阿尔茨海默病已复现的星形胶质细胞长非编码 RNA 特征在肌萎缩侧索硬化症中发生反转

《Brain Research》：A replicated astrocyte long non-coding RNA signature of Alzheimer’s disease is inverted in amyotrophic lateral sclerosis

　　

摘要反应性星形胶质细胞转变是神经系统疾病的核心，但其长链非编码 RNA（lncRNA）调节因子仍定义不清，且单核研究常将细胞核而非供体视为重复样本。本研究分析了来自四种疾病的公开人类单核 RNA 测序数据，全程以供体作为推断单位：阿尔茨海默病（AD；颞中回，88 名供体）、C9orf72 相关肌萎缩侧索硬化症和 ALS/额颞叶痴呆（ALS；额叶皮层）、多发性硬化症（MS；皮层和白质）以及重度抑郁症（MDD；杏仁核）。公开的 MDD 数据按条件混合细胞核，因此该部分不支持供体水平推断，仅具探索性。对 70,009 个 CE 星形胶质细胞进行协变量调整伪批量分析，控制了性别、死亡年龄和实验化学性质，在去除性染色体转录本后，鉴定出 1,019 个下调的常染色体 lncRNA。该特征归因于星形胶质细胞亚型组成，且各组成间无差异，且其中 99.9% 的成员仅在主要的稳态亚型内部仍保持下调。该特征在一个独立的 AD 队列中得到复现（41 个可测试成员中有 32 个一致；重抽样 P < 0.0001）。在 AD 之外进行测试产生了方向性结果：它在 MS 发现队列中一致（P < 0.0001），但在一个转录本接近检测下限的独立 MS 队列中结论不明，且在 ALS 中可重复地反转，包括 C9orf72 发现队列和一个不限于 C9orf72 携带者的独立运动皮层队列。该反转经受住了针对全局归一化和表达水平的阴性对照。因此，这些星形胶质细胞 lncRNA 改变是疾病特异性的，而非泛神经炎症性的。

引言反应性星形胶质细胞转变越来越被认为是神经系统疾病的中央效应器，而不仅仅是对其的被动反应（Khakh and Sofroniew, 2015, Liddelow et al., 2017）。跨越如阿尔茨海默病（AD）和肌萎缩侧索硬化症（ALS）等神经退行性疾病、如多发性硬化症（MS）的脱髓鞘疾病以及如重度抑郁症（MDD）的精神疾病，星形胶质细胞采取反应性状态，具有改变的基因表达、形态及与神经元的接触（Mathys et al., 2019, Schirmer et al., 2019, Nagy et al., 2020, Escartin et al., 2021）。单核 RNA 测序描述了具有衰老样和炎症响应程序特征的疾病相关星形胶质细胞群（Habib et al., 2020, Sadick et al., 2022）。这些转变背后的调节机制，尤其是其非编码成分，仍定义不清。（见图 1）。

长链非编码 RNA（lncRNA）参与细胞状态转变的微调，包括在胶质细胞中（Statello et al., 2021），并且有人提出一类短寿命非编码转录本承担与稳定物种不同的调节功能（Tani, 2017）。在阿尔茨海默病中，基于候选的研究编目了患者与对照之间丰度不同的线性和非线性 lncRNA，其中包括 MALAT1、NEAT1、BACE1-AS 和 BDNF-AS（Ghafouri-Fard et al., 2022）；这些测量是在整体组织、血液或动物模型中进行的，因此未按细胞类型解析。单个星形胶质细胞表达的 lncRNA 已在单一疾病背景下被表征——AD 相关星形胶质细胞功能中的 PRDM16-DT（Schr?der et al., 2024），阿尔茨海默病小鼠模型中星形胶质细胞反应性中的 NEAT1（预印本（Irwin et al., 2023），以及实验性自身免疫性脑脊髓炎中的 AK018453（Zhang et al., 2022）。每个描述都涉及一种疾病中的一种转录本，这留下一个先验问题：星形胶质细胞 lncRNA 改变是否在所有神经系统疾病中都有共享。

该问题通常通过寻找在多种疾病中同向改变的转录本来解决。可用数据的两个特征使这种方法脆弱。公共星形胶质细胞单核数据集在脑区、供体数量、组织处理和注释方面存在差异，因此一个为它们之间的一致性而选择的集合可能部分是出于共享的技术特性而被选中。更严重的是，大多数此类分析将单个细胞核视为独立样本，尽管来自同一个供体的细胞核并不独立；这夸大了供体水平效应的显著性，并使跨队列的一致性比应有的更容易获得。当候选集合也由报告其一致性的同一队列的统计量交集定义时，方向一致性部分是内置于选择中，而不是被发现的。

本研究采取了相反的方法。一个特征仅在一种疾病中定义，以供体作为推断单位，并调整性别、死亡年龄和实验化学性质，然后在每个其他队列中对样本外进行测试，以对抗一个考虑到其成员共调节和预选择的零假设。这种设计不能制造一致性，并允许观察到不一致作为结果，而不是作为噪声被吸收。

使用阿尔茨海默病进行发现，因为它是四种疾病中唯一具有足够供体以进行功效良好的供体水平推断的疾病。所得特征被测试是否依赖于星形胶质细胞亚型组成，在一个来自不同皮层区域的独立阿尔茨海默病队列中复现，然后在多发性硬化症和肌萎缩侧索硬化症中测试，每种情况都在发现队列和独立队列中，包括一个不限于 C9orf72 扩增携带者的 ALS 队列。重度抑郁症数据按条件混合，仅作为描述报告。因此，解决的核心问题不是是否可以组装一个泛疾病的星形胶质细胞 lncRNA 程序，而是一个程序是否在定义它的数据之外经受住测试。

