通过单细胞和空间转录组学技术探讨阿尔茨海默病行为功能障碍的神经基础

《Molecular and Cellular Neuroscience》：Single-cell and spatial transcriptomic insights into neural substrates of Behavioural dysfunction in Alzheimer's disease

•单细胞、单核和空间转录组学重新定义了阿尔茨海默病，认为它是一种发生在神经回路衰退过程中脆弱细胞状态的疾病。•转录组学研究揭示了与早期突触功能障碍和回路失衡相关的选择性兴奋性和抑制性神经元脆弱性。•星形胶质细胞、小胶质细胞、少突胶质细胞和血管细胞的状态有助于解释炎症、髓鞘损伤和血脑屏障功能障碍如何导致行为衰退。•空间分析表明，阿尔茨海默病相关的功能障碍是按层状、区域性和以病变为中心的细胞微环境组织的，而不是均匀分布的。

引言
阿尔茨海默病（AD）的传统定义是细胞外β-淀粉样蛋白（Aβ）斑块和细胞内tau神经纤维缠结（NFTs）的积累。然而，这些病理特征本身无法解释为什么某些神经系统会早期退化，为什么一些患者在病理负担较重的情况下仍能保持临床上的抵抗力，或者为什么临床恶化会以分阶段、区域选择性的方式发生。（Liu et al., 2025; Seo et al., 2026）这种临床综合征主要表现为支撑 episodic memory（情景记忆）、执行控制、情感调节和睡眠-觉醒周期的神经回路的逐步衰竭。因此，任何令人信服的分子机制都必须解释宏观蛋白质病理如何转化为微观生理事件：细胞兴奋性的改变、突触维护的受损、胶质细胞的重塑、髓鞘的不稳定以及神经血管的退化。（van Olst et al., 2025）大规模组织转录组学研究已经成功证明了阿尔茨海默病在宏观层面上重塑了炎症、代谢和突触通路。然而，大规模方法存在固有的局限性：它们无法确定哪些特定类型的细胞驱动了这些转录变化，也无法判断观察到的变化是细胞自主功能障碍、积极的代偿适应还是简单的细胞组成变化。（Mrdjen et al., 2025）这一限制至关重要，因为阿尔茨海默病患者的大脑同时经历神经元丢失、小胶质细胞增生、星形胶质细胞应激和血管重塑等高度局部化的过程。例如，组织水平的突触转录本减少可能表明存活神经元内的转录抑制、特定脆弱神经元亚型的物理耗竭，或者由于胶质细胞数量增加导致的神经元RNA的统计稀释。虽然大规模转录组学在识别通路级变化方面非常有用，但在细胞水平上仍缺乏机制层面的理解。（Lee et al., 2021）为了解决这一复杂性，单细胞和空间分析技术应运而生，成为互补的方法。在完整的、分离的细胞上进行单细胞RNA测序（scRNA-seq）可以全面了解整个转录组——包括核区和细胞质中的mRNA——但机械分离往往会导致脆弱神经元的丢失，高分支胶质细胞的比例降低，并可能引发死后的人工转录激活。单核RNA测序（snRNA-seq）通过分析从冷冻样本中提取的细胞核来克服这些分离伪象，从而实现对主要细胞谱系的无偏见表征；然而，它无法完全反映细胞质中的转录本，可能会忽略如突触mRNA这样的远端区室动态。（Rodriguez-Rodriguez et al., 2025）空间转录组学（ST）通过保留完整组织切片中转录本的解剖坐标，将其与神经病理病变相关联，提供了缺失的结构性维度，尽管其分辨率受限于点级或预选基因面板。将这三种方法结合起来是电路生物学研究的功能需求：通过将转录组学深度与物理坐标相结合，研究人员可以追踪局部细胞应激模式如何扩大到破坏控制记忆、执行控制和行为的宏观网络。（Zeng et al., 2023）然而，这些技术进步本身并不能说明一切；其发现必须通过明确的证据层级进行解释，以避免将相关性误认为是因果关系。这一层级从描述性的人类死后图谱（如ROSMAP或SEA-AD联盟生成的图谱）开始，这些图谱对于识别人脑中的疾病相关细胞状态非常有价值。但由于这些死后数据集本质上是横断面的、相关性的，只能捕捉到尸检时的静态瞬间，因此限制了我们推断因果方向性和时间动态的能力。（Green et al., 2024）要从相关性到因果关系迈进，我们必须依赖提供机制和功能测试的实验验证系统。这些实验系统代表了不同的证据层级：活体人类手术活检可以捕捉到不受死后自溶影响的实际生理和转录组状态；患者来源的诱导多能干细胞（hiPSC）模型可以在受控的、细胞类型特定的体外环境中对特定人类风险基因（如APOE、TREM2）进行基因干扰；而转基因或敲入动物模型则能够在体内对孤立的病理过程和细胞间信号传递进行纵向、时间上的追踪。认识到这些证据类型并不等同，并且关联性的死后状态需要基于功能干扰的验证，这对于建立临床应用的桥梁至关重要。（Lee et al., 2021）基于这些综合的多系统数据集，我们提出了一个分阶段的阿尔茨海默病进展的细胞工作模型。我们将其视为一个动态框架，而不是严格的、确定性的时间顺序，这一框架基于当前的空间和单细胞证据，并将随着功能性干扰研究的出现而不断完善。在这个工作模型中，早期阿尔茨海默病的特点是局部细胞状态的转变、神经元兴奋性的改变、抑制性微回路控制的丧失以及星形胶质细胞、小胶质细胞和血管细胞提供的稳态支持的削弱。随着疾病的进展，这些局部扰动逐渐发展为晚期的广泛兴奋性神经元丢失、少突胶质细胞和髓鞘功能障碍、血脑屏障的衰退以及持续的、自我维持的神经炎症重塑。（Bayaraa et al., 2025）本综述批判性地评估了将细胞类型特异性转录组改变与阿尔茨海默病中的神经回路功能障碍和行为障碍联系起来的证据，区分了经过实验验证的机制和关联性发现与计算预测。我们不是提供转录组技术的描述性概述，而是探讨细胞状态改变如何导致神经元脆弱性、回路重塑和行为异常。通过整合互补实验系统的证据，我们发现了分子程序、神经回路变化和临床表现之间的机制联系，同时强调了转化研究中的关键差距和机会。

