Nature | 从基因组伤痕到转录组静默:单细胞多组学揭示大脑衰老的因果链条

B站影视 电影资讯 2025-09-05 18:25 1

摘要:当我们凝视时间,衰老,无疑是生命最普遍也最深奥的谜题之一。而在人体的所有器官中,大脑的衰老尤为引人关注。它不仅关乎记忆的消退、认知的迟缓,更触及我们作为智慧生命的核心——“我”之所以为“我”的根基。长久以来,我们对大脑衰老过程的理解,多是基于对整个脑组织样本的

当我们凝视时间,衰老,无疑是生命最普遍也最深奥的谜题之一。而在人体的所有器官中,大脑的衰老尤为引人关注。它不仅关乎记忆的消退、认知的迟缓,更触及我们作为智慧生命的核心——“我”之所以为“我”的根基。长久以来,我们对大脑衰老过程的理解,多是基于对整个脑组织样本的“宏观”分析,这就像试图通过分析整个城市所有建筑物的平均磨损度,来理解每一栋房屋的具体状况一样,必然会忽略掉关键的细节。

大脑,这座由数百亿神经元和同样数量级的胶质细胞构成的“细胞之城”,其衰老的真相,或许就隐藏在每一个独立的“细胞房间”内部。这些房间的布局是否改变?房间里的“家具”(基因表达)如何变化?更重要的是,支撑整个建筑的“蓝图”(基因组)是否随着岁月流逝而伤痕累累?

9月3日,《Nature》的研究报道“Single-cell transcriptomic and genomic changes in the ageing human brain”,为我们提供了一张前所未有的高分辨率地图,以前所未有的深度和广度,揭示了人类大脑在从婴儿期到百岁高龄的漫长旅程中,细胞层面发生的深刻变革。研究人员巧妙地结合了三种强大的单细胞技术,深入到大脑衰老的核心地带,为我们带回了令人震撼的发现。

很多人可能普遍认为,衰老必然伴随着大量神经元的死亡。然而,事实果真如此吗?

研究人员对19位年龄跨度巨大的捐献者(从4个月大的婴儿到104岁的百岁老人)的前额叶皮层(Prefrontal Cortex, PFC)进行了前所未有的精细剖析,总共分析了高达367,317个细胞核。前额叶皮层是人类高级认知功能(如决策、规划和社交)的“指挥中心”,其功能状态直接关系到我们的生活质量。

结果出人意料。在这场跨越一个世纪的“细胞普查”中,研究人员并未发现神经元与胶质细胞的总体比例,或兴奋性神经元与抑制性神经元之间的比例,会随着年龄的增长而发生显著变化。这意味着,在健康的衰老过程中,大脑的基本“城市规划”和人口结构保持着惊人的稳定。我们并没有像想象中那样,在衰老过程中经历大规模的神经元“裁员”。大脑这座城市的居民数量,基本保持了稳定。

然而,稳定的大局之下,暗流正在涌动。变化发生在更精细的层面,体现在某些特定“职业”的细胞群体中。

一个显著的变化发生在少突胶质细胞(Oligodendrocytes)家族。这个家族负责生成髓鞘(Myelin Sheath),如同电线绝缘层一样包裹在神经元的轴突上,确保神经信号能够高速、准确地传递。家族中有两类成员:一类是“后备军”——少突胶质前体细胞(Oligodendrocyte Precursor Cells, OPCs),它们是具有分化潜能的干细胞,随时准备补充和修复受损的髓鞘;另一类是“正式工”——成熟的少突胶质细胞。

数据显示,随着年龄的增长,OPCs的数量呈现出明显的下降趋势(P= 1.31 × 10⁻²),在婴儿时期最为丰富,此后逐渐减少。与此同时,成熟的少突胶质细胞数量则相应增加(P= 1.31 × 10⁻²)。这个此消彼长的过程揭示了一个深刻的现实:年轻的大脑拥有充足的“维修储备力量”,能够快速响应损伤;而衰老的大脑,其髓鞘的“维修团队”规模正在萎缩,再生和修复的潜力可能正在减弱。这或许是老年人神经功能恢复较慢的原因之一。

