新方法识别动物模型中阿尔茨海默病进展的空间生物标志物

许多疾病会影响细胞在组织中的空间组织方式，例如在阿尔茨海默病中，β-淀粉样蛋白聚集在一起在大脑中形成斑块。研究细胞在不同组织区域的差异可以帮助科学家更好地理解导致阿尔茨海默氏症和其他疾病的关键变化。但事实证明，将基因表达、细胞结构和空间位置的数据整合到同一分析中具有挑战性。

现在，来自麻省理工学院和哈佛大学布罗德研究所以及瑞士苏黎世联邦理工学院的研究人员开发了一个计算框架，用于同时分析基因表达、细胞核结构及其在空间中的位置。STACI(Spatial Transcriptomics combined using Autoencoders with Chromatin Imaging)是第一种结合这三种数据的方法。该发现最近出现在Nature Communications上。

由该研究的资深作者、布罗德大学埃里克和温迪施密特中心联合主任 Caroline Uhler 和该研究的第一作者、Uhler 实验室的研究生 Xinyi Zhang 领导的团队开发了 STACI 并将其应用于研究阿尔茨海默病小鼠模型。

STACI 使用一种称为神经网络的计算模型来分析由一种称为 STARmap 的技术生成的数据，该技术测量超过两千个基因的表达并绘制它们在完整组织中的位置。STARmap 由 Broad 的核心研究所成员和该研究的共同作者 Xiao Wang 开发。

该团队使用 STACI 分析阿尔茨海默氏症小鼠模型的脑组织。通过研究基因表达和细胞在组织中的位置，科学家们确定了小鼠大脑皮层的一部分更可能有明显的斑块积聚。

在研究作者和苏黎世联邦理工学院机械基因组学教授 GV Shivashankar 的帮助下，该团队还发现他们可以通过分析斑块附近细胞的一个特征来预测斑块大小——疾病进展的标志：结构染色质，即构成染色体的 DNA 和蛋白质的复合物。结果表明，染色质结构可能是阿尔茨海默病进展的标志。