今天和大家分享的是2020年3月发表在Int. J. Mol. Sci.（IF：4.556)上的一篇文章，“Transcriptomic and Network Analysis Identififies Shared and Unique Pathways across Dementia Spectrum Disorders”，作者使用AD，VaD和FTD患者额叶皮层的转录组数据，通过网络、通路和转录因子分析确定痴呆症相关基因、通路，以及三种痴呆症之间的异同。
Transcriptomic and Network Analysis Identififies Shared and Unique Pathways across Dementia Spectrum Disorders
转录组学和网络分析确定痴呆症谱系障碍的共有及独特通路
一、研究背景
痴呆症是一个日益严重的公共卫生问题，全球约有5,000万痴呆症患者，其中阿尔茨海默氏症（AD）、血管性痴呆（VaD）和额颞叶痴呆（FTD）具有许多共同的临床、遗传和病理学特征，至今尚没有经过完全验证的生物标记物可以准确诊断痴呆症谱系障碍的患者，因而有超过50%的病例尚未确诊。作者比较了AD，VaD和FTD患者额叶皮层转录组，共有的通路和转录因子可能表明潜在的共同病因，而差异则有助于区分三种痴呆症。
二、分析流程
三、结果解读
1.脑转录组研究的数据挖掘及流程
检索GEO数据库和ArrayExpress数据库中AD，VaD和FTD患者的大脑额叶皮层转录组数据，确定了18个脑转录组研究，通过以下条件的筛选得到4个GSE数据集：
仅包括额叶皮层大脑区域，有超过5个病例和对照。
不包括已知患者存在与痴呆症有关的基因突变的研究（重点研究散发性痴呆症）。
排除包括痴呆合并症患者的研究。
使用BaseSpace Correlation Engine（BSCE）分析差异表达基因并对3个独立的AD研究进行meta分析，对VaD和FTD数据集进行差异表达基因分析。
GSE84422包括125个样本，作者纳入了其中明确患有AD的21例样本及11例神经病理正常、年龄，性别和尸检间隔匹配的对照。
GSE118553作者纳入52例确诊AD并在尸检时进行了神经病理学评估的样本，对照组27例。
GSE122063包括来自AD和VaD的样本，12例AD，9例VaD和10例正常对照。
GSE13162包括10例散发性FTD及和8例对照。
Venn图对AD中鉴定的基因列表与VaD和FTD中DEGs进行比较。
蛋白质-蛋白质相互作用和转录因子（TF）网络分析确定失调通路。
表一：本研究选择的GSE数据集信息
表二：本研究纳入的样本信息
2.AD,VaD和FTD中DEGs的相关性分析
作者分别分析了AD，VaD和FTD四项研究之间样本的共同DEGs数量及其fold change的方向，结果显示FTD与AD患者之间、VaD与AD患者之间的表达谱显著重叠且正相关，而VaD和FTD的相关分析显示正相关和负相关均存在，表明在这些痴呆类型的额叶皮质中发生了相似的分子变化。
3.AD,VaD和FTD差异表达基因的分析
进一步对3个独立的AD数据集进行meta分析，确定AD中普遍具有表达差异的基因。其中差异表达最显著的是膜水通道蛋白AQP1。AQP1在生理条件下主要在脑室脉络丛上皮中表达，参与脑脊液的形成，并且可以作为渗透压传感器，已在多种神经退行性疾病的反应性星形胶质细胞中发现了AQP1的表达增加，meta分析的结果可能表明AD早期水通量的控制发生了变化。
表三：三种痴呆症中显著上调/下调的基因
Venn图比较3种痴呆之间的共享和独特的DEGs
12个共享的上调基因，包括AQP1及11个与神经变性相关的基因：例如MTUS1的表达与AD患者的Braak分期有关，并且可能与认知障碍发作之前海马体积的变化有关，QKI在神经胶质细胞中特征性表达，其表达水平可预测AD相关基因APP，PSEN1，PSEN2和MAPT表达的变化。
下调基因的Venn分析确定了3个共享的下调基因，包括基因双特异性磷酸酶6（DUSP6），在多种神经退行性疾病中可作为生物标志物的神经生长因子诱导型（VGF）和细胞骨架相关蛋白（ARC）。
图一：Venn图分析差异表达基因
