 7200 neurotypischen Gewebeproben gesammelt wurden, die von 840 menschlichen Spendern in den letzten zehn Jahren gesammelt wurden.

"Studien, die Zehntausende von einzelnen Zellen analysieren, sind beeindruckend, können aber den Milliarden von Zellen, die in intakten Gewebeproben vorhanden sind, einfach keine Kerze auffangen", sagte Michael Oldham, UCSF-Assistenzprofessor für neurologische Chirurgie und leitender Autor des Studie. "Die Menschen haben den Informationsgehalt von Omics-Datensätzen, die aus Massengeweben erzeugt werden, unterschätzt - mit diesem Ansatz können wir alle Arten von vorhandenen Daten aussieben, um eine große Bandbreite biologischer Fragen zu behandeln."

Massengewebeproben enthalten von Natur aus eine Vielzahl von Zelltypen. Die Forscher stellten die Hypothese auf, dass, wenn jeder Zelltyp ein charakteristisches Muster der Genexpression aufweist, diese Signaturen konsistent über viele Gewebeproben hinweg auftauchen würden. Mit anderen Worten, das bestimmte Zellsortiment in einem gegebenen Gewebe sollte die Gesamtgenexpression in einer vorhersagbaren Weise steuern.

Unter Verwendung veröffentlichter Datensätze und etablierter Marker für die zelluläre Identität entdeckten die Wissenschaftler die verräterischen Fingerabdrücke wichtiger Zellklassen - nämlich Neuronen, Oligodendrozyten, Astrozyten und Mikroglia - über Tausende von Transkriptomen. Die Forscher haben ihre Arbeit als Online-Ressource zur Verfügung gestellt. Der Standort ermöglicht es Wissenschaftlern, leicht zu identifizieren, welche Gene charakteristisch durch verschiedene Zellklassen im Gehirn exprimiert werden und wo diese Zellen üblicherweise gefunden werden.

Diese neue Technik könnte Wissenschaftlern helfen, vorherzusagen, welche Zellen und Gehirnregionen die Hauptziele einer bestimmten Krankheit sind. Die Forscher haben diese Technik bereits genutzt, um die Expression von Genen zu modellieren, von denen bekannt ist, dass sie das Risiko für Alzheimer erhöhen.

Sie fanden heraus, dass zwei Gene, die mit der früh einsetzenden Alzheimer-Krankheit assoziiert sind - APP und PSEN1 genannt - hauptsächlich von Neuronen und Oligodendrozyten exprimiert werden. Im Vergleich dazu werden zwei Gene, die mit spät einsetzendem Alzheimer assoziiert sind - APOE und TREM2 - überwiegend von Astrozyten und Mikroglia exprimiert. Diese Befunde deuten darauf hin, dass wichtige transkriptionelle Veränderungen in spezifischen Zelltypen den verschiedenen Manifestationen der Krankheit zugrunde liegen könnten.

Diese Art von Analyse kann in Geweben jenseits des menschlichen Gehirns eingesetzt werden, um Zellen in jedem biologischen System, in jeder Tierart, sowohl in gesunden als auch in Krankheitszuständen, zu profilieren. Neben der Analyse der Genexpression kann der Ansatz angepasst werden, um herauszufinden, welche Proteine, Lipide oder epigenetische Marker bestimmte Arten von Zellen am besten repräsentieren.

Im Kern kann die neue Technik Wissenschaftlern helfen, zu verstehen, warum verschiedene Zelltypen so funktionieren, wie sie es tun - und ohne die mühsame Aufgabe, Gewebe zellenweise auseinander zu nehmen.