参与阿尔茨海默病颞中回血管功能障碍的新基因：转录组学联合机器学习分析

doi:10.4103/NRR.NRR-D-23-02004

摘要/Abstract

摘要：

有研究认为血管功能障碍与阿尔茨海默病的发病机制密切相关。颞中回是阿尔茨海默病患者大脑损伤最为明显的区域之一。揭示颞中回中参与血管畸变的分子对阐明阿尔茨海默病的发病机制以及探索新的干预靶点具有重要的价值。此次实验首先对阿尔茨海默病患者以及健康对照者颞中回进行了单细胞转录测序功能富集分析，发现阿尔茨海默病颞中回血管功能发生了显著改变。而后使用CellChat行细胞互作分析，发现细胞相互作用数量减少，其中内皮细胞和周细胞改变最为显著，并筛选出差异表达的基因。其次基于CellChat的结果使用AUCell软件评估特定细胞中的通路活性，发现向阿尔茨海默病患者颞中回脑区血管功能发生显著改变尤其是与VEGFA-VEGFR2信号改变直接相关。接下来通过AUCell分析鉴定出与该信号通路活性直接相关的内皮细胞与周细胞亚类，得出阿尔茨海默病颞中回发生显著改变的2类细胞亚类分别是Erb-B2受体酪氨酸激酶4高表达的内皮细胞（ERBB4^high）和血管生成素样4高表达的周细胞（ANGPTL4^high）亚类。最后结合批量RNA测序数据以及2种机器学习算法（LASSO和随机森林）筛选出4种特征基因，即生长抑素(Somatostatin, SST)、蛋白酪氨酸磷酸酶非受体3型(Protein tyrosine phosphatase non-receptor type 3, PTPN3)、谷氨酰胺酶(Glutaminase, GLS)和原肌凝蛋白3(Tropomyosin 3, TPM3)，这些基因在阿尔茨海默病颞中回中下调，且可靶向血管内皮生长因子通路，同时转基因阿尔茨海默病小鼠模型也确认这些基因的一致性改变。综上，研究通过转录组学和机器学习得出阿尔茨海默病患者颞中回内皮细胞和周细胞间通讯的变化，并进一步筛选出了阿尔茨海默病患者颞中回和血管功能有关的的4种新基因。这些发现有助于深入了解了阿尔茨海默病发病的分子机制，并为其治疗提供新靶点。

https://orcid.org/0000-0003-4681-6534 (Chengwu Zhang); https://orcid.org/0000-0003-2523-3372 (Li Lu)

关键词: 阿尔茨海默病, 颞中回, 内皮细胞, 周细胞, 细胞间通讯, 脑血管疾病, CellChat, 机器学习, 生物信息学, 血管内皮生长因子通路

Abstract: Studies have shown that vascular dysfunction is closely related to the pathogenesis of Alzheimer’s disease. The middle temporal gyrus region of the brain is susceptible to pronounced impairment in Alzheimer’s disease. Identification of the molecules involved in vascular aberrance of the middle temporal gyrus would support elucidation of the mechanisms underlying Alzheimer’s disease and discovery of novel targets for intervention. We carried out single-cell transcriptomic analysis of the middle temporal gyrus in the brains of patients with Alzheimer’s disease and healthy controls, revealing obvious changes in vascular function. CellChat analysis of intercellular communication in the middle temporal gyrus showed that the number of cell interactions in this region was decreased in Alzheimer’s disease patients, with altered intercellular communication of endothelial cells and pericytes being the most prominent. Differentially expressed genes were also identified. Using the CellChat results, AUCell evaluation of the pathway activity of specific cells showed that the obvious changes in vascular function in the middle temporal gyrus in Alzheimer’s disease were directly related to changes in the vascular endothelial growth factor (VEGF)A–VEGF receptor (VEGFR) 2 pathway. AUCell analysis identified subtypes of endothelial cells and pericytes directly related to VEGFA–VEGFR2 pathway activity. Two subtypes of middle temporal gyrus cells showed significant alteration in AD: endothelial cells with high expression of Erb-B2 receptor tyrosine kinase 4 (ERBB4high) and pericytes with high expression of angiopoietin-like 4 (ANGPTL4high). Finally, combining bulk RNA sequencing data and two machine learning algorithms (least absolute shrinkage and selection operator and random forest), four characteristic Alzheimer’s disease feature genes were identified: somatostatin (SST), protein tyrosine phosphatase non-receptor type 3 (PTPN3), glutinase (GL3), and tropomyosin 3 (PTM3). These genes were downregulated in the middle temporal gyrus of patients with Alzheimer’s disease and may be used to target the VEGF pathway. Alzheimer’s disease mouse models demonstrated consistent altered expression of these genes in the middle temporal gyrus. In conclusion, this study detected changes in intercellular communication between endothelial cells and pericytes in the middle temporal gyrus and identified four novel feature genes related to middle temporal gyrus and vascular functioning in patients with Alzheimer’s disease. These findings contribute to a deeper understanding of the molecular mechanisms underlying Alzheimer’s disease and present novel treatment targets.

