基于AD患者iPS的细胞模型的建立及其在AD病理机制研究中的应用

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    31800854
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    25.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    C0901.分子与细胞神经生物学
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2021-12-31

项目摘要

Alzheimer’s disease (AD) is a neurodegenerative disorder usually found in elderly population,characterized by progressive memory loss and cognitive disturbance. So far, the mechanism of AD has not been clearly explained. Patient-specific iPS cells derived cellular models have been used in the studies about the mechanism and therapy of AD. But these cellular models main focus on cortical neurons. The basal forebrain cholinergic neuron (BFCN) plays important roles in the learning and memory ability. Degeneration and loss of BFCNs contributes substantially to the cognitive deficits of AD patients. Although BFCNs are important to be study in AD, however, as the BFCNs are hardly to be induced in vitro, few researches are performed in AD patient-specific BFCNs. In our previous study, AD patient-specific iPS cells and the differentiation method to cortical neurons have been generated. Here, we proposed to direct the differentiation of iPS cells into BFCNs, and explore the possibility of establishing AD patient-specific models of both cortical neurons and BFCNs. In addition, by comparing the pathological phenotypes of cortical neurons and BFCNs,we propose to elucidation the mechanism of AD pathogenesis ,and hopefully contribute to the development of therapies for the treatment of AD.
阿尔兹海默病(Alzheimer’s disease, AD)主要表现为记忆和认知功能障碍,其病理机制目前仍不清楚。近年iPS技术开始应用于AD研究,但是大多只针对大脑皮层神经元。基底前脑胆碱能神经元(basal forebrain cholinergic neuron, BFCN)的功能异常和丢失是导致患者认知功能障碍的根本原因,构建基于BFCN的AD模型十分必要。但由于体外诱导技术的限制,目前针对BFCN的研究还很少。本项目前期已经建立了AD患者特异的iPS细胞系及其向皮层神经元分化的方法,并将进一步建立向BFCN定向分化的方法,探讨以上两种神经亚型作为AD细胞模型的可能性。通过比较上述两类神经元的病理表型,揭示不同神经元亚型在AD发病过程中的特征和差异,并深入探索其分子机制。本研究将帮助我们深入全面地理解AD的发病过程和病理机制,为AD治疗和药物筛选提供更加完善的体外模型和实验基础。

结项摘要

阿尔兹海默病(Alzheimer’s disease, AD)是一种在老年人群中高发的神经退行性疾病,其发病机制目前仍不清楚。AD病人体细胞来源的iPS细胞因为携带和病人相同的遗传背景,在AD发病及治疗策略的研究中具有极大的应用前景。在之前的研究中,我们建立了较为完整的AD iPS细胞库,涵盖早发型sAD、晚发型sAD、fAD和与其年龄匹配的健康对照。通过建立和完善人iPS神经定向分化系统,我们将AD-iPS细胞定向分化为大脑皮层谷氨酸能神经元或基底前脑乙酰胆碱能神经元(Basal forebrain cholinergic neuron, BFCN),与对照相比,AD iPS细胞分化得到的大脑皮层神经元表现出较高的Aβ分泌、Tau磷酸化和Tau蛋白表达水平,很好地再现了AD的典型病理特征;此外,我们发现iPS分化得到的神经元中,BFCN分泌Aβ水平显著低于具有相同遗传背景的大脑皮层谷氨酸能神经元,且大脑皮层谷氨酸能神经元对Aβ42寡聚体毒性更加敏感,这些结果为AD发病机制的揭示提供了新的线索。TRPC6是一种非选择性钙离子通道蛋白。前期研究表明,在过表达人APP基因的HEK293细胞和小鼠脑中,TRPC6可以与APP相互作用减少Aβ的产生。在我们的AD细胞模型中的研究发现,TRPC6在AD患者外周血及其iPS分化得到的皮层神经元中均有较低的表达。并且,在神经元中TRPC6在AD组和对照组之间的表达差异出现在Aβ分泌、Tau磷酸化和Tau蛋白表达水平出现差异之前,具有作为AD早期诊断标记的潜能。向神经元培养体系中添加TRPC6片段或其激动剂hyperforin均可有效地降Aβ分泌、Tau磷酸化和Tau蛋白表达水平,对AD治疗的研究具有积极的提示作用。目前临床上缺乏针对AD的早期诊断标记,对确诊AD患者也没有有效的治疗手段,基于AD病人iPSC的细胞模型为AD发病机制的研究和早期诊断标记及小分子药物的筛选提供了理想的研究平台。

项目成果

期刊论文数量(1)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Probing the therapeutic potential of TRPC6 for Alzheimer's disease in live neurons from patient-specific iPSCs.
在来自患者特异性 iPSC 的活神经元中探讨 TRPC6 对阿尔茨海默病的治疗潜力
  • DOI:
    10.1093/jmcb/mjaa027
  • 发表时间:
    2020-10-01
  • 期刊:
    Journal of molecular cell biology
  • 影响因子:
    5.5
  • 作者:
    Tao R;Lu R;Wang J;Zeng S;Zhang T;Guo W;Zhang X;Cheng Q;Yue C;Wang Y;Jing N
  • 通讯作者:
    Jing N

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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