《International Journal of Developmental Neuroscience》：PSEN1 Expression Identifies a Developmentally Distinct Favourable-Prognosis State in SHH α Medulloblastoma
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**背景**
尽管PSEN1因其在阿尔茨海默病中的作用而广为人知，但它也调节神经发育和小脑形态发生。髓母细胞瘤（medulloblastoma, MB）是最常见的儿童恶性脑肿瘤，源于小脑发育程序的紊乱。PSEN1在MB中的临床意义仍然未知。研究人员研究了
**背景**
尽管PSEN1因其在阿尔茨海默病中的作用而广为人知，但它也调节神经发育和小脑形态发生。髓母细胞瘤（medulloblastoma, MB）是最常见的儿童恶性脑肿瘤，源于小脑发育程序的紊乱。PSEN1在MB中的临床意义仍然未知。研究人员研究了PSEN1表达在MB各分子亚组和亚型中的预后价值及转录相关性。
**方法**
利用公共批量转录组和单细胞转录组数据集，研究人员检测了PSEN1表达、与总生存期（overall survival, OS）的关联及在MB中的转录相关性。在一个独立队列中评估了SHH α相关转录模式，并在发育中的人小脑及多种儿童脑肿瘤类型中进一步检测了PSEN1表达。对SHH α MB中与PSEN1强相关的基因进行了基因本体论（gene ontology, GO）富集分析。
**结果**
高PSEN1表达仅在SHH α MB中一致性地与显著延长的OS相关。PSEN1相关转录模式在独立SHH α队列中得到重现。PSEN1在发育中的小脑细胞群体和儿童脑肿瘤类型中均有表达，其中MB在所检肿瘤实体中呈现中等表达水平。在SHH α MB中，PSEN1与一个协调的转录程序相关，该程序富集于RNA稳态、细胞内膜运输、蛋白质质量控制、脂质和钙信号传导以及发育通路。
**结论**
高PSEN1表达识别出SHH α MB中一个预后良好的亚群，并与一个涉及内膜组织和细胞稳态而非经典SHH信号传导的独特转录程序相关。这些发现提示PSEN1可能标志一种发育上独特的肿瘤状态，并为MB中亚型特异性发育程序产生新的假说。
## 论文解读
### 一、研究背景与科学问题
儿童脑肿瘤是儿童期最常见的实体恶性肿瘤，也是儿童癌症相关死亡的主要原因之一。髓母细胞瘤（medulloblastoma, MB）是最常诊断的恶性脑肿瘤，发生于小脑，是神经发育过程紊乱驱动肿瘤发生的典型范例。尽管手术切除、放疗和化疗的组合方案在过去几十年中显著提高了生存率，但仍有相当比例的患者出现疾病复发且预后较差；此外，治疗相关毒性常导致持续的神经认知、神经和内分泌并发症，严重影响长期生活质量。
目前已知MB包含四种生物学上截然不同的实体，即Wingless（WNT）激活型、sonic hedgehog（SHH）激活型、Group 3和Group 4 MB，各亚组呈现不同的临床结局。鉴于各亚组内部存在显著异质性，MB又被进一步细分为亚型。Cavalli等人（2017年）通过Medulloblastoma Advanced Genomics International Consortium，整合了763例原发MB样本的基因表达和DNA甲基化谱，应用相似性网络融合（similarity network fusion, SNF）和谱聚类方法，鉴定并刻画了12种具有不同体细胞拷贝数异常和临床特征的亚型，其中WNT亚组包含2种，SHH包含4种，Group 3包含3种，Group 4包含3种。
PSEN1基因编码presenilin-1（PS1），即γ-分泌酶复合物的催化亚基。该复合物是一种多蛋白蛋白酶，负责切割多种跨膜底物，尤其包括淀粉样前体蛋白（amyloid precursor protein, APP）。PSEN1被广泛认为是阿尔茨海默病（Alzheimer's disease, AD）的主要致病基因，但它在神经发育和分化中也发挥调节作用。PSEN1缺失导致神经祖细胞过早分化，引起异常神经元迁移和发育中大脑层状结构的紊乱；与家族性AD相关的PSEN1突变则导致人诱导多能干细胞（induced pluripotent stem cells, iPSCs）来源的脑类器官出现过早神经发生。在小脑中，PSEN1失活会破坏颗粒细胞前体（granule cell precursors, GCPs）在外颗粒层（external granule layer, EGL）的扩散。
然而，此前尚无研究探讨PSEN1或PS1在MB中的可能作用。在SHH MB的四个亚型（SHH α、SHH β、SHH γ和SHH δ）中，SHH α是生物学上基因组最不稳定且临床最具侵袭性的亚型，主要影响3至16岁儿童，以MYCN、GLI2和YAP1扩增，9q、10q和17p缺失以及高频率TP53突变为特征，预后在MB各亚型中最差。因此，研究人员开展本研究以探索PSEN1在MB各分子亚组和亚型中的表达及其预后价值。
