文献解读| 单细胞测序揭示抑郁症发病机制

为探究重度抑郁症（MDD）脑组织单个细胞类型中基因变化，加拿大道格拉斯心理健康大学研究所的研究人员对17例MDD患者和17例健康对照组的背外侧前额皮质进行了10x Genomics单细胞测序，发现最严重的失调发生在深层兴奋性神经元和未成熟少突胶质细胞前体细胞（OPCs），这些细胞几乎贡献了所有基因表达变化的一半（47%）。该研究为确定新的研究途径和新的治疗目标提供了机会。相关成果于2020年6月发表于Nature Neuroscience 杂志（IF：24.884）。

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单细胞测序发现重度抑郁症患者前额皮质少突胶质细胞前体细胞和兴奋性神经元

Single-nucleus transcriptomicsof the prefrontal cortex in major depressive disorder implicates oligodendrocyteprecursor cells and excitatory neurons

发表杂志：Nature Neuroscience（IF：24.884）；

发表时间：2020年6月； 

应用技术：10x Genomics单细胞转录组测序；

研究背景

大脑组织的bulk研究对于揭示组织细胞异质性存在一定困难，单细胞测序表明，大脑中的基因表达存在细胞类型的特异性，本研究对来自重度抑郁症（MDD）患者和精神健康对照组的8万个核转录组进行了测序，并鉴定了细胞类型特异性差异表达基因（DEGs），结果揭示了两种主要细胞类型的基因表达变化：少突胶质前体细胞（OPCs）和深层兴奋神经元。来自这两个细胞亚群的DEG之间的关系和功能表明成纤维细胞生长因子（FGF）信号传导、类固醇激素受体（SHR）循环、免疫功能和改变的细胞骨架调节。本研究有效揭示了脑组织中细微的表型，并提高分辨率，为后续研究提供新的方向。

主要结果

1.   dlPFC中26种不同细胞类型的鉴定

本研究选取17例MDD患者和17例健康对照的背外侧前额叶皮层（dlPFC）的细胞核，这是一个与MDD病理有关的区域，共获得78,886个核转录组数据（表1），共聚类成26个不同的细胞亚群（图2a），利用Marker基因进行注释后，鉴定到星形胶质细胞、少突胶质细胞、OPCs、内皮细胞和小胶质细胞。采用多种方法，包括点图（图2b）、基因表达热图和小提琴图(图2c-e)，对细胞亚群的基因表达模式进行可视化。本研究的分群数据和先前报道的人类的前额叶皮层单细胞测序数据结果一致。并将基因按其在皮层各层(从I/II层到VI层)的表达顺序从左到右排列（图2c）。

表1 样本信息 图1 实验流程图

 2.   少突胶质细胞发育轨迹重建

本研究鉴定了5个不同类型的亚群属于少突胶质细胞谱系（OL），其中2个可归类为OPCs（图2e），OPCs表达一组标记基因，如PDGFRA 和PCDH15，这些基因随着这些细胞成熟为少突胶质细胞而表达下降，而其他标记基因，如OLIG2 或SOX10，在成熟和未成熟细胞中都存在。因此，本研究构建了伪时间轨迹，结果表明，OPC2是数据集中最年轻的细胞，其次是OPC1，然后是Oligos2和Oligos3，而Oligos1是最成熟的细胞（图2e）。进一步分析表明病例和对照组之间OL的发育存在差异，此外，本研究还将该数据与前人报道的数据进行了对比分析。

图2 细胞类型鉴定

3.   MDD基因表达改变的细胞类型特异性模式

将实验组和对照组每个细胞亚群进行基因表达差异分析，数据筛选后，在纳入分析的25个细胞亚群中，共有96个基因（FDR＜0.10）在16个亚群中有差异表达（图3a），其中45个在FDR＜0.05水平仍显著（25个亚群中有12个）。96个DEG中有39个在兴奋细胞亚群中发现，其中34个下调（图3a）。除了1个细胞亚群外，所有的抑制性神经元细胞亚群均有差异基因，而非神经元的细胞亚群中既有上调也有下调的基因（图3b）。特别的是，两个亚群——未成熟的OPCs（OPC2）和深层兴奋性神经元（Ex7）占据了近一半（47%）的差异表达基因（图3c）。另外，本研究将该数据与先前报道的数据进行了比较（图3d、e）。

图3 差异基因表达分析

 4.   细胞类型特异性差异基因的功能分析

通过GO和Reactome通路富集分析来确定96个DEG与生物功能的关系。GO分析表明与“神经元投射维护”和“长期突触增强的负调控”相关功能具有较强富集。Reactome通路的富集包括“驱动蛋白”、“类固醇激素受体的HSP90伴侣循环”以及“先天性免疫系统”。

本研究对蛋白质编码DEG之间的相互作用网络进行绘制。虽然不同的基因在不同的细胞亚群中存在失调，但在不同亚群中，共同的通路和生物过程失调包括细胞骨架功能，免疫系统功能和SHR伴侣循环（图4a），所有这些在MDD中都有关联。

图4 差异表达及功能互作网络图

5.   基因共表达网络分析

除了直接分析组间基因表达变化外，本研究还进行了加权基因共表达网络分析（WGCNA）。结果表明，5个模块与MDD显著相关。5个模块中的4个也与Ex7密切相关，代表最高的细胞亚群-表型重叠。本研究选择关注最大的模块（蓝色），其中包括2,699个基因，与确定的DEG显著重叠（图5a）。为了识别蓝色模块中连接最多的基因，本研究进行了hub基因分析，结果有285个hub基因（图5b），绘制出前50名，其中包括10个DEGs（图5c）。在hub基因GO分析中，排在首位的是“神经递质分泌”，这表明神经细胞之间的细胞间通讯中断。使用荧光辅助核分选（FANS）及qPCR来验证DEG，结果显示了与WGCNA分析重叠的验证基因（图5d）。 

图5 基因共表达网络分析

研究结论

之前对重度抑郁症（MDD）的分子研究使用的是死后脑组织的bulk匀浆，这掩盖了单个细胞类型中的基因表达变化。本研究使用10x Genomics单细胞转录组测序技术检测了来自MDD（n = 17） 和健康对照组（n= 17）的大约80,000个背外侧前额皮质细胞核转录组。共鉴定了26个细胞亚群，其中超过60%的细胞亚群在组间表现出不同的基因表达。最严重的失调发生在深层兴奋神经元和未成熟少突胶质前体细胞（OPCs），这些贡献了近一半（47%）的基因表达变化。这些结果突出了解剖细胞类型特异性对疾病的贡献的重要性，并为确定新的研究途径和新的治疗靶点提供了机会。

参考文献

NagyC, Maitra M, Tanti A, et al. Single-nucleus transcriptomics of the prefrontalcortex in major depressive disorder implicates oligodendrocyte precursor cellsand excitatory neurons.Nat Neurosci.2020, 23(6): 771-781.

李超   | 文案

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