综述:NCRAD:通过高质量生物样本与数据推进阿尔茨海默病研究

【字体: 时间:2025年09月17日 来源:Alzheimer's & Dementia 11.1

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  本综述系统阐述了国家阿尔茨海默病及相关痴呆症中心库(NCRAD)成立35年来在神经退行性疾病研究领域的核心贡献。文章重点介绍了NCRAD通过标准化操作流程(SOPs)、自动化存储系统(如Hamilton BiOS M10)和质量控制体系(QA/QC),为91项研究提供超过13.5万份样本的规模化生物样本库管理经验,并详述其在遗传发现(如PS1/PS2/APP基因)、功能基因组学(iPSC、转录组学)和生物标志物(ATN框架)开发中的关键作用。

  

摘要

国家阿尔茨海默病及相关痴呆症中心库(NCRAD)自2002年成立以来,已成为支持阿尔茨海默病(AD)及相关痴呆症(ADRD)研究的核心资源。通过标准化收集、处理及储存来自91项研究的超过135,000名参与者样本,NCRAD建立了涵盖DNA、血浆、血清、脑脊液(CSF)、外周血单核细胞(PBMCs)及诱导多能干细胞(iPSCs)的多维度生物样本库,并分发超过440,000份样本至全球300余个研究团队。

1 引言

AD与ADRD作为复杂的神经退行性疾病,其研究长期受限于高质量生物样本的可及性。NCRAD通过与美国国家老龄化研究所(NIA)的合作协议,建立了支持生物标志物发现、遗传研究和治疗开发的国家级资源库。其标准化操作流程与严格质量保证体系,显著提升了研究的可重复性与科学性。

2 历史演进

NCRAD的前身可追溯至1990年印第安纳AD研究中心(ADRC)的细胞库核心。早期工作集中于早发性AD(EOAD)家系的DNA收集,推动了早老素1(PS1)、早老素2(PS2)和淀粉样前体蛋白(APP)基因的发现。2002年转型为U24合作协议后,NCRAD正式成为国家生物样本库,并逐步扩展至晚发性AD(LOAD)和功能基因组学研究领域。2015年后,随着ATN(Aβ、tau、神经退行)生物标志物框架的建立,NCRAD进一步加强对血浆、CSF等液态活检样本的收集与标准化处理。

3 高质量样本的质量控制体系

NCRAD通过自动化液体处理系统、核酸提取平台(如磁珠法DNA/RNA提取)和超低温存储系统(-80°C Hamilton BiOS M10)确保样本一致性。其质量控制包括:

  • 样本鉴定:采用96-SNP指纹阵列验证样本身份及APOE基因型

  • 参考池系统:为血浆、血清、CSF创建研究特异性参考池,控制检测批次效应

  • 核酸质量:DNA纯度(260/280比值1.65-2.2)、RNA完整性(RIN值平均8.5)

  • 信息管理:2025年启用OpenSpecimen系统实现样本全生命周期追踪

4 研究范围与样本类型

NCRAD支持的91项研究涵盖EOAD、LOAD、额颞叶痴呆(FTD)、帕金森病(PD)、唐氏综合征等多种疾病类型(表1)。样本类型包括:

  • DNA(81项研究,11.6万参与者):用于全基因组关联研究(GWAS)和测序(ADGC、ADSP项目)

  • 液态活检:血浆(64项研究)、血清(31项研究)、CSF(24项研究)

  • 细胞资源:PBMCs(16项研究)用于iPSC生成,已储存480株iPSC系

  • 组织样本:尸检脑组织(5项研究)及粪便宏基因组样本(2项研究)

    纵向样本收集达9次随访,支持生物标志物动态分析(图2)。

5 遗传研究与功能基因组学贡献

NCRAD作为阿尔茨海默病遗传学联盟(ADGC)和测序项目(ADSP)的核心基地,推动了一系列突破:

  • 遗传发现:鉴定75个AD风险位点,包括TREM2、PLCG2等小胶质细胞相关基因

  • 干细胞研究:与NIH CARD合作开发200例ADNI参与者iPSC系,支持疾病建模与药物筛选

  • 转录组学:提供血液与脑组织RNA样本(RIN>8),用于基因表达与剪接分析

6 样本分发与数据共享模式

NCRAD采用盲法样本分发系统(图4),要求研究者将生成数据返回至NIAGADS、NACC等公共数据库。已分发样本包括:

  • 32.6万份DNA用于遗传研究

  • 7.6万份血浆用于ATN生物标志物验证

  • 9679份CSF用于新型生物标志物开发

    数据共享覆盖1100余篇出版物,涉及遗传风险、影像表型及多组学整合分析。

7 多 Repository 协作网络

NCRAD与印第安纳大学神经退行性疾病生物样本库网络(包括BioSEND、PPMI)共享标准化协议与基础设施,支持跨疾病研究(帕金森病、亨廷顿病等)。该整合模型实现样本互认、数据比较与资源优化,推动神经退行性疾病的交叉研究。

8 未来方向

NCRAD将持续扩展多组学样本资源(如肠道微生物组、代谢组),深化人工智能在生物标志物挖掘中的应用,并探索个体化研究结果的伦理返回机制。通过持续创新与跨领域合作,NCRAD致力于推动ADRD的精准诊断与治疗开发。

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