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神經(jīng)退行性疾病是一類隨年齡增長而發(fā)生的疾病,其特征為神經(jīng)系統(tǒng)的進行性退化,最常累及大腦中的神經(jīng)元。這類疾病目前尚無法治愈。盡管神經(jīng)退行性疾病研究領(lǐng)域正在迅速發(fā)展,但支撐神經(jīng)退行性病變發(fā)生的分子機制仍在很大程度上尚不清楚。造成這一現(xiàn)狀的部分原因在于神經(jīng)退行性疾病本身的高度復(fù)雜性——不同疾病(如阿爾茨海默病、帕金森病、肌萎-縮側(cè)索硬化癥等)具有高度異質(zhì)性的病理特征,且在不同患者之間存在顯著差異。
隨著研究人員不斷探索對神經(jīng)退行性疾病的深入理解并開發(fā)潛在治療策略,疾病模型逐漸成為不-可-或-缺的研究工具。目前,疾病建模主要可分為三大類:體內(nèi)模型(in vivo)、體外模型(in vitro)以及計算模型(computational)。這三類模型各具優(yōu)勢,在推動神經(jīng)退行性疾病機制研究與治療開發(fā)方面,均發(fā)揮著不可替代的作用。
體內(nèi)疾病模型是指在活體生物中誘導(dǎo)并觀察疾病病理過程的研究方法。在神經(jīng)退行性疾病研究中,研究人員最常使用嚙齒類動物模型,盡管在酵母、斑馬魚、果蠅等多種生物體系中也已成功建立相關(guān)模型。值得注意的是,轉(zhuǎn)基因模型的廣泛應(yīng)用——即將外源 DNA 成功導(dǎo)入宿主生物基因組中——對于神經(jīng)退行性疾病研究具有里程碑式意義。
通過轉(zhuǎn)基因技術(shù),研究人員能夠更為直接地研究α?突觸核蛋白、tau 蛋白和 β?淀粉樣蛋白等致病性聚集蛋白的作用機制及其在疾病發(fā)生發(fā)展中的病理功能。
近期的一項代表性研究是 Elmer 等人發(fā)表的論文 “Artificial miRNA?mediated reduction of SNCA for the treatment of α?synucleinopathies"。該研究利用轉(zhuǎn)基因小鼠模型,評估了 RNA 介導(dǎo)的治療手段在降低 α?突觸核蛋白表達及相關(guān)病理中的效果。
然而,體內(nèi)模型也存在一定局限性。模型物種的選擇往往復(fù)雜且成本較高,且疾病在模型生物中的表現(xiàn)并不一定完-全復(fù)現(xiàn)人類疾病特征。因此,體外模型和計算模型在一定程度上可用于彌補體內(nèi)模型的不足,為神經(jīng)退行性疾病研究提供互補性的研究手段。
與體內(nèi)模型不同,體外模型是在實驗室條件下、脫離活體生物體系建立的研究模型。這類模型在一定程度上解決了動物模型所面臨的一些問題,例如成本較低、可定制性強,并且在某些情況下能夠更準(zhǔn)確地反映人類細胞層面的分子通路。
在Nature Neuroscience發(fā)表的一項研究中,Choi 等人使用 StressMarq 提供的 β?淀粉樣蛋白1?42寡聚體(目錄號: SPR?488), 系統(tǒng)研究了 Sox9 表達在阿爾茨海默病中調(diào)控星形膠質(zhì)細胞吞噬 β?淀粉樣蛋白過程中的作用。目前, 神經(jīng)退行性疾病研究中常用的體外模型主要包括以下幾類:
● 類器官(Organoids)
類器官是一種三維細胞培養(yǎng)體系,能夠在一定程度上保留人類器官中存在的細胞類型及其相互作用。其中,人源誘導(dǎo)多能干細胞(human induced pluripotent stem cells,hiPSCs) 已成為神經(jīng)系統(tǒng)疾病建模的重要工具。hiPSCs 具有多向分化能力、自我更新能力,且可由人體體細胞獲得,這些特性使其在構(gòu)建更接近人類疾病狀態(tài)的模型方面具有顯著優(yōu)勢。
● 永生化細胞系(Immortalized cell lines)
永生化細胞系是指來源于腫瘤細胞或經(jīng)人工改造后可無限增殖的細胞系。由于其生長迅速、成本較低且重復(fù)性高,被廣泛應(yīng)用于疾病建模和藥物研發(fā)研究。此外,這類細胞還可與星形膠質(zhì)細胞和神經(jīng)元聯(lián)合使用,用于構(gòu)建血腦屏障模型,在中樞神經(jīng)系統(tǒng)藥物開發(fā)中具有重要應(yīng)用價值。
● 原代細胞(Primary cells)
原代細胞直接從患者組織中分離并在體外培養(yǎng)。由于保留了供體的遺傳背景和表型變異,它們能夠高度準(zhǔn)確地反映個體特異的神經(jīng)退行性疾病機制。然而,原代細胞增殖能力有限、批次差異較大,并且對培養(yǎng)條件要求嚴(yán)格,使得可重復(fù)性和規(guī)模化擴增受到限制。

圖 1. Pereira 等人關(guān)于 iPSC 在神經(jīng)元細胞培養(yǎng)中應(yīng)用的圖示示例。
計算建模是一種獨特的疾病建模方式,它并不依賴活體系統(tǒng),而是利用大量關(guān)于神經(jīng)退行性疾病的現(xiàn)有數(shù)據(jù),構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動的模型,以預(yù)測與分析疾病進程。計算疾病模型包含多種方法,每一種都旨在針對疾病復(fù)雜性的不同層面。例如,多模態(tài)建模(multi?modal modelling)會整合跨越空間與時間尺度的生理學(xué)數(shù)據(jù)。這類研究通常將行為與認知評估與腦成像結(jié)合起來,建立可將患者癥狀與疾病的物理性進展聯(lián)系起來的模型,以描繪疾病軌跡并改進診斷能力。
Jones 等人在 Nature Communications 中發(fā)表的研究便是此類模型的典型示例,他們試圖建立一種能夠?qū)柎暮D〕R姷陌V呆癥狀與大腦中的物理性退化準(zhǔn)確對應(yīng)的模型。這類模型為精神癥狀與腦部生理性變化之間提供了關(guān)鍵聯(lián)系,有助于更好地理解疾病中癥狀表現(xiàn)的多樣性。
隨著神經(jīng)退行性疾病患病率不斷上升,對準(zhǔn)確、可重復(fù)且具有生理相關(guān)性的疾病模型的需求也日益迫切。對體內(nèi)、體外及計算建模平臺的持續(xù)優(yōu)化,使研究人員得以深入揭示疾病機制,并為新型治療策略的合理設(shè)計提供關(guān)鍵支持。
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參考文獻
● A computational model of neurodegeneration in Alzheimer’s disease. Jones et al., Nat Commun. 2022
● Advances in current in vitro models on neurodegenerative diseases. Pereira et al., Bioeng. Biotechnol. 2023
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