整合基因共表达网络分析揭示阿尔茨海默病病理相关的蛋白编码基因和长链非编码RNA

《Scientific Reports》：Integrative gene co-expression network analysis reveals protein-coding and LncRNA genes associated with Alzheimer’s disease pathology

本研究针对阿尔茨海默病(AD)病理机制中长链非编码RNA(lncRNA)功能不清的问题，通过整合396例人脑样本RNA-seq数据，构建了颞叶皮层(TCX)和额叶皮层(FCX)的共识加权拓扑重叠(wTO)网络。研究发现TCX区域存在显著的基因互作重构，而FCX区域主要表现为健康相关性的丢失；鉴定出46个蛋白编码基因和27个lncRNA为AD网络关键节点，并首次为100多个lncRNA预测了生物学功能。该研究为理解AD区域特异性病理机制提供了新视角，为lncRNA功能研究提供了新范式。

　　

在探索大脑奥秘的征程中，阿尔茨海默病(Alzheimer's Disease, AD)犹如一座难以逾越的大山。这种复杂的神经退行性疾病不仅剥夺了患者的记忆与认知能力，其背后的分子机制更是一片亟待探索的"黑暗森林"。传统研究告诉我们，AD病理通常从内侧颞叶开始，随着病情发展逐渐蔓延到额叶等大脑区域。然而，一个关键问题始终困扰着科学家：不同大脑区域是否以相同的方式受到AD的影响？特别是在基因调控层面，我们对于长链非编码RNA(long non-coding RNA, lncRNA)——这些不编码蛋白质却可能扮演重要调控角色的基因——在AD中的作用几乎一无所知。

正是在这样的背景下，来自德国柏林自由大学的研究团队在《Scientific Reports》上发表了他们的最新研究成果。他们采用了一种创新的整合分析方法，试图揭示AD大脑中基因共表达网络的重构规律，特别是lncRNA在其中可能发挥的关键作用。

研究团队运用了多项关键技术：从两个独立研究(Mayo和MSBB)获取了396例死后人脑样本的RNA-seq数据，涵盖颞叶皮层和额叶皮层；使用加权拓扑重叠(weighted Topological Overlap, wTO)方法构建基因共表达网络，并通过共识网络整合提高可靠性；采用k核(k-core)分解识别核心基因；利用随机游走重启(Random Walk with Restart, RWR)算法预测lncRNA功能；使用CIBERSORT进行细胞类型比例反卷积分析。

Construction and integration of gene co-expression networks

研究人员整合了五个RNA-seq数据集，经过严格的质量控制和标准化处理后，构建了符号加权基因共表达网络。通过设定权重阈值(|wTO| ≥ 0.5)过滤弱关联，显著减少了网络链接数量而保留了大部分基因节点。最终分别整合形成了颞叶皮层和额叶皮层的AD组与对照组共识网络，确保只保留跨数据集一致的基因关系。

Comparative analysis of the TCX networks

对颞叶皮层网络的深入分析揭示了AD条件下的显著网络重构。k核分解显示AD网络有306个核心基因，其中lncRNA比例(15%)显著高于对照网络。差异表达分析发现22个核心基因在AD中一致下调，包括17个蛋白编码基因和5个lncRNA。社区检测显示AD网络形成三个基因簇，而对照网络有五个簇。功能富集分析识别出八个主要功能类别，包括线粒体能量生产、细胞内运输、突触信号、神经发生、凋亡、细胞骨架组织、基因表达和细胞稳态。差异共表达分析表明AD网络中96%、77%和83%的链接分别是簇1、2和3特有的，这种重构影响了所有功能类别。

IncRNA functional assignment and core IncRNAs in TCX

通过随机游走重启算法，研究人员成功为54个TCX AD网络中的lncRNA预测了功能类别。特别重要的是，他们识别出27个具有功能注释的核心lncRNA，这些lncRNA很可能在AD网络失调中发挥关键作用。其中11个lncRNA(如FBXW7-AS1、ZRANB2-DT等)仅在AD网络中被赋予功能，提示它们在AD背景下可能获得了新功能。五个lncRNA(ITFG1-AS1、Lnc-MYCN-6、Lnc-EFR3A-6、HSALNG0089044和Lnc-CCDC68-1)在AD中一致下调表达。

Comparing TCX and FCX

额叶皮层的分析展现了与颞叶皮层截然不同的模式：FCX AD网络中86%的链接是保守的，而对照网络中83%的链接是对照特有的，表明FCX主要表现为健康基因互作的丢失而非网络重构。细胞类型反卷积分析显示，仅在TCX区域观察到AD相关的细胞组成变化：兴奋性神经元显著减少，而星形胶质细胞、少突胶质细胞前体细胞和内皮细胞增加。这种细胞组成变化可能部分解释了TCX网络中观察到的基因共表达重构。

研究结论表明，AD早期阶段(特别是在额叶皮层)主要表现为基因互作的丢失，而疾病进展则会触发网络重构，这可能是大脑为维持基本功能而采取的补偿机制。研究人员不仅揭示了AD大脑中基因共表达网络的区域特异性改变，还识别出46个蛋白编码基因和27个lncRNA作为AD病理的潜在关键调节因子。这些发现为理解AD的分子机制提供了新视角，为未来研究提供了有前景的候选基因，为深入探索lncRNA在正常脑功能和AD发展中的作用奠定了坚实基础。

该研究的创新之处在于采用了共识网络方法整合多数据集，有效减少了技术噪音和批次效应，提高了发现的可靠性。通过将lncRNA与已知功能的蛋白编码基因在网络上关联起来，为这些"黑暗物质"赋予了潜在生物学功能，为lncRNA研究提供了新范式。研究揭示的脑区域特异性网络改变模式，为理解AD病理进展的时空动态提供了重要线索，对开发区域特异性的治疗策略具有启示意义。