另一场深刻的变革,发生在抑制性神经元(Inhibitory Neurons)的内部。如果说兴奋性神经元是“油门”,那么抑制性神经元就是大脑的“刹车”,它们共同维持着神经环路的精妙平衡,防止“过度兴奋”导致的功能紊乱。研究发现,在一种名为SST阳性的抑制性神经元(IN-SST)中,衰老带来了显著的“转录噪音”增加,即细胞间基因表达的变异性(Coefficient of Variation)显著增大(P= 4.30 × 10⁻²)。

这好比一个交响乐团,年轻时,所有的小提琴手(IN-SST神经元)都严格按照乐谱演奏,声音整齐划一;年老时,每个乐手开始有了一些即兴发挥,虽然还在演奏同一首曲子,但整体的和谐度下降了。更重要的是,这些神经元的“身份标识”基因,如SSTVIP,其表达水平在老年大脑中显著下降。这意味着,大脑的“刹车”系统不仅变得“嘈杂”和不稳定,其本身的“制动力”也在减弱。这可能导致大脑信息处理的精确度下降,甚至与某些老年期认知功能障碍有关。

这场“细胞普查”告诉我们,衰老并非一场简单粗暴的“细胞毁灭战”,而是一场关于细胞功能、状态和潜能的“精准消耗战”。大脑的基本框架得以保留,但其内部的运作效率、修复能力和调控精度,正在悄然发生着改变。

如果说细胞是建筑,那么基因表达就是室内的“装修和陈设”。通过分析每个细胞内的信使RNA(mRNA),研究人员得以窥见衰老过程中,细胞内部功能活动的变化。在这里,他们发现了一个贯穿几乎所有细胞类型的普遍现象,一个足以重塑我们对衰老理解的核心发现。

在比较老年组(超过65岁)与成年组(15至65岁)的大脑细胞时,研究人员总共识别出2,803个基因的表达发生了显著变化。令人震惊的是,绝大多数变化都是“下调”,即基因的活跃度降低了。在所有细胞类型中,下调的基因数量都远超上调的基因数量(P= 2.44 × 10⁻⁴),其中L2/3层的兴奋性神经元表现得最为突出,有多达1,273个基因被下调。

这像是一场席卷整座“细胞之城”的“灯火管制”,几乎每个房间都在主动或被动地调暗自己的灯光。那么,究竟是哪些“灯”被熄灭了呢?

通过基因功能本体(Gene Ontology, GO)分析,答案变得清晰而深刻。被普遍下调的基因,并非那些决定细胞身份的“个性化”基因,而是那些负责维持细胞基本生命活动的“管家基因”(Housekeeping Genes)。这些基因编码的蛋白质,是细胞这部复杂机器能够运转的基石,它们的功能覆盖了:翻译与核糖体、新陈代谢、物质运输与稳态维持。

例如,热休克蛋白HSPA8、细胞骨架蛋白TUBA1A以及其他八个基因,在所有13种被分析的脑细胞类型中都显著下调。这意味着,衰老的脑细胞,其蛋白质生产线效率降低,能量转换能力减弱,内部物流变得迟缓。这是一场系统性的、基础性的功能衰退。

这一发现引出了一个更深层次的问题:这种普遍的功能下调,对细胞来说意味着什么?为了回答这个问题,研究人员巧妙地利用了一个名为“DepMap”的公共数据库。该数据库评估了在癌细胞中敲除每一个基因后对细胞存活率的影响,从而为基因的“重要性”或“必需性”(Essentiality)打分。

分析结果令人警醒:在神经元和小胶质细胞中,那些随着衰老而表达下调的基因,其“必需性”得分显著高于那些表达上调的基因(神经元:P= 7.33 × 10⁻⁷;小胶质细胞:P= 9.09 × 10⁻⁷)。换句话说,衰老的大脑并非在关闭一些可有可无的“装饰灯”,而是在主动调暗那些维持生命的核心“应急照明系统”。

