相关性超微结构图谱揭示路易体病理在帕金森病和路易体痴呆中的区域多样性

《Acta Neuropathologica》:Correlative ultrastructural mapping of Lewy pathology reveals regional diversity in Parkinson’s and dementia with Lewy bodies

【字体: 大 中 小 】 时间:2026年07月10日 来源:Acta Neuropathologica 10.3

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  路易体病,包括帕金森病(PD)和路易体痴呆(DLB),以错误折叠的α-突触核蛋白(α-Syn)在神经元内积累为特征,然而这些包涵体在不同脑区和疾病背景下的超微结构多样性仍不清楚。在此,研究人员应用大规模相关光镜和电镜(CLEM)对临床和病理确诊的PD和DLB捐

  
路易体病,包括帕金森病(PD)和路易体痴呆(DLB),以错误折叠的α-突触核蛋白(α-Syn)在神经元内积累为特征,然而这些包涵体在不同脑区和疾病背景下的超微结构多样性仍不清楚。在此,研究人员应用大规模相关光镜和电镜(CLEM)对临床和病理确诊的PD和DLB捐献者皮层区域(内嗅皮层ENT、前扣带回皮层AC、海马CA2区)和黑质(SN)中的α-Syn病理进行图谱绘制。研究人员发现路易体病理存在显著的区域异质性,皮层包涵体在超微结构水平上表现出多样的成熟阶段,从低密度原纤维与细胞器混杂到高度致密的原纤维包涵体。在DLB捐献者的SN中,研究人员观察到先前在PD中描述的全范围经典黑质LB形态。研究人员还进一步描述了DLB中多样的神经突α-Syn病理,并鉴定出一群先前未报道的电子致密、退行性变的α-Syn阳性皮层神经元。重要的是,研究人员发现PD和DLB在皮层或黑质病理中LB超微结构无显著差异。相比之下,对超过10,000个线粒体的定量分析揭示了疾病和区域特异性的线粒体稳态改变特征。PD显示SN中线粒体密度和体积增加,而DLB仅在ENT中线粒体密度增加。线粒体体积增大是PD独有的。这些发现表明,仅靠LB超微结构不能区分PD和DLB;相反,区域特异性线粒体表型可能更好地反映疾病身份和区域易感性。总体而言,研究人员为PD和DLB中的人类路易体病理提供了一个高分辨率框架,揭示了对α-Syn病理的超微结构反应主要由神经元身份和区域易感性驱动。研究结果强调了需要捕捉人类表型的疾病和区域特异性模型,以推进突触核蛋白病的机制理解和治疗靶向。
帕金森病(Parkinson’s disease, PD)和路易体痴呆(dementia with Lewy bodies, DLB)是突触核蛋白病(synucleinopathy)的两种主要类型,临床上分别以运动障碍和早期认知障碍为特征,但两者均以α-突触核蛋白(α-synuclein, α-Syn)错误折叠并在神经元内聚集形成路易体(Lewy bodies, LB)和路易神经突(Lewy neurites, LN)为神经病理学标志。尽管PD和DLB在诊断标准上有所区分,但它们在病理特征和临床表现上存在显著重叠,尤其PD患者常进展为痴呆(PDD),使得终末期神经病理学难以区分。此前,黑质LB的超微结构已在PD中通过电镜研究得到详细描述(如经典的三层结构),但皮层LB的超微结构在PD和DLB中仍鲜有系统研究,且缺乏跨脑区的对比分析,阻碍了对疾病特异性机制的理解以及人类相关模型的建立。为此,研究人员利用相关光镜和电镜(correlative light and electron microscopy, CLEM)技术,对临床和病理确诊的PD和DLB捐献者多个脑区(包括内嗅皮层ENT、前扣带回皮层AC、海马CA2区和黑质SN)的α-Syn病理进行超微结构图谱绘制,并整合大规模线粒体定量分析,旨在揭示LB超微结构的区域异质性及其与疾病身份的关系。该研究发表在《Acta Neuropathologica》。研究结论表明:LB超微结构主要由区域神经元身份决定,而非疾病类型;而线粒体稳态的改变(如密度和大小)在PD和DLB之间表现出疾病和区域特异性差异,可能成为区分这两类突触核蛋白病的潜在标志。这项工作为理解人类路易体病理的区域易感性提供了高分辨率框架,并强调需要开发疾病和区域特异性模型以捕捉人类表型,从而推进机制研究和治疗靶向。