部分摘录
**综述设计**
本综述采用结构化的批判性叙述方式进行，采用了预先定义且透明的文献搜索策略。与正式的系统评价或定量荟萃分析不同，其目的不是估计汇总效应量，而是批判性地评估和整合描述单细胞RNA测序（scRNA-seq）、单核RNA测序（snRNA-seq）和空间转录组技术如何改变当前理解的当代证据。

**阿尔茨海默病中转录组技术的演变**
阿尔茨海默病（AD）多细胞阶段的解析在很大程度上得益于转录组技术的快速发展。几十年来，神经退行性的分子研究依赖于大规模组织分析，这种分析可以捕捉数千种细胞类型的平均基因表达水平。（van Olst et al., 2025）尽管在通路级发现方面非常有用，但大规模组织分析存在固有的“细胞掩盖”效应：它无法识别特定细胞类型的脆弱性。

**选择性细胞脆弱性**
阿尔茨海默病（AD）的发病和临床表现越来越多地被认为是一个高度选择性的、特定于细胞类型的退化和反应性重塑过程，而不仅仅是病理蛋白质的均匀负担。高分辨率的单核和空间转录组平台揭示，在每个主要脑细胞类型中，特定亚群表现出显著不同的易感性特征。（Marshe et al., 2025）

**空间组织和疾病微环境**
与基于分离技术的转录组学方法不同，空间转录组学保留了解剖学背景，使得能够识别以病变为中心的细胞邻域及其与神经回路的关系。这种物理结构从根本上定义了阿尔茨海默病（AD）的病理景观。阿尔茨海默病的病理生物学并不是一个扩散的或均匀的分子状态，而是在不同的、高度局部化的空间生态位中组织的。

**细胞-细胞通信和回路重塑**
阿尔茨海默病（AD）中神经回路的物理解构最终是由协调的细胞间通信的逐渐崩溃驱动的。与孤立的、细胞自主的退化不同，阿尔茨海默病的病理生物学涉及跨越神经元、胶质细胞和血管谱系的动态配体-受体信号传递级联。空间分辨率和单核转录组数据集使研究人员能够绘制这些复杂的细胞-细胞相互作用。

**从转录组学到神经回路和行为**
将转录组改变与临床症状联系起来的证据在记忆相关功能障碍方面最为有力，而情感、社交和睡眠相关变化的细胞和回路机制则尚未得到直接证实。以下部分评估了将细胞类型特异性改变与记忆障碍、执行功能障碍、情感变化和睡眠-觉醒障碍联系起来的证据，特别关注所提出的关系是否直接相关。

**转化视角**
转化应用要求候选细胞状态和通路在多个队列中具有可重复性，经过功能验证，并与可测量的临床或生物学结果相关联。从描述性的死后细胞状态目录到临床干预，需要一个严谨的转化流程，将其分子发现映射到可靶向的信号通路，对其进行多层面的机制测试，并基于此设计精准医疗范式。

**未来方向**
将这些高通量分子目录转化为临床疗法需要一个协调的研究路线图，以克服当前的技术限制。为了超越静态的、终末观察，建立一个具有预测性的、可临床操作的框架，未来的研究必须优先考虑纵向时间建模、因果干扰、多尺度技术、跨物种转化和计算标准化。本节概述了实现这一目标所需的关键步骤。

**结论**
综述中的证据表明，细胞类型特异性的神经元、胶质细胞和血管改变是阿尔茨海默病病理的相互关联的组成部分，尽管不同细胞群体和提出的机制的功能证据强度不同。关键的回路相关例子包括RELN和RORB表达的投射神经元的脆弱性以及somatostatin表达的中间神经元的改变，尽管它们对临床表现的因果贡献仍需进一步验证。

**人工智能工具**
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**作者贡献声明**
Sahin Mondal：撰写——原始草稿、可视化、概念化。Naveen Sharma：撰写——审稿与编辑、监督。Neeraj Mishra：撰写——审稿与编辑、监督。

**伦理批准和参与同意**
不适用。

**人类和动物权利**
本文不包含任何涉及人类参与者或动物的研究。

**资金**
不适用。

**利益冲突声明**
作者声明没有利益冲突。

**致谢**
作者感谢Naveen Sharma博士和中央邦Amity大学的Amity药学院为准备本综述文章提供的学术支持、图书馆设施和研究资源。

Sahin Mondal | Naveen Sharma | Neeraj Mishra