Дисфункция миелина приводит к развитию амилоида
ДомДом > Блог > Дисфункция миелина приводит к развитию амилоида

Дисфункция миелина приводит к развитию амилоида

Feb 13, 2024

Nature, том 618, страницы 349–357 (2023 г.) Процитировать эту статью

29 тысяч доступов

6 цитат

381 Альтметрика

Подробности о метриках

Заболеваемость болезнью Альцгеймера (БА), основной причиной деменции, быстро увеличивается с возрастом, но почему возраст является основным фактором риска, до сих пор плохо изучено. Старение мозга влияет на олигодендроциты и структурную целостность миелиновых оболочек1, последняя из которых связана с вторичным нейровоспалением2,3. Поскольку олигодендроциты поддерживают аксональный энергетический метаболизм и здоровье нейронов4,5,6,7, мы предположили, что потеря целостности миелина может быть вышестоящим фактором риска отложения нейронального амилоида-β (Aβ), центрального невропатологического признака AD. Здесь мы идентифицируем генетические пути дисфункции миелина и демиелинизирующих повреждений как мощные причины отложения амилоида в мышиных моделях AD. Механически дисфункция миелина вызывает накопление аппарата, продуцирующего Aβ, в отеках аксонов и увеличивает расщепление кортикального белка-предшественника амилоида. Удивительно, но у мышей с болезнью Альцгеймера с дисфункциональным миелином отсутствует микроглия, связывающая бляшки, несмотря на общее увеличение их численности. Массовая и одноклеточная транскриптомика мышей с AD-моделями с дефектами миелина показывает, что существует сопутствующая индукция очень похожих, но различных связанных с заболеванием признаков микроглии, специфичных для повреждения миелина и амилоидных бляшек, соответственно. Несмотря на успешную индукцию, микроглия, связанная с амилоидным заболеванием (DAM), которая обычно очищает амилоидные бляшки, по-видимому, отвлекается на близлежащие повреждения миелина. Наши данные предполагают рабочую модель, согласно которой возрастные структурные дефекты миелина прямо или косвенно способствуют образованию бляшек Aβ и, следовательно, являются предшествующим фактором риска БА. Улучшение здоровья олигодендроцитов и целостности миелина может быть многообещающей целью для задержки развития и замедления прогрессирования БА.

Патология БА характеризуется отложением бляшек Аβ и нейрофибриллярных клубков преимущественно в неокортексе и гиппокампе. Согласно амилоидной гипотезе БА, накопление Aβ инициирует каскад вредных событий, которые приводят к дисфункции нейронов. Главным фактором риска развития болезни Альцгеймера является не только выбор образа жизни и генетическая предрасположенность, но и то, как именно старение мозга связано с отложением амилоида, неясно. Миелин, спирально завернутая и уплотненная глиальная мембрана, увеличивает скорость аксональной проводимости, а его некомпактные области позволяют олигодендроцитам обеспечивать метаболическую поддержку нейронального компартмента7. Специфическая клеточная архитектура миелина затрудняет и замедляет обмен белков и липидов8,9. Это, вместе с длительным сроком жизни олигодендроцитов10, может объяснить структурное ухудшение миелина с возрастом1. Мы предположили, что нарушение целостности миелина в стареющем мозге действует как движущая сила отложения Aβ. Мы проверили эту гипотезу на мышиных моделях амилоидоза, в которых мы использовали генетические и фармакологические манипуляции для введения различной степени дисфункции миелина.

Макроскопические исследования по визуализации головного мозга показали, что повреждение кортикального миелина происходит на доклинической фазе AD11,12,13,14. Однако данные микроскопии об этом повреждении остаются скудными. Поэтому мы использовали иммунофлуоресценцию для анализа целостности внутрикоркового миелина у небольшой группы пациентов с БА, уделяя особое внимание трансэнторинальной области (рис. 1 и расширенные данные, рис. 1a,b). Мы наблюдали снижение внутрикортикальной плотности миелина в аутопсийных образцах пациентов с АД, которые не ограничивались непосредственной близостью бляшек. Места потери миелина также были связаны с увеличением количества микроглии IBA1+ (расширенные данные, рис. 1a,b). Корреляции в невропатологии человека не могут определить, является ли потеря миелина причиной или следствием нейрональной патологии AD, такой как распад аксонов. Чтобы прояснить этот вопрос, мы использовали две разные экспериментальные модели AD на животных (5×FAD и APPNLGF; расширенные данные, рис. 1c), чтобы выяснить, может ли потеря миелина действовать как первоначальный фактор амилоидоза. В частности, мы объединили мышиные модели AD с мышами, у которых развивается тонкий распад миелина, индуцированный с помощью генетических методов (расширенные данные, рис. 1c). Мыши с потерей функции (нулевые мутанты) архитектурных белков миелина CNP и PLP обнаруживают незначительные структурные дефекты миелина: отсутствие CNP вызывает коллапс цитозольных каналов внутри миелиновой оболочки15, связанный с отеками аксонов16. Миелин с дефицитом PLP лишен физической стабильности, нарушает аксональный энергетический метаболизм17 и вызывает аксонопатию в старшем возрасте4. Сначала мы сравнили нормальное старение мозга мышей C57BL/6 дикого типа (WT) с мышами Cnp-/- и мышами Plp-/y на том же фоне. Иммуноокрашивание показало, что у мышей Cnp-/- и Plp-/y в возрасте от 3 до 6 месяцев наблюдается прогрессирующий глиоз серого и белого вещества. Прогрессирующий глиоз был качественно похож на старых мышей дикого типа (24 месяца), но более существенен (расширенные данные, рис. 1d,e и дополнительный рисунок 2). Подобно пациентам с AD, у старых мышей WT и, тем более, у мутантных мышей с дефектом миелина наблюдалось значительное снижение внутрикортикального содержания миелина, особенно в верхних корковых слоях (расширенные данные, рис. 1d,e).