### 二、研究概况与主要发现
本研究利用公共批量转录组和单细胞转录组数据集系统分析了PSEN1在MB中的表达模式与临床意义。研究发现，高PSEN1表达仅在SHH α MB中与显著延长的总生存期（overall survival, OS）一致相关，且该关联在独立队列中得到验证。PSEN1相关转录模式具有可重复性，功能富集分析显示该程序涉及RNA稳态、细胞内膜运输、蛋白质质量控制、脂质和钙信号传导及发育通路。在发育中的人小脑各细胞群体中，PSEN1呈广泛表达，在颗粒细胞谱系中无阶段特异性富集；在多种儿童脑肿瘤类型中PSEN1也普遍表达，MB呈中等水平。这些发现提示PSEN1可能标志SHH α MB中一种发育上受限、维持细胞稳态的肿瘤状态。
### 三、关键技术与方法
本研究主要基于公开转录组数据集的生物信息学分析。使用的样本队列包括：Cavalli队列（GSE85217，763例原发MB样本，覆盖4个分子亚组和12个亚型）、Pomeroy数据集（GSE202043，194例MB肿瘤与11例非肿瘤小脑组织）、Riemondy等人（2022年）的MB单细胞RNA测序数据集（GSE156053）、Skowron等人（2021年）的SHH MB独立队列（经Arora等人（2026年）整合的表达矩阵，含196例SHH肿瘤）以及Open Pediatric Brain Tumor Atlas（OpenPBTA）儿童脑肿瘤RNA测序数据。发育期人小脑分析采用Aldinger等人（2021年）和Sepp等人（2024年）的两个单核RNA测序图谱数据集。主要技术方法包括：Kaplan–Meier生存分析与log-rank检验、中位数和最优扫描截断值两种患者分层策略、Spearman相关分析构建共表达网络、Enrichr平台进行基因本体论（GO）富集分析、独立队列验证（超几何检验与经验置换检验）、Friedman检验比较供体水平发育谱系差异以及Kruskal–Wallis检验和Wilcoxon秩和检验进行多组间比较。
### 四、主要研究结果
**3.1 PSEN1高表达仅在SHH α MB中选择性地与更好生存相关**
研究人员首先在全部12个MB亚型中分别筛查PSEN1表达与患者生存的关联，采用四种互补的统计学方法（中位数截断的原始p值、扫描截断的Bonferroni校正p值、扫描截断的原始p值和BH法FDR校正p值）。在所有统计方法中，唯一一致显示显著关联的亚型是SHH α，PSEN1转录水平与更长的OS稳定相关。
**3.2 MB肿瘤中按分子亚组和亚型分类的PSEN1表达水平**
PSEN1转录水平在MB肿瘤中显著高于非肿瘤小脑组织。在分子亚组间，SHH肿瘤的PSEN1表达显著低于WNT肿瘤，而WNT肿瘤显著高于Group 4肿瘤。在亚型水平，SHH α肿瘤的PSEN1表达显著低于WNT-α和Group 3-α肿瘤，但与其他亚型无显著差异。单细胞RNA测序数据显示，PSEN1阳性细胞分布在整个SHH肿瘤细胞景观中，而非局限于某一离散的细胞簇。
**3.3 SHH α MB中PSEN1共表达网络与功能富集分析**
研究人员在Cavalli队列的SHH α样本中鉴定出26个与PSEN1呈强或极强正相关的基因（r≥0.62），最强的相关基因包括SPTLC2、ATL1、EXD2、ZNF410、PAPOLA等。层次聚类显示这些基因在SHH α肿瘤中与PSEN1呈现协调表达模式。GO富集分析在生物学过程类别中最显著富集的条目包括转化生长因子β受体信号通路调控、RNA stabilization、mRNA stabilization、mRNA分解代谢负调控和mRNA稳定性调控；细胞组分分析富集到与细胞内膜运输和蛋白质质量控制相关的结构，包括Hrd1泛素连接酶ERAD-L复合物；分子功能分析富集到鞘脂生物合成、钙/钙调蛋白依赖性磷酸酶信号、泛素介导的蛋白质质量控制、RNA加工、DNA修复和表观遗传调控相关活性。这表明PSEN1相关转录程序与神经元膜稳态、细胞内钙信号和分化细胞功能维持相关，而非增殖通路。
**3.4 SHH MB中PSEN1相关分子特征的独立验证**
在独立队列的196例SHH肿瘤中（50例SHH α、42例SHH β、32例SHH γ、72例SHH δ），PSEN1表达在四个SHH亚型间有适度差异（p=0.041），其中仅SHH β与SHH γ之间的差异在BH校正后仍显著（校正后p=0.026），SHH α与其他亚型无显著差异。在50例独立SHH α肿瘤中，预定的26个PSEN1共表达基因中有22个可评估，全部22个基因均与PSEN1呈正相关（Pearson相关系数范围0.674至0.944，中位数0.880）；其中15个基因位列全基因组PSEN1相关性最强的100个基因之内（超几何检验p=1.29×10?2?）；22基因集的中位相关系数超过100,000个随机基因集的全部结果（经验p<1×10??）。这些结果独立证实了SHH α MB中PSEN1相关转录模式的可重复性。