Key words: Alzheimer’s disease, bioinformatics, CellChat, cerebrovascular disorders, endothelial cells, intercellular communication, machine learning, middle temporal gyrus, pericytes, vascular endothelial growth factor pathway

. 参与阿尔茨海默病颞中回血管功能障碍的新基因：转录组学联合机器学习分析[J]. 中国神经再生研究(英文版), 2025, 20(12): 3620-3634.

Meiling Wang, Aojie He, Yubing Kang, Zhaojun Wang, Yahui He, Kahleong Lim, Chengwu Zhang, Li Lu. Novel genes involved in vascular dysfunction of the middle temporal gyrus in Alzheimer’s disease: transcriptomics combined with machine learning analysis[J]. Neural Regeneration Research, 2025, 20(12): 3620-3634.

参考文献

引言

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《中国神经再生研究（英文版）》杂志为SCI、PubMed数据库收录的国际唯一一本专注神经再生领域研究的经同行评议的开放获取期刊，出版来自全球神经再生领域专业学者的前沿性基础研究及临床研究及转化医学、循证医学优秀的最新成果。

期刊出版来自于脑损伤与神经再生、脊髓损伤与神经再生、周围神经损伤与神经再生和神经退行性病与神经再生、神经影像与神经再生的相关研究。期刊关注神经损伤与再生过程中的轴突再生、突触生长、神经可塑性、神经修复和替代、神经移植等最新研究成果。尤其关注应用细胞治疗、基因治疗、生物因子治疗、药物治疗、手术治疗、康复治疗、物理疗法、组织工程、生物工程、生物材料、神经假体等干预性方法产生神经再生效果的相关研究。文章应清晰描述抑制神经元损伤、减轻神经元损伤的一系列变化，保护损伤神经元的过程、方法、程度与评价，突出从细胞分子水平以及分子生物学水平解释神经元损伤后以及预后再生的机制。

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延伸阅读

NRR：中国山西医科大学陆利和张承武团队利用转录组学与机器学习分析探索参与阿尔茨海默病颞中回血管功能障碍的新基因

撰文：王美玲，贺澳杰，康毓冰，王昭君，贺雅慧，林嘉隆，张承武，陆利

阿尔茨海默病是最常见的神经退行性疾病，也是老年痴呆症的主要原因，尽管已经进行了广泛的研究来了解导致阿尔茨海默病的大脑变化，但是其病因尚不清楚[1]。颞中回在阿尔茨海默病病理发展进程受到影响，是阿尔茨海默病患者的脑萎缩发生区域之一[2]。阿尔茨海默病病理与大脑微血管功能障碍和/或变性、神经血管解体、血脑屏障功能缺陷和/或血管因素有关[3]。最近的证据表明，血管功能障碍会导致神经元功能障碍和神经变性，进一步导致阿尔茨海默病患者认知功能衰退[3]。改善或预防阿尔茨海默病患者的血管功能障碍具有重要意义，但是目前缺乏阿尔茨海默病患者颞中回皮层血管功能障碍的全面分析。更深一步剖析阿尔茨海默病患者颞中回脑区与血管功能相关分子特征，将有助于深入探索阿尔茨海默病的病理机制，并推动其诊断和治疗的进一步发展。

来自中国山西医科大学陆利/张承武团队在《中国神经再生研究（英文）》（Neural Regeneration Research）上发表了题为“Novel genes involved in vascular dysfunction of the middle temporal gyrus in Alzheimer’s disease: transcriptomics combined with machine learning analysis”的研究，发现阿尔茨海默病患者颞中回内皮细胞和周细胞间通讯发生了显著地改变，且这与血管功能有关。此外，通过机器学习筛选出了阿尔茨海默病患者颞中回和血管功能有关的的4种新基因。这项研究深入揭示了阿尔茨海默病的发病机制，并为阿尔茨海默病治疗提供了新的靶点。

