老年大脑细胞因子表达谱揭示阿尔茨海默病神经炎症机制及潜在治疗靶点

本研究针对阿尔茨海默病(AD)神经炎症机制不清的问题，利用ROS/MAP队列的bulk和snRNA-Seq数据，系统分析了大脑皮质细胞因子表达与AD病理（Aβ沉积、PHFtau缠结）和认知衰退的关联。发现IL15、SPP1等关键细胞因子在小胶质细胞中表达显著上调，且与AD遗传风险（APOE ε4、AD-PRS）相关，揭示了细胞类型特异的神经炎症网络，为免疫调节治疗提供了新靶点。

随着全球人口老龄化加剧，阿尔茨海默病（Alzheimer's disease, AD）已成为威胁老年人健康的主要神经退行性疾病。尽管该疾病以β淀粉样蛋白（amyloid-β, Aβ）沉积和Tau蛋白缠结为主要病理特征，但近年来研究发现神经炎症在AD发生发展中扮演着关键角色。尤其值得注意的是，超过50%的AD风险基因与先天免疫系统功能相关，提示免疫反应可能是AD病理进程的重要推动力。然而，大脑中细胞因子如何参与AD病理过程？不同细胞类型在神经炎症中发挥怎样的作用？这些问题的解答对于开发新的治疗策略具有重要意义。

为了深入探索细胞因子在AD中的作用，Godoy等研究人员在《Journal of Neuroinflammation》发表了最新研究成果。该研究利用宗教 orders研究和拉什记忆与衰老项目（ROSMAP）队列的脑组织样本，通过高通量转录组测序技术，系统分析了大脑皮质中细胞因子的表达模式，并揭示了其与AD病理特征和认知功能的关系。

研究采用的主要技术方法包括：从ROSMAP队列的1,210例背外侧前额叶皮质（dorsolateral prefrontal cortex, DLPFC）样本中获取bulk RNA-Seq数据，以及从424例样本中获取单核RNA测序（single-nucleus RNA-Seq, snRNA-Seq）数据；利用线性回归和逻辑回归模型分析细胞因子表达与AD病理特征（全局AD病理负担、PHFtau缠结密度、Aβ负荷）和认知指标（认知衰退速率、认知韧性）的关联；通过方差分区分析评估生物学因素对细胞因子表达变异的影响；采用CellChat工具推断小胶质细胞亚群间的细胞通讯网络。

Cytokine expression associated with cognitive decline and neuropathologies

研究发现，在42种细胞因子中，52.4%（22种）与至少一种AD特征显著相关。其中15种细胞因子与PHFtau缠结密度和认知衰退相关，13种与全局AD负担相关，11种与Aβ负荷和认知韧性相关。IL15表达与认知衰退的关联最为显著（估计值：-0.177，标准误：0.029，校正后p值=3.301×10^-7），同时IL15高表达增加AD（OR=1.311）和轻度认知障碍（mild cognitive impairment, MCI）（OR=1.227）的风险。值得注意的是，TGFB1、CCL2、SPP1、CTF1和CSF1这5种细胞因子与所有测试的AD特征均显著相关。

Cytokine expression associated with cognitive decline and neuropathology in specific cell types

通过单核转录组分析，研究人员发现细胞因子表达与AD特征的关联具有细胞类型特异性。在小胶质细胞中，IL15表达与全局AD负担关联最强（估计值=0.343，标准误=0.046，校正后p值=7.298×10^-11），且与AD（OR=1.371）和MCI（OR=1.287）诊断风险增加相关。在星形胶质细胞中，IL33与PHFtau缠结密度关联最显著（估计值=-0.240，标准误=0.047，校正后p值=7.191×10^-5）。在兴奋性神经元中，THPO与认知衰退关联最强（估计值=0.243，标准误=0.049，校正后p值=1.689×10^-4）。

Cytokine functional families and their associations with cognitive decline and neuropathology

按功能分类分析发现，"其他"类别细胞因子（包括TGFB1、THPO、PSPN、SPP1等）在bulk数据中与所有测试的AD特征显著相关，并增加AD（OR=1.318）和MCI（OR=1.250）风险。在snRNA-Seq数据中，小胶质细胞的"其他"类别细胞因子平均表达水平与Aβ负荷（估计值=0.208）和全局AD负担（估计值=0.207）相关。星形胶质细胞中的生长因子家族与所有AD测试特征相关，增加AD（OR=1.374）和MCI（OR=1.268）风险。