**3.5 PSEN1在发育中的人小脑各细胞群体中的表达**
在包含69,174个核的发育中人小脑单核转录组图谱（Aldinger等人，2021年）中，PSEN1在多种小脑细胞群体中均有检出，最高的平均表达见于内皮细胞、脑干脉络丛/室管膜细胞和周细胞。PSEN1在整个RL–颗粒细胞谱系中均有表达，包括rhombic lip（RL）细胞（平均表达0.211，15.2%阳性）、GCPs（0.217，14.0%阳性）和颗粒神经元（granule neurons, GNs）（0.133，10.1%阳性）。供体水平分析显示三种谱系状态间无显著差异（Friedman χ2=0.17，df=2，p=0.92）。在独立的Sepp等人（2024年）数据集中，PSEN1在GCPs（n=2,714，平均表达0.237，18.4%阳性）、早期分化颗粒细胞（GC_diff_1，n=4,251，平均0.231，18.3%阳性）和定型颗粒细胞（GC defined，n=47,116，平均0.222，17.4%阳性）中均有明显检出。
**3.6 PSEN1在多种儿童脑肿瘤类型中的表达**
在OpenPBTA数据集的7种儿童脑肿瘤类型中（高级别胶质瘤/星形细胞瘤n=93、低级别胶质瘤/星形细胞瘤n=86、毛细胞性星形细胞瘤n=131、MB n=121、非典型畸胎样/横纹肌样瘤（atypical teratoid/rhabdoid tumour, ATRT）n=30、弥漫性中线胶质瘤n=34、室管膜瘤（ependymoma, EPN）n=93），PSEN1在所有肿瘤类型中均有表达，但组间差异显著（Kruskal–Wallis χ2=87.74，df=6，p<0.0001）。MB的PSEN1中位表达为11.1 TPM，显著低于高级别胶质瘤/星形细胞瘤（校正后p=0.0069）、低级别胶质瘤/星形细胞瘤（校正后p=9.12×10??）和毛细胞性星形细胞瘤（校正后p=4.70×10??），显著高于EPN（校正后p=2.15×10??），与ATRT和弥漫性中线胶质瘤无显著差异（校正后p均为0.434）。这表明MB在各类肿瘤中呈现中等PSEN1表达水平。
### 五、讨论总结与结论
本研究的讨论部分指出，SHH MB被认为主要起源于发育中小脑EGL中的GCPs，这些细胞源自上菱唇（upper rhombic lip, uRL），定向分化为谷氨酸能兴奋性神经元谱系。SHH α亚型以显著的染色体不稳定性、广泛的拷贝数改变、频繁的局灶性扩增和不良预后为特征。PS1可增强SHH表达并与SHH功能性相互作用，且PSEN1突变在神经元祖细胞和iPSCs中导致过早分化表型，提示PSEN1参与维持未成熟神经状态。然而本研究发现PSEN1高表达与改善的生存相关，看似与直觉相悖，但单细胞研究已表明MB含有跨越多种发育状态的细胞，最具侵袭性的群体并非总是分化程度最低的。研究人员提出一种可能的解释：SHH α MB中PSEN1表达升高可能识别出仍受发育约束、保留小脑祖细胞群体转录特征的肿瘤，而PSEN1表达降低可能允许向与更大细胞可塑性和肿瘤适应性相关的替代性神经元分化程序转变。
PSEN1在SHH α中并未选择性高表达，因此其临床意义是背景依赖性的。共表达和GO分析未恢复经典SHH程序或经典神经发育程序，而是富集于内质网（endoplasmic reticulum, ER）、高尔基体、膜运输、蛋白质稳态和RNA稳态相关条目，以及TGF-β受体通路和经典WNT通路的调控。研究局限性包括：PSEN1转录水平不一定反映蛋白丰度或γ-分泌酶活性；研究本质上是相关性研究，无法确立因果关系；共表达网络和富集通路应视为假说生成性质。当前可用的MB细胞系不能忠实重现SHH α分子背景，需要利用恰当的模型进行功能验证。
结论部分总结：本研究通过生物信息学方法确定了PSEN1在SHH α MB中的预后关联，高表达与改善的患者生存相关，且该关联限于特定分子亚型。PSEN1相关转录模式在独立队列中得到重现，支持该分子关联的稳健性。PSEN1在正常发育中人小脑的多种细胞群体（包括颗粒细胞谱系）以及多种儿童脑肿瘤类型中均有表达，MB呈中等表达水平。PSEN1表达还与一个富集于细胞内膜运输、ER和高尔基体功能、蛋白质质量控制、RNA稳态以及包括TGF-β和WNT在内的发育信号通路的转录程序相关。结合PSEN1在神经祖细胞生物学和Notch信号传导中的已知作用，这些发现提示PSEN1可能标志一种发育受限的肿瘤状态，其特征为保存的细胞稳态和降低的恶性可塑性。本研究凸显了亚型特异性分析与发育和跨肿瘤转录组背景整合如何能够揭示意想不到的生物学关联，并为影响MB进展和患者结局的发育程序产生新假说。