这种核心生命机器的普遍“倦怠”,尤其是负责能量生产的线粒体(Mitochondria)和负责蛋白质合成的核糖体(Ribosome)相关基因的协同下调,强烈暗示衰老的大脑可能进入了一种“低功耗”或“节能”模式。研究人员进一步发现,这种下降趋势在40岁之后变得尤为明显。

这究竟是一种被动的、不可逆的系统衰竭,还是一种主动的、具有某种代偿甚至保护意义的战略性撤退?或许,通过降低新陈代谢率,细胞可以减少有害副产品(如活性氧)的产生,从而在“硬件”日益老化的情況下,延长自身的“使用寿命”。这个问题,该研究并未直接回答,但它无疑为未来的研究指明了一个激动人心的方向。

如果说转录组的变化是细胞功能的“软件”更新,那么基因组的变化则是生命“硬件”蓝图上的永久性刻痕。我们的DNA,在漫长的一生中,不断受到内外环境因素的攻击,积累着各种各样的突变,这些被称为体细胞突变(Somatic Mutations)。由于神经元一旦分化成熟便不再分裂,它们无法通过细胞分裂来“稀释”这些突变,因此,每一个神经元的基因组,都像一本忠实的历史书,记录了从生命之初到最后一刻所经历的全部“遗传损伤”。

研究人员利用单细胞全基因组测序(single-cell Whole-Genome Sequencing, scWGS)技术,对来自不同年龄捐献者的100个神经元进行了深度测序,逐一解读了这些“历史书”上的内容。

结果证实,体细胞单核苷酸变异(somatic Single-Nucleotide Variants, sSNVs)确实在随着年龄稳定积累。计算表明,每个神经元平均每年会新增15.1个新的突变(R² = 0.87,P= 2.20 × 10⁻¹⁶)。这些突变并非随机产生,它们呈现出特定的模式,即“突变指纹”(Mutational Signature)。总体来看,衰老神经元中的突变指纹与一个已知的、名为“SBS5”的模式高度相似。SBS5被认为是一种“时钟样”的突变,其累积量与生物体的年龄密切相关,但其背后的确切生物学机制至今仍不清楚。

然而,这项研究最巧妙的地方在于,研究人员并未止步于此。他们通过复杂的算法分析,将这个看似单一的“SBS5样”指纹,成功地分解为两个截然不同、来源各异的全新指纹,并将其命名为A1A2。这一分解,如同一位经验丰富的侦探,从一堆混杂的证据中,识别出了两个不同案犯的作案手法。

指纹A1:转录活动的“烙印”。A1指纹与捐献者的年龄呈现出极强的正相关(R² = 0.88,P= 3.30 × 10⁻⁵⁰),在每年新增的15.1个突变中,A1贡献了绝大部分,约为12.1个。更关键的是,A1突变的分布极不均匀:它显著富集在基因的编码区,尤其是在那些高表达的基因中。这揭示了一个深刻的机制:一个基因被使用的频率越高,它留下“活动烙印”(即A1突变)的几率就越大。这是一种“生命在于运动,但运动带来磨损”的真实写照。

指纹A2:发育时期的“回响”。相比之下,A2指纹与年龄的相关性要弱得多(R² = 0.42,P= 6.60 × 10⁻¹⁴),每年仅贡献约3个新突变。有趣的是,A2在婴儿的神经元中占比最高,暗示它主要在生命早期,甚至在发育阶段就已经形成。与A1相反,A2突变倾向于发生在低表达的基因或基因间的“荒漠”区域。A2更像是一个古老的“回响”,记录了我们生命之初细胞快速增殖和分化时留下的印记。

通过将衰老的“总突变”分解为“转录损伤”(A1)和“发育遗留”(A2)两个部分,研究人员不仅为我们量化了不同损伤来源的贡献,更为下一步连接“硬件损伤”(基因突变)与“软件失灵”(基因表达变化)铺平了道路。