尽管阿尔茨海默病的病因尚未完全阐明，但血管功能障碍与阿尔茨海默病的发病机制有着强烈的相关性[4]。颞中回是大脑中在阿尔茨海默病中表现出显著损伤的区域之一[2]，这提示在颞中回中涉及血管异常的分子将对阐明阿尔茨海默病的机制和发现新的干预靶点具有重大意义。陆利/张承武等首先对阿尔茨海默病患者以及健康对照者颞中回进行了单细胞转录测序功能富集分析，发现阿尔茨海默病颞中回血管功能发生了显著地改变（图1）。而后行细胞互作分析，发现细胞相互作用数量减少，其中内皮细胞和周细胞改变最为显著（图2），这2种细胞都和血管功能相关[5, 6]。与上述结果一致，还有其他团队也指出内皮细胞或周细胞内细胞间通讯受损会加速阿尔茨海默病的病理改变，包括脑血流量减少和血脑屏障通透性增加[7-9]。这些证据指向阿尔茨海默病患者颞中回脑区血管功能发生显著改变尤其是与VEGFA-VEGFR2信号改变直接相关。接下来通过AUCell分析鉴定出与该信号通路活性直接相关的内皮细胞与周细胞亚类，得出阿尔茨海默病颞中回发生显著改变的2类细胞亚类分别是Erb-B2受体酪氨酸激酶4(Erb-b2 receptor tyrosine kinase 2，ERBB4)高表达的内皮细胞（ERBB4high）和血管生成素样4(Angiopoietin-like 4，ANGPTL4)高表达的周细胞（ANGPTL4high）亚类（图3），上述数据为内皮细胞和周细胞亚类在阿尔茨海默病中的作用提供了新的证据。最后结合批量RNA测序数据以及2种机器学习算法筛选出4种特征基因，即生长抑素(Somatostatin, SST)、蛋白酪氨酸磷酸酶非受体3型(Protein tyrosine phosphatase non-receptor type 3, PTPN3)、谷氨酰胺酶(Glutaminase, GLS)和原肌凝蛋白3(Tropomyosin 3, TPM3)，这些基因在阿尔茨海默病颞中回中下调（图4）。有趣的是，结合实验数据以及文献发现这4种特征基因(SST, PTPN3, GLS, TPM3)都可以靶向血管内皮生长因子(vascular endothelial growth factor, VEGF)通路[10-13]。一些研究也指出VEGF通路在阿尔茨海默病中发生改变，靶向该通路可以缓建阿尔茨海默病相关症状[14, 15]。综上提示，通过调控这些新靶点基因可能影响血管内皮生长因子通路，从而缓解或治疗阿尔茨海默病。

图1阿尔茨海默病患者颞中回脑区血管功能显著改变（图源：Wang et al., Neural Regen Res, 2025）

图2阿尔茨海默病患者颞中回脑区内皮细胞和周细胞相互作用数量减少（图源：Wang et al., Neural Regen Res, 2025）

图3 ERBB4high内皮细胞和ANGPTL4high周细胞亚类中VEGFA-VEGFR2信号改变显著（图源：Wang et al., Neural Regen Res, 2025）

图4 阿尔茨海默病患者颞中回脑区四个与血管功能相关基因SST，PTPN3，GLS和TPM3显著下调（图源：Wang et al., Neural Regen Res, 2025）

陆利/张承武等利用单细胞数据集精心构建了阿尔茨海默病颞中回的全面转录组图谱。结果显示，阿尔茨海默病颞中回的血管功能受到了损害。此外还构建了机器学习模型来筛选参与调控血管功能的特征基因，并发现了4种新的相关基因。这不仅揭示了阿尔茨海默病发病的内在机制，也为阿尔茨海默病治疗学提供了新的线索。但是，此研究仍有一些局限性需要注意。一方面，scRNA-seq数据来源于有限的样本，而批量 RNA-seq 数据无法提供精确的细胞注释。另一方面，缺乏临床样本和这4种基因的蛋白质水平验证。通过综合分析筛选阿尔茨海默病大脑中颞中回的特征基因是探索性的，需要进行更详细的研究，以更好地了解阿尔茨海默病的内在机制。

原文链接：https://doi.org/10.4103/NRR.NRR-D-23-02004

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