研究人员为开展研究主要应用了以下关键技术方法:1)相关光镜和电镜(CLEM),包括振动切片机切片后对游离漂浮切片进行磷酸化α-Syn(pS129)和神经丝H(NF-H)免疫荧光标记,结合激光捕获显微切割(laser-capture microdissection, LMD)精确提取含阳性神经元的区域,再经树脂包埋、超薄切片,交替收集于玻璃片和电镜网格上;2)光镜和电镜图像关联配准,通过免疫荧光定位识别α-Syn阳性包涵体,并在透射电镜(TEM)下观察其超微结构;3)基于深度学习的线粒体分割,使用Cellpose Cyto2模型对超过10,000个线粒体进行自动分割,并通过QuPath和Napari软件进行人工校验和定量分析;4)统计方法采用线性混合效应模型(linear mixed-effects model),以患者身份为随机效应,校正重复测量数据的非独立性。样本来源于荷兰脑库(Netherlands Brain Bank),包括4例DLB、3例PD、1例阿尔茨海默病和2例非神经疾病对照捐献者,死后延迟<6小时。

研究结果从以下五个方面展开:

**Ultrastructural diversity of cortical Lewy bodies in DLB and PD**
通过CLEM分析,在ENT中观察到三种不同超微结构的LB形态:低密度原纤维与线粒体、溶酶体等细胞器混杂;中等密度原纤维与囊泡混合,线粒体位于包涵体周边;高密度致密原纤维包涵体,不含细胞器。而在AC中,所有LB均表现为均匀致密的原纤维超微结构,未见中间或低密度形态。这表明皮层LB超微结构存在区域依赖性多样性,且ENT显示出从早期松散到晚期致密的成熟阶段谱系。

**Ultrastructural analysis of LBs in the SN revealed morphologies previously reported for PD**
在DLB捐献者的黑质中,观察到经典的黑质LB超微结构全谱,包括苍白体(pale body)、单层LB、双层LB和三层LB(含电子致密核心、中间致密原纤维层和外周放射状原纤维层),以及线粒体簇集和自噬体等特征,与PD中先前描述一致,表明DLB黑质LB形态与PD无法区分。

**Neuritic pathology shows heterogeneous ultrastructural morphologies**
在DLB的ENT和SN中,神经突α-Syn病理表现出多种超微结构形态:富含膜性成分的包涵体、原纤维核心周围环绕细胞器及囊泡的包涵体、完全由原纤维构成且不含细胞器的包涵体,以及部分含有电子致密核心的纤维性神经突。这些形态在PD病例中也有类似发现,但未观察到明显区域差异。

**Other neuronal cortical pathology**
在PD和DLB的皮层中,研究人员发现一群此前未报道的电子致密、退行性变的α-Syn阳性神经元,其胞质电子密度高,含有空泡、脂褐素颗粒,核不规则且常偏位。这些细胞在ENT的DLB病例中最为常见,表现出低密度或高密度原纤维伴随线粒体簇集;在AC中则呈现分层结构(类似双层LB),且细胞核缺失或碎裂,提示处于活跃退行性变状态。这种病理表型在SN中未观察到,表明皮层神经元对α-Syn聚集的脆弱性不同。

**Mitochondrial characteristics and mechanisms in DLB and PD**
对超过10,000个线粒体的定量分析显示:在PD的SN中,α-Syn阳性神经元相较于对照组线粒体密度和平均大小均显著增加(p<0.01),且这种增加也存在于α-Syn阴性神经元中,提示广泛性线粒体紊乱;而DLB的SN中线粒体无显著改变。在ENT中,DLB的α-Syn阳性神经元相对于对照组线粒体密度显著增加(p<0.05),但大小无变化;PD的ENT中α-Syn阳性神经元相较于邻近α-Syn阴性神经元密度增加,但与对照组比较无显著差异。线粒体体积增大仅为PD所特有,且局限于SN。这些发现表明线粒体稳态改变具有疾病和区域特异性,可能成为区分PD和DLB的潜在标志。

讨论部分总结了关键发现:LB超微结构由区域神经元身份决定,而非疾病类型,这与近期冷冻电镜研究显示PD和DLB的α-Syn原纤维具有相同核心折叠结构一致。ENT中观察到的LB成熟阶段谱系支持原纤维密度反映包涵体成熟度的模型,而AC中仅存在成熟致密包涵体,可能与该区域晚期受累及更快的成熟进程相关。电子致密退行性神经元的发现表明皮层神经元对α-Syn病理的累积暴露可能导致不同的退化阈值,且DLB中更广泛的皮层受累促进了这种退化。线粒体分析则提示PD和DLB在细胞器层面的不同反应:PD黑质中存在显著的线粒体增大和密度增加,而DLB则表现为皮层线粒体密度增加而无增大,这可能反映了不同细胞类型和疾病背景下的线粒体质量控制差异。研究局限性包括样本量小、仅分析终末期组织、无法推断因果关系等,未来需结合更大队列、早期阶段样本及冷冻电镜等方法进一步验证。

研究结论翻译如下:这些发现共同为PD和DLB中人类大脑路易体病理提供了一个超微结构框架。研究人员表明α-Syn包涵体采用由神经元身份而非疾病类型决定的区域特异性结构,且线粒体稳态可能成为突触核蛋白病亚型的鉴别指标。这项工作强调了选择性易感性源于α-Syn聚集、内在细胞环境和区域背景的相互作用,突出了在PD和DLB的疾病相关模型中必须捕捉的关键特征。
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