片段单核 RNA 测序数据获取
获得了用于四种神经系统疾病的公开人类单核 RNA 测序数据集。四个队列在解剖来源上存在差异，并在报告其结果的地方说明每个区域。数据集标识符、细胞和供体数量、访问日期及每个下载文件的 SHA-256 校验和列在补充表 1 中。
•阿尔茨海默病（AD）——发现：西雅图阿尔茨海默病大脑细胞图谱（SEA-AD）颞中回星形胶质细胞亚集（供体水平的、协变量调整的阿尔茨海默病星形胶质细胞差异表达
分析了来自四种疾病的公开人类单核 RNA 测序数据，每种疾病都有其各自的解剖来源：阿尔茨海默病（AD；SEA-AD 颞中回，来自 88 名供体的 70,009 个星形胶质细胞核，42 名痴呆和 46 名认知正常）、C9orf72 相关肌萎缩侧索硬化症和 ALS/额颞叶痴呆（ALS；额叶皮层，13 名供体）、多发性硬化症（MS；皮层和白质）以及重度抑郁症（MDD；杏仁核）。MDD 部分是

本研究展示的内容及其未展示的内容这里报告的分析支持三个结果。首先，人类阿尔茨海默病星形胶质细胞携带一组大的、连贯的下调长链非编码 RNA，当将供体而非细胞核视为重复样本，并调整性别、死亡年龄和实验化学性质时，该特征存在。其次，这种改变不是星形胶质细胞亚型组成转变的副产品：供体组之间的亚型比例没有差异，且几乎整个特征谱得以恢复

结论一项供体水平的、协变量调整的分析鉴定出阿尔茨海默病中一组大的下调星形胶质细胞长链非编码 RNA，这反映了亚型内表达改变，并在一个独立队列中复现。在阿尔茨海默病之外测试时，同一组在两个肌萎缩侧索硬化队列中反转，并在一个可用的充分独立的多发性硬化数据集中结论不明。这些星形胶质细胞长链非编码 RNA 改变是疾病特异性的，而非

作者贡献
H.T. 构思了本研究，设计了分析，执行了所有计算工作，解释了结果，并撰写了手稿。

CRediT 作者贡献声明
Hidenori Tani：写作——审查与编辑，写作——原稿，可视化，软件，方法论，调查，正式分析，数据管理，概念化。

伦理批准
本研究不涉及任何新的人类或动物受试者。本工作中分析的所有单核 RNA 测序数据集都是公开发布的、去识别的人类皮层组织数据集，由原始联盟在其自身的伦理批准下生成和发布。无需额外的机构审查委员会（IRB）批准。

参与同意
不适用。原始研究从参与者或适当的近亲处获得了知情同意；这些数据集的公开发布仅包含去识别数据。

出版同意
不适用。本手稿中不包含可单独识别的参与者数据。

数据可用性
本研究中分析的所有数据集都通过其原始来源公开可用，补充表 1 列出了每一个数据集，包括其标识符、细胞和供体数量以及下载文件的 SHA-256 校验和。阿尔茨海默病发现：西雅图阿尔茨海默病大脑细胞图谱颞中回星形胶质细胞亚集，CZ CELLxGENE Discover 数据集 53f96bc7-3f23-444c-aa4f-4c69d62906bd。阿尔茨海默病复现：GEO GSE138852。肌萎缩侧索硬化发现：

代码可用性
所有分析代码均在 https://github.com/hidenori-tani/paper-astrocyte-lncrna-atlas 公开可用，遵循 MIT 许可。该仓库包含数据获取、质量控制、供体水平协变量调整差异表达、亚型组成与亚型内表达分离、染色体注释和面板定义、独立队列差异表达、样本外重抽样测试、审稿人要求的敏感性和背景脚本。

手稿准备过程中生成式 AI 和 AI 辅助技术声明
在本工作的准备过程中，作者使用了 Anthropic Claude (Claude Code) 来编写和测试分析代码，包括计算报告统计数据和根据计算结果生成图表的代码，并用于生成手稿文本的初稿；并使用了 OpenAI ChatGPT 和 Google Gemini 来生成对手稿早期草稿的对抗性评论。在使用这些工具后，作者根据需要审查和编辑了内容，并承担全部

资助
在本手稿准备过程中未收到任何资金、资助或其他支持。

未引用参考文献
Chen et al., 2022, Paszke et al., 2019, Lorenz et al., 2011, Sharova et al., 2009, Pedregosa et al., 2011, Mosbach et al., 2021, Patel et al., 2026, Zhou et al., 2026, Schwalb et al., 2016, Herzog et al., 2017.

致谢
作者感谢西雅图阿尔茨海默病大脑细胞图谱（SEA-AD）、艾伦脑科学研究所、美国国立生物技术信息中心基因表达综合库的贡献者以及 Chan Zuckerberg Initiative CELLxGENE Discover 平台的原始联盟和调查人员，以及原始 ALS、MS 和 MDD 单核 RNA 测序研究的作者，其公开发布的数据集使得这一跨疾病图谱成为可能。

Hidenori Tani
神奈川县横滨市总仓区真田町 601 号，横滨药科大学健康药学部，日本 245-0066