4.AD,VaD和FTD中共享及独特的生物途径
对与AD，VaD和FTD对应的每个基因集进行网络和通路分析。使用NetworkAnalyst分别分析上调和下调的基因集，并使用DifferentialNet的人类额叶皮质的蛋白互作数据，构建三种痴呆症的组织特异性网络，以minimum connected network进行KEGG通路富集，最后比较了AD,VaD和FTD中共享的和独特的生物途径。
网络图中橙色为上调基因，蓝色为下调基因。椭圆形标记根据连接度及连接数量确定的hub基因，表中以p值排序列出前20条失调通路。
AD中上调基因网络以STAT3和EEF1A为中心，主要富集在粘附和紧密连接，MAPK和PI3K-AKT信号传导相关通路。下调基因网络以钙调蛋白3（CALM3）为中心，主要富集在钙信号传导通路。
STAT3是反应性星形胶质增生的关键转录调节子，在PI3K-AKT和神经炎症中的潜在作用值得进一步研究。
下调基因的网络结果支持AD的钙假说，CALM3编码钙调蛋白，其表达失调尚未在AD中证实。
图二：AD样本DEGs的网络和通路分析
VaD中上调基因网络以DNAJA1和PRPF40A为中心，主要在传染病和炎性途径中富集，上调通路包括NF-κB信号传导，补体和凝血级联以及内质网中的蛋白质加工。下调基因网络以TP53为中心，富集在氨基酸的生物合成，戊糖磷酸途径和心肌细胞的肾上腺素能信号转导通路中，还确定了其他与心血管有关的途径，包括心肌收缩和肥厚型心肌病。
DNAJA1与AD和帕金森等多种神经退行性疾病有关，在VaD中的特定作用有待进一步研究。
TP53已广泛连接到许多代谢途径，包括糖酵解，糖异生，胰岛素，脂肪形成和氧化磷酸化。其中磷酸戊糖途径的失调可能使大脑容易受到毒性ROS的影响而加剧对脑血管系统的损害，靶向此途径可能是VaD治疗性干预的新路线。
图三：VaD样本DEGs的网络和通路分析
FTD中上调基因网络以组蛋白脱乙酰基酶1（HDAC1）为中心，主要富集在与ECM-受体相互作用，溶酶体和河马信号通路相关的通路，PI3K-AKT信号通路也被上调，但不如在AD中显著。下调基因网络以Y框结合蛋白1（YBX1）为中心并主要富集在谷氨酸能突触和MAPK信号通路，与AD相似，FTD中钙信号传导通路也下调。
图四：FTD样本DEGs的网络和通路分析
Venn图分析显示三种痴呆症共有4种通路：MAPK信号传导，谷氨酸能突触，安非他明成瘾和血小板活化。AD与VaD共享16条通路，与FTD共享19条通路，而VAD和FTD共享2条通路。
与MAPK信号相关的基因在AD中被上调，但在VaD和FTD中被下调，MAPK信号传导的改变可能有助于区分不同类型痴呆症。
AD和VaD的共有通路包括胰岛素分泌，碳代谢和鞘脂代谢，表明代谢障碍在疾病中的影响，脂质代谢的作用在VaD中研究甚少。
AD和FTD中，PI3K-AKT和钙信号通路分别被上调和下调，网络研究表明，钙/ cAMP的损伤和能量代谢是FTD中神经元细胞死亡的主要诱因，而FTD中尚缺少钙失调的相关研究。
5.DEGs转录因子富集分析
使用ENCODE，ChEA和JASPAR数据库进行了转录因子分析，以确定AD，VaD和FTD失调基因的关键调控因子，并分析确定了共有的转录因子。
在AD和VaD中鉴定了27种、26种三数据库共有的转录因子，而在FTD分析中使用JASPAR和ChEA数据库确定了21种转录因子。
Venn图分析显示AD和VaD共有21个转录因子，AD和FTD共有一个转录因子EGR1，kruppel样因子4（KLF4）是3种痴呆症之间唯一共有的转录因子，已有研究显示KLF4在AD中可作为潜在治疗靶点，但尚无证据表明KLF4参与VaD和FTD。
图五：转录因子富集分析
小结
本文使用GEO和ArrayExpress数据库中AD，VaD和FTD三种痴呆症患者的额叶皮层转录组数据，对三项AD研究进行了meta分析，筛选差异表达基因，然后使用蛋白互作数据库构建三种痴呆症的组织特异性网络，确定hub基因，并且进行了通路富集及转录因子富集，比较共有的和独特的通路及转录因子，以确定具有诊断和治疗潜力的基因及通路。
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编辑：冻鸳鸯
校审：糯米饭