Découvrez comment les horloges spatiales de pointe du vieillissement décodent le cerveau vieillissant, révélant ainsi le double rôle des cellules immunitaires et des cellules souches dans la refonte de notre compréhension du déclin et du rajeunissement cognitifs.
Étude : Les horloges transcriptomiques spatiales révèlent des effets de proximité cellulaire dans le vieillissement cérébral. Crédit d'image : VectorMine/Shutterstock
Dans une étude récente publiée dans la revue Natureles chercheurs ont développé des horloges spatiales de vieillissement en utilisant la transcriptomique unicellulaire pour explorer les interactions spécifiques à chaque type de cellule et leur impact sur le vieillissement, le rajeunissement et la maladie du cerveau.
Sommaire
Arrière-plan
Le vieillissement cérébral augmente considérablement le risque de maladies neurodégénératives comme la maladie d'Alzheimer (une maladie cérébrale progressive entraînant une perte de mémoire) et la démence (un déclin des capacités cognitives). Alors que des recherches antérieures ont exploré les changements moléculaires dans le cerveau vieillissant à une résolution unicellulaire, ces études manquent de contexte spatial, en particulier à grande échelle. Sans une compréhension systématique des changements spatio-temporels, notamment des voisinages cellulaires locaux et des interactions cellule-cellule, des informations cruciales passent à côté. L’omique spatiale à haut débit semble prometteuse pour faire progresser cette compréhension, mais les études actuelles ne parviennent pas à capturer la résolution spatiale et temporelle au niveau unicellulaire, en particulier aux âges gériatriques où le déclin cognitif est le plus apparent. Cette étude comble ces lacunes en introduisant des horloges spatiales de vieillissement, qui offrent un nouveau cadre informatique pour prédire le vieillissement spécifique aux cellules et explorer les effets de proximité cellulaire. Des recherches supplémentaires sont nécessaires pour développer des outils informatiques avancés permettant d’analyser ces interactions spatiales.
À propos de l'étude
Dans la présente étude, des souris mâles C57BL/6JN ont été utilisées pour les cohortes de vieillissement et d'exercice, tandis que l'OSKM mâle inductible du corps entier (homéobox 1 de classe 5 de POU (4 octobre), SRY (région déterminante du sexe Y) -box 2 (Sox2), Des souris du facteur 4 de type Kruppel (Klf4) et de l'oncogène myélocytomatose (c-Myc)) ont été utilisées pour l'expérience de reprogrammation partielle. Les souris ont été hébergées en groupes dans des conditions standard, avec au moins trois semaines d'acclimatation avant les expériences. Les cohortes vieillissantes comprenaient des souris d'âges variés, allant de 3 à 34 mois, avec des coupes cérébrales coronales et sagittales collectées pour une analyse transcriptomique. L'expérience d'exercice incluait des souris sédentaires et d'exercice jeunes et âgées, tandis que l'expérience de reprogrammation partielle utilisait des souris OSKM jeunes et âgées traitées à la doxycycline. Toutes les procédures sur les animaux ont été approuvées par le comité institutionnel de protection et d'utilisation des animaux de l'université de Stanford (IACUC) et par le comité de recherche animale de Palo Alto des anciens combattants.
Pour la collecte d’échantillons, les souris ont été euthanasiées et les cerveaux ont été congelés dans un composé à température de coupe optimale (OCT). Les données de séquençage de l’acide ribonucléique (ARN) ont été obtenues à l’aide de la plate-forme MERFISH (Multiplexed Error-Robust Fluorescence In Situ Hybridization) avec un panel personnalisé de 300 gènes. Le panel comprenait des marqueurs pour divers types de cellules et gènes liés au vieillissement. Des coupes de cerveau ont été traitées pour MERFISH avec perméabilisation tissulaire, hybridation et imagerie selon le protocole Vizgen. Après la collecte d'images, la segmentation cellulaire et l'allocation des transcriptions ont été réalisées à l'aide de Cellpose. Les données ont été prétraitées en filtrant les cellules de mauvaise qualité et la normalisation de l’expression génique a été appliquée.
Des modèles d'apprentissage automatique ont été formés sur les données transcriptomiques des horloges spatiales de vieillissement afin de prédire l'âge en fonction des modèles d'expression spatiale des gènes. Les effets de proximité des cellules T et des cellules souches neurales sur les cellules voisines ont été analysés en comparant les changements transcriptomiques dans les cellules proches et distantes. Les analyses statistiques comprenaient la corrélation de Pearson et le test U de Mann-Whitney, avec une visualisation réalisée à l'aide de divers outils de traçage.
