Nuove tecnologie rivelano i guasti incrociati nell'Alzheimer

La 'profilazione a singole cellule' aiuta i neuroscienziati a vedere come la malattia influisce sui principali tipi di cellule cerebrali e identifica percorsi comuni e, potenzialmente, bersaglio.

Single cell profiling showing perturbed pathways in ADPercorsi perturbati dall'Alzheimer su diversi tipi di cellule cerebrali.

Dopo decenni di ricerca scientifica fondamentale e di scoperte di farmaci, il morbo di Alzheimer (MA) è tuttora imperscrutabile e incurabile, con un progresso terapeutico poco più che minimo. Ma con un nuovo studio di revisione pubblicato su Nature Neuroscience, scienziati del MIT scrivono che, impiegando la nuova capacità di ricerca della profilazione a cellule singole, il settore ha ottenuto rapidamente informazioni a lungo cercate con un forte potenziale di per spiegare la malattia che di fare qualcosa di significativo al riguardo.


Analizzando queste nuove prove, ad esempio, gli autori mostrano che le distruzioni della malattia convergono su cinque aree principali della funzione cellulare ('percorsi'), in ciascuno dei 5 principali tipi di cellule cerebrali. Le tecnologie di profilazione a singole cellule producono misurazioni complete dell'attività genetica nelle singole cellule, come i livelli di RNA (che è la trascrizione del DNA), così da poter valutare le funzioni e i ruoli della cellula nella biologia del cervello e nella patologia della malattia.


Queste tecnologie vanno oltre il sequenziamento del genoma, che cataloga il DNA presente nella maggior parte delle cellule di una persona, rivelando come ogni cellula usa in modo univoco quell'insieme comune di istruzioni. Nello studio sul MA, gli scienziati hanno usato la profilazione a singole cellule per vedere come varie cellule cerebrali, come tipi diversi di neuroni, microglia e astrociti, agiscono in modo diverso nella malattia rispetto al cervello sano.


Nello studio, Mitch Murdock, dottorando di scienze cerebrali e cognitive del MIT, e la prof.ssa Li-Huei Tsai, direttrice del Picower Institute for Learning and Memory e dell'Aging Brain Initiative, scrivono che, mentre le scoperte delle ricerche a profilazione di singole cellule confermano che gli effetti terribili della malattia sono complessi e di vasta portata, sembrano esserci anche 5 percorsi che si perturbano in ciascuno dei 5 tipi principali di cellule.


Lo studio di questi percorsi, scrivono, potrebbe produrre preziosi biomarcatori della malattia e produrre obiettivi significativi per un intervento terapeutico:

  1. Infiammazione e risposta immunitaria
  2. Segnalazione e metabolismo dei lipidi (molecole di grasso)
  3. Stress metabolico e piegatura delle proteine
  4. Danno al DNA e senescenza cellulare (invecchiamento)
  5. Interazioni con la vascolarizzazione cerebrale (vasi sanguigni)


Per ciascuno di questi percorsi in neuroni, microglia, astrociti, oligodendrociti e cellule precursori degli oligodendrociti, la Tsai e Murdock identificano differenze specifiche nella regolazione genica, trovati negli studi a singola cellula, che sono presenti in modo significativo nel cervello dei pazienti con MA o nei topi modello, confrontati con i campioni di individui sani di controllo.


Ad esempio, la Tsai e Murdock evidenziano più di una dozzina di geni tutti intimamente coinvolti nell'elaborazione dei lipidi, la cui espressione è alterata in vari modi in diverse cellule della corteccia prefrontale del cervello. In un altro esempio mostrano che tutti i 5 tipi di cellule mostrano deterioramento nella riparazione del DNA, sebbene con una espressione diversa in ciascuno dei geni.


"Identificando i tipi di cellule vulnerabili e i programmi molecolari che ne danno origine, degli interventi terapeutici potrebbero invertire le traiettorie cellulari aberranti", hanno scritto Murdock e la Tsai nel documento. "Mentre molte alterazioni trascrizionali sono specifiche del tipo di cellula, questi cambiamenti alla fine potrebbero convergere su percorsi di segnalazione condivisi tra i tipi di cellule, potendo così rappresentare obiettivi per nuove strategie terapeutiche".


È certo, notano gli autori, che c'è ancora molto lavoro da fare, sia per affinare che per migliorare le tecniche a cellule singole e anche per sfruttare le nuove opportunità correlate. Il documento rileva una serie di problemi che devono essere attentamente considerati nella produzione di risultati validi della profilazione a cellule singole, incluso dove le cellule sono campionate nel cervello per il sequenziamento, da chi e in quale condizione.


Inoltre, non è sempre semplice dimostrare che i cambiamenti nell'espressione genica influenzano necessariamente la biologia ed è ancora più difficile sapere se un particolare intervento, che per esempio punta i percorsi di infiammazione alterati, si rivelerà sicuro ed efficace come terapia.


Le direzioni future, nel frattempo, potrebbero includere un uso maggiore della 'trascrittomica spaziale', che misura la trascrizione genica nelle cellule dove si trovano all'interno del cervello, piuttosto che rimuoverle per l'analisi. Gli studi dovrebbero essere ampliati per incorporare più campioni umani, in modo da riuscire a spiegare pienamente le differenze variabili e demografiche. Secondo gli autori, i dati dovrebbero essere condivisi e integrati, e sono necessari confronti migliori tra campioni umani e dei roditori per comprendere meglio quanto si sovrappongono.


"La profilazione a cellule singole facilita un ritratto ricco di sfumature dei diversi processi cellulari perturbati nel cervello di MA", concludono la Tsai e Murdock. “Questi programmi molecolari aiutano a spiegare la divergenza tra invecchiamento sano e declino cognitivo, ed evidenziano programmi molecolari specifici per tipo di cellula coinvolti nel MA. I moduli principali di segnalazione sono distrutti su più tipi di cellule e manipolare gli stati cellulari alterati può aprire la strada a nuove opportunità terapeutiche".

 

 

 


Fonte: Picower Institute/MIT (> English) - Traduzione di Franco Pellizzari.

Riferimenti: MH Murdock, LH Tsai. Insights into Alzheimer’s disease from single-cell genomic approaches. Nature Neurosc., 2023, DOI

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