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为探究神经发育障碍（NDDs）病因，研究人员整合超百万单细胞转录组数据，分析 127 个与 NDDs 相关的拷贝数变异（CNVs）。结果发现 3 组 CNVs 在不同细胞类型和发育阶段有差异表达，这有助于理解 NDDs 发病机制。
在神经科学的神秘世界里，大脑发育如同一场精妙绝伦的交响乐，每一个音符都至关重要。然而，神经发育障碍（NDDs）却像是不和谐的杂音，打破了这场美妙的演奏。NDDs 严重影响患者的认知、运动、社交等技能，给个人、家庭和社会带来沉重负担。
过去的研究发现，人类基因组中存在多种拷贝数变异（CNVs），这些结构变异约占人类基因组的 5% - 10%，并且与 NDDs 密切相关。与常见风险变异相比，CNVs 的效应量更大、外显率更高，对研究 NDDs 的病因有着不可估量的价值。但目前对 CNVs 影响大脑发育和成熟的机制仍知之甚少。以往的研究多采用小鼠模型，然而小鼠模型存在诸多局限性，无法完全模拟人类大脑的复杂性，也无法研究人类特异性基因的作用。同时，体外研究不能涵盖人类大脑的全部细胞多样性，传统的批量 RNA 测序和组织学方法也难以描述 CNVs 对单个细胞类型的影响。在这样的背景下，开展一项能够直接在人类组织中研究 CNVs 与 NDDs 关系的研究迫在眉睫。
为了深入探究 NDDs 的发病机制，研究人员整合了来自多个数据集的超过 100 万个单细胞转录组数据，这些数据涵盖了人类大脑的主要区域以及从胚胎发育到成年的整个时间线。通过对 127 个与 NDDs 相关的 CNVs 中包含的基因进行表达加权细胞类型富集分析，试图找出人类脑细胞类型、大脑区域以及最易受基因剂量变化影响的发育时期。该研究成果发表在《Biological Psychiatry Global Open Science》上。
研究人员主要运用了以下关键技术方法：首先，收集并整合了多个单细胞转录组数据集，包括胎儿期 4 个 scRNA - seq 数据集、成熟期 3 个 snRNA - seq 数据集和成人期 1 个 snRNA - seq 数据集。然后，利用 Seurat R 包对数据进行预处理，通过 Conos 进行数据整合，并依据已知细胞类型标记对细胞进行注释和聚类。此外，运用表达加权细胞类型富集（EWCE）分析等方法研究 CNV 基因的表达情况。
下面来看具体的研究结果：
- 胎儿期罕见 CNV 基因在兴奋性和抑制性神经元中的富集：研究人员整合了胎儿期的 4 个 snRNA - seq 数据集，涵盖了多个大脑区域和发育阶段。通过对 CNV 位点的基因表达进行分析，将 CNVs 分为 A、B、C 三组。结果发现，A 组和 B 组 CNVs 的基因表达在胎儿脑发育早期显著富集，A 组主要富集在发育中的神经元，B 组主要富集在祖细胞（尤其是径向胶质细胞），而 C 组在胎儿期无显著富集。
- 罕见 CNV 位点富集基因参与突触传递和神经递质释放：进一步研究发现，A 组和 B 组 CNVs 基因表达的显著富集并非由少数基因导致，而是多个基因共同作用的结果。通过对基因本体（GO）分析发现，A 组 CNVs 在神经元中的功能与调节突触功能和神经元细胞死亡相关；B 组 CNVs 在前体细胞中的功能与细胞增殖和细胞周期相关。
- 罕见 CNV 位点基因在关键产后年龄和关键细胞类型中也有富集：人类大脑发育是一个漫长的过程，产后仍有持续的成熟过程。研究人员分析了产后阶段的数据集，发现 A 组 CNVs 在产后无富集，B 组 CNVs 在产后大脑成熟过程和成年期广泛富集，C 组 CNVs 在 1 - 2 岁时在少突胶质细胞中有特异性富集。此外，不同组 CNVs 在不同神经元亚型中也有不同的富集模式。
- 神经精神疾病常见风险变异与 NDD 相关罕见 CNV 基因在胎儿期和产后发育中的富集差异：研究人员对比了 3 种神经精神疾病（精神分裂症（SCZ）、双相情感障碍（BiD）、重度抑郁症（MDD））的常见风险变异和 NDD 相关罕见 CNV 基因的富集情况。结果发现，常见风险变异在胎儿期主要富集在未成熟的兴奋性和抑制性神经元中，在产后阶段，不同疾病的风险变异在不同细胞类型中有不同的富集模式，且与 NDD 相关罕见 CNV 基因的产前表达存在显著差异。
研究结论和讨论部分表明，该研究通过整合遗传学数据和单细胞转录组数据，预测了 NDDs 中最易受影响的细胞类型和发育阶段。研究发现 NDD CNV 基因可分为 3 组，它们在发育阶段和细胞类型中的基因表达富集模式不同。早期胎儿阶段，A 组和 B 组 CNVs 在关键祖细胞和未成熟神经元中的高表达，对大脑区域发育至关重要，任何扰动都可能影响大脑结构和功能。产后阶段，不同组 CNVs 在不同神经元和神经胶质细胞亚型中的差异富集，有助于解释携带常见或罕见风险变异个体的大脑表型差异。同时，研究还确定了 NDD CNVs 可能干扰的关键细胞通路，如 A 组 CNVs 与突触信号传导和神经传递相关。然而，该研究也存在一些局限性，如未获取 CNV 携带者的 snRNA - seq 数据，可能存在分析偏差，且未确定驱动基因。尽管如此，该研究为理解 NDDs 的发病机制提供了重要线索，结合不断发展的人类体外模型和高分辨率单细胞组学技术，有望为发现疾病机制和开发新的治疗方法开辟新的道路。
