ALS脳細胞における分子的変化を予測・解明する研究(Study uncovers and predicts widespread molecular changes in ALS brain cells)

ad

2025-11-21 トロント大学

本研究では、筋萎縮性側索硬化症(ALS)患者の大脳前頭眼窩皮質において、さまざまな脳細胞に共通して起こる遺伝子発現およびタンパク質変化の広範なパターンを明らかにしました。研究チームはシングル核RNAシーケンシングを用いて、ALSの遺伝性・散発例および健常対照から採取した脳組織を比較解析し、神経細胞・グリア細胞ともに「選択的ポリアデニル化(APA)」というRNA末端処理の異常が顕著に現れていることを発見しました。この変化に着目して、深層学習モデルを構築し、個々の細胞のRNA結合タンパク質およびRNAネットワークを用いてAPA異常を予測できることを示しました。本成果は、ALSや前頭側頭葉変性症(FTLD)などの神経変性疾患における「細胞型・病型を超えた共通の分子メカニズム」を提供し、バイオマーカー開発や治療ターゲット探索に有力な資産となると期待されています。

<関連情報>

深層学習に基づく代替ポリアデニル化機構の解読によるALS眼窩前頭皮質の単核トランスクリプトームアトラス Single-nucleus transcriptome atlas of orbitofrontal cortex in ALS with a deep learning-based decoding of alternative polyadenylation mechanisms

Paul M. McKeeve ∙ Aiden M. Sababi ∙ Raghav Sharma ∙ … ∙ Hani Goodarzi ∙ Gary D. Bader ∙ Janice Robertson
Cell Genomics  Published:September 17, 2025
DOI:https://doi.org/10.1016/j.xgen.2025.101007

Graphical abstract

ALS脳細胞における分子的変化を予測・解明する研究(Study uncovers and predicts widespread molecular changes in ALS brain cells)

Highlights

  • snRNA-seq atlas of orbitofrontal cortex in ALS identified cell-type-specific changes
  • Comparative analyses with existing ALS datasets uncover shared molecular signatures
  • Alternative polyadenylation is dysregulated across neuronal and glial cell types in ALS
  • Deep learning model, APA-Net, decodes APA regulation from snRNA-seq data

Summary

Amyotrophic lateral sclerosis (ALS) and frontotemporal lobar degeneration (FTLD) are fatal neurodegenerative diseases sharing clinical and pathological features. Both involve complex neuron-glia interactions, but cell-type-specific alterations remain poorly defined. We performed single-nucleus RNA sequencing of the frontal cortex from C9orf72-related ALS (with and without FTLD) and sporadic ALS (sALS). Neurons showed prominent changes in mitochondrial function, protein homeostasis, and chromatin remodeling. Comparison with independent datasets from other cortical regions revealed consistent pathway alterations, including upregulation of STMN2 and NEFL across brain regions and subtypes. We further examined dysregulation of alternative polyadenylation (APA), an understudied post-transcriptional mechanism, uncovering cell-type-specific APA patterns. To investigate its regulation, we developed the alternative polyadenylation network (APA-Net), a multi-modal deep learning model integrating transcript sequences and RNA-binding protein (RBP) expression profiles to predict APA. This atlas advances our understanding of ALS/FTLD molecular pathology and provides a valuable resource for future mechanistic studies.

医療・健康
ad
ad
Follow
ad
タイトルとURLをコピーしました