至此,我们手握两条关键线索:转录组层面,“管家基因”普遍下调;基因组层面,突变不断累积。现在,是时候将这两条线索交织在一起,揭示最终的谜底了。研究人员构建了一个多元线性回归模型,试图找出决定一个基因在衰老过程中是“上调”还是“下调”的关键因素。

分析结果清晰地指向了两个主角:基因的表达水平基因的长度

高表达是“原罪”。模型显示,一个基因在年轻大脑中的基础表达水平越高,它在老年大脑中表达水平下降的可能性就越大。这与我们之前的发现完美契合。高表达意味着高频率的转录活动,从而导致更多的A1型“转录烙印”突变累积,最终导致该基因的表达效率下降。

长是“护身符”。出人意料的是,模型同时显示,基因的长度与衰老过程中的表达变化呈正相关。也就是说,基因越长,其表达水平在衰老过程中越有可能维持稳定,甚至有所增加。这一发现在神经元中尤为明显。为什么“长”反而成了优势?答案在于神经元的“特殊装备”——高水平表达的“拓扑异构酶”(Topoisomerases),它们能有效保护长基因在转录过程中的结构完整性。

现在,所有的拼图都已各就各位,一幅壮丽的衰老图景徐徐展开:

大脑中的“管家基因”,特点是短小、高表达。高强度的工作使它们持续累积A1型突变,又缺乏长基因的特殊保护,最终导致了它们在衰老中的普遍表达下调。而“神经元特异性基因”,特点是通常非常长。它们的“长”这个物理属性,使其受到了拓扑异构酶的重点保护,很大程度上抵消了转录带来的损伤风险。因此,它们的表达水平在整个衰老过程中保持了惊人的稳定,确保了神经元能够一生维持其基本身份和功能。

这是一个关于“成本与收益”、“磨损与维护”的深刻平衡。生命为了维持核心的、不可替代的神经元功能,演化出了一套精密的保护机制来维护那些长而关键的“专业基因”。而对于那些所有细胞通用的、短小的“管家基因”,则似乎采取了一种“高消耗、高磨损”的策略。衰老,在某种程度上,就是这种策略长期执行后,累积“损耗”的必然结果。

这项里程碑式的研究,为我们描绘了一幅关于大脑衰老的全新图景。它告诉我们,衰老并非简单的细胞死亡和功能丧失,而是一个复杂的、动态的、在基因组和转录组层面同时发生的“重新编程”过程。

我们看到,大脑的基本细胞结构在健康衰老中得以顽强地维持。但在这稳定的表象下,是一场深刻的内在变革:细胞的“后备维修力量”在减少,神经环路的“刹车系统”变得不再稳定。最核心的变化,是维持细胞基础运作的“管家基因”网络,在持续的“转录磨损”和突变累积下,进入了系统性的“低功耗”模式。与此同时,定义神经元身份的长基因,则在特殊的保护机制下,坚守阵地,维系着我们认知功能的核心。

这一发现不仅深刻地改变了我们对健康衰老的理解,也为探索神经退行性疾病(如阿尔兹海默病)的机制开辟了全新的视角。在这些疾病中,这种在健康衰老中尚能维持的精妙平衡是否被打破了?未来的研究将沿着这些线索继续深入。我们或许可以设想,通过干预措施来增强对“管家基因”的DNA修复能力,或者模拟“拓扑异构酶”的功能来保护基因组,是否能够延缓大脑的衰老进程?

生命是一场与熵增的持续抗争。在这场抗争中,大脑并非被动地承受损伤,而是在遵循一套深刻的、关于牺牲与保全、消耗与维护的内在逻辑。理解这套逻辑,是我们最终理解衰老、干预衰老,乃至在时间的洪流中更好地守护我们心智之光的关键所在。大脑衰老的乐章,复杂而深沉,而我们,才刚刚开始学会聆听它的主旋律。

参考文献

Jeffries, A.M., Yu, T., Ziegenfuss, J.S. et al. Single-cell transcriptomic and genomic changes in the ageing human brain. Nature (2025). https://doi.org/10.1038/s41586-025-09435-8

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来源:生物探索一点号1

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