60 years and <90 years of age, had a clinical history of dementia and a National Institute on Aging–Alzheimer’s Association (NIA–AA) score in neuropathological assessment between A2B3C2 and A3B2C2 (inclusion criteria) and did not suffer from another severe neurological disorder (exclusion criteria). In addition, individuals of the same age range without any clinical or neuropathological record of neurological disease were selected. No other criteria besides the described characteristics were applied. In total, paraffin-embedded CNS tissue from three patients with moderate to pronounced AD neuropathological changes according to the NIA–AA (see above) and from three unaffected individuals were histologically evaluated. In our analysis, we used biopsy samples from the medial temporal lobe containing the hippocampal formation. We performed histological assessment for intracortical myelin content on the human tissue provided. For this, we sectioned paraffin blocks (5 µm) and stained paraffin sections for CNP, PLP, IBA1 and amyloid plaques simultaneously (see the section ‘Paraffin slices and histological stainings’ for details). Quantification of microgliosis (IBA1) and myelin levels (CNP and PLP) were performed in the trans-entorhinal cortex by performing thresholding, and the percentage of positive area was determined using Fiji in equally sized ROIs in the transentorhinal cortex./p>20 µm for each animal) was manually counted. For quantification of ApoE levels in plaques, ApoE+ plaques were segmented, and the raw mean fluorescence per plaque was calculated. For quantification of microgliosis in Cnp−/−;5×FAD, Plp−/y;5×FAD and EmxcreMbpfl/fl experimental cohorts, the amount of IBA1+DAPI+ cells in the ROI (corpus callosum or cortex) was counted and normalized to the area examined. Additionally, the IBA1+ area fraction was determined in Fiji by performing thresholding. The number of axonal swellings positive for APP-processing, APP and Aβ antibodies was determined by counting these structures in the respective ROI (fimbria) and normalization to the area examined./p>

1.0), (d) Line plots for the 10 DEG groups identified by k-means clustering (based on scaled TPM values) with unique trajectories throughout genotypes/experimental groups. Lines represent connections between individual genotype data. Error bars represent SD. (e) Heatmap of normalised mean expression pattern in the 10 DEG clusters across different genotypes. Each cluster of genes underwent GO enrichment analysis using gprofiler2, and significantly enriched terms were analysed for their similarities. The left-side coloured heatmap indicates GO term significant levels across each cluster. The adjacent grayscale heatmap shows cluster similarities based on their enriched GO terms. Most representative keywords shared by enriched GO terms are given in the text boxes on the right side. (f) Volcano plot representation of differentially expressed genes between Cnp−/−5xFAD and 5xFAD microglia (significant cutoff adjP < 0.01, log2FC > 1.0). (g) Top100 differentially regulated genes (based on significant levels) between Cnp−/−5xFAD and 5xFAD microglia. Left panel shows genes upregulated in Cnp−/−5xFAD. Right panel shows genes downregulated in Cnp−/−5xFAD. (h) Correlation analysis of DEGs in Cnp−/−5xFAD and 5xFAD in comparison to WT, respectively, reveals highly correlated gene regulations. Pearson correlation coefficient (R) and corresponding p-value is given in the graph. (i) Functional enrichment analysis of DEGs from Cnp−/−5xFAD vs 5xFAD using gprofiler and gene set enrichment analysis (GSEA). For each analysis, gene ontology biological process and pathway enrichment is given, and the top 20 significant terms are presented as barplots. The colour indicates the proportion of genes involved in each enriched term. (j) STRING interaction analysis of DEGs (significant cutoff adjP < 0.01) between Cnp−/−5xFAD and 5xFAD (confidence 0.9, n = 219 nodes with connections are displayed). The colours of the edges indicate interaction form./p>