Biological factors driving cytokine expression

方差分区分析显示，不同生物学因素对细胞因子表达变异的贡献程度各异。在bulk数据中，死亡年龄是C3表达变异的最强驱动因素（解释3.29%的变异），认知衰退是IL15表达变异的第二大驱动因素（解释2.87%的变异）。在小胶质细胞中，Aβ负荷（8.67%）和PHFtau缠结密度（6.83%）对IL15表达变异的贡献最大。少突胶质细胞中，认知衰退（4.45%）、PHFtau缠结密度（4.49%）和Aβ（2.02%）解释了SPP1表达的部分变异。

Sex-specific associations of cytokine genes

性别分层分析显示细胞因子表达与AD特征的关联存在性别差异。男性中仅有4种细胞因子（THPO、CCL2、IL33和IL15）与AD特征显著相关，其中THPO与认知衰退的关联最强（估计值=0.237，标准误=0.051，校正后p值=0.001）。女性中则有21种细胞因子与AD变量相关，其中19种也在完整bulk数据集中显示关联。TGFB1与女性认知衰退的关联最为显著（估计值=-0.182，标准误=0.035，校正后p值=2.656×10^-5），同时增加AD（OR=1.499）和MCI（OR=1.488）风险。

AD genetic risk is associated with cytokine brain expression in specific cell types

研究发现AD遗传风险与特定细胞类型的细胞因子表达相关。小胶质细胞中SPP1表达与较高的AD多基因风险评分（polygenic risk score, PRS）正相关（估计值=0.163，标准误=0.049，校正后p值=0.022），与APOE ε4等位基因也呈名义显著相关（OR=1.265）。小胶质细胞中IL15表达与ε4显著相关（OR=1.516），与AD-PRS名义相关（估计值=0.122，标准误=0.049，p值=0.013）。星形胶质细胞中IL17D表达与较高的AD风险负相关（估计值=-0.154，标准误=0.048，校正后p值=0.039）。

Microglial cell subpopulation-specific cytokine signaling

细胞通讯分析揭示了小胶质细胞亚群间由细胞因子介导的信号网络。研究发现10个显著的配体-受体对，分为三个关键信号通路网络：SPP1、TGFβ和补体通路。在推断的细胞间SPP1信号网络中，脂质相关的Mic.13细胞是SPP1配体的主要来源，其次是Mic.15（富含炎症、应激特征基因和疾病相关小胶质细胞TREM2依赖性标志物）。SPP1信号网络主要通过旁分泌信号传导，但Mic.13和Mic.15也表现出显著的自分泌信号。

研究结论与讨论部分强调，该研究通过整合bulk和单核转录组分析，提供了大脑细胞因子在人类大脑中的全面视图，揭示了细胞类型特异的神经炎症模式。研究发现细胞因子表达与AD特征的相关性在不同细胞类型间存在差异，小胶质细胞和星形胶质细胞是介导细胞因子表达和AD遗传风险的关键细胞类型。特别值得注意的是，IL15作为认知衰退的最强预测因子，其在小胶质细胞中的高表达与AD病理沉积增加独立相关，表明靶向IL15信号通路可能是治疗AD的潜在策略。

此外，研究发现细胞因子表达与AD特征的关联存在性别差异，女性中更多的细胞因子与AD变量相关，这可能部分解释了AD发病率的性别差异。遗传分析显示AD风险等位基因与细胞因子表达相关，特别是在小胶质细胞和星形胶质细胞中，表明遗传因素可能通过调节神经炎症反应影响AD风险。

这些发现对于理解AD的神经炎症机制具有重要意义，为开发针对特定细胞类型和细胞因子的免疫调节治疗提供了理论基础。同时，研究鉴定的关键细胞因子如IL15、SPP1等有潜力作为AD的生物标志物，用于疾病早期诊断和治疗效果监测。未来的研究需要进一步探索这些细胞因子作为治疗靶点的潜力，以及它们在AD发生发展中的具体作用机制。