Résultats de l'étude
Un atlas transcriptomique spatial du cerveau vieillissant de souris a été créé pour cartographier l’expression des gènes tout au long de la vie. L’ensemble de données comprenait 2,3 millions de cellules de haute qualité provenant de différentes régions du cerveau, âgées de 3,4 à 34,5 mois. La méthode MERFISH a identifié 18 types de cellules, dont des neurones, des cellules gliales et des cellules immunitaires, et a montré comment ces cellules se sont localisées dans leurs régions respectives.
L'étude a révélé des changements significatifs dans les proportions de cellules avec l'âge. Par exemple, les microglies et les lymphocytes T ont augmenté avec l’âge, tandis que les cellules souches neurales (NSC) et les cellules progénitrices des oligodendrocytes (OPC) ont diminué. Les lymphocytes T ont montré une augmentation substantielle de leur nombre dans toutes les régions, tandis que les NSC se trouvaient principalement dans la niche neurogène et ont diminué avec le temps. Ces changements étaient cohérents dans les sections cérébrales coronales et sagittales. Notamment, les cellules T ont exercé une influence pro-vieillissement sur les cellules voisines, propageant souvent leurs effets sur des plages spatiales plus longues que les NSC, ce qui a montré des effets pro-rajeunissants localisés.
Outre les changements dans la composition cellulaire, l’expression des gènes variait également avec l’âge. Par exemple, les microglies présentaient le plus grand nombre de modifications génétiques liées à l’âge, en particulier dans les voies de la réponse immunitaire. L’étude a également identifié des modèles spécifiques de changements d’expression génique dans différentes régions du cerveau, les voies de la substance blanche présentant les changements les plus importants. Les résultats mettent l’accent sur l’augmentation des gènes liés au système immunitaire avec l’âge dans les microglies, contrastant avec les gènes métaboliques et développementaux, qui ont montré des déclins liés à l’âge.
Pour explorer davantage la dynamique du vieillissement, les chercheurs ont développé des « horloges spatiales du vieillissement » pour prédire l'âge biologique de cellules individuelles en fonction de l'expression des gènes. Cette méthode a prédit avec précision l’âge des cellules dans diverses régions du cerveau et types de cellules, y compris les plus rares comme les NSC et les cellules T. Les horloges se sont généralisées efficacement à tous les sexes, ensembles de données et même à d’autres technologies unicellulaires, soulignant leur robustesse.
Les effets des interventions de rajeunissement ont également été étudiés à l’aide des horloges spatiales du vieillissement. L'exercice volontaire et la reprogrammation partielle ont été testés pour leur impact sur le vieillissement cérébral. L'exercice a montré de forts effets rajeunissants, en particulier sur le système vasculaire cérébral, tandis que la reprogrammation partielle avait des effets plus modestes, notamment le rajeunissement des NSC et des neuroblastes. L’exercice a eu un impact plus large, rajeunissant plusieurs types de cellules dans les régions du cerveau, tandis que la reprogrammation partielle a principalement bénéficié aux NSC et aux neuroblastes avec des effets spécifiques à une région limités. Enfin, l’étude a examiné comment des cellules spécifiques influencent le vieillissement des cellules voisines, constatant que les lymphocytes T ont un effet pro-vieillissement, tandis que les NSC ont un impact pro-rajeunissant sur les cellules voisines.
Conclusions
Cette étude propose un profilage spatio-temporel à haute résolution du cerveau vieillissant de souris, en suivant l’expression des gènes dans les régions et les types de cellules. En générant des horloges spatiales de vieillissement, il quantifie les effets des interventions de rajeunissement et des modèles de maladie. Ces horloges permettent une évaluation rapide du vieillissement et des processus temporels à une résolution monocellulaire. Surtout, l’étude démontre que les lymphocytes T et les NSC jouent un rôle essentiel dans la modulation du processus de vieillissement, en influençant leurs voisins par des effets à long et à court terme. Le cadre d'apprentissage automatique peut être adapté à d'autres tissus et espèces. L'étude explore également les effets de proximité cellulaire, identifiant des médiateurs potentiels.
