脊髓胶质疤痕内形成的分子表达时空动力学和细胞间相互作用
Spatiotemporal Dynamics of the Molecular Expression Pattern and Intercellular Interactions in the Glial Scar Response to Spinal Cord Injury
龚蕾蕾1• 顾芸1 • 顾晓松1 • 周松林1
1江苏省神经再生教育部重点实验室，南通大学，南通226001，中国
第一作者：龚蕾蕾、顾芸
通讯作者：顾晓松、周松林
脊髓损伤(spinal cord injury，SCI)多由意外事故引起，是一种终身性损伤，给受影响的家庭和社会带来沉重的负担。目前促进脊髓再生的临床治疗方法有限，最终结局复杂，和损伤层面密切相关。脊髓损伤的病理生理过程包括原发损伤和继发胶质瘢痕的形成。尽管胶质瘢痕抑制轴突再生和保护受损的神经组织已被广泛接受，但其在脊髓损伤中的确切作用及切换机制仍不清楚。有趣的是，刺毛鼠(Acomys cahirinus)是一个奇怪的例外，因为它在完全脊髓切断 [1]后仍能维持无瘢痕再生和功能恢复。因此，全面了解脊髓胶质瘢痕形成过程对制定更有效的SCI治疗方法至关重要。
传统的Bulk RNA测序和单细胞测序发现增殖迁移的星型胶质细胞、小胶质细胞、成纤维细胞等细胞形成胶质疤痕，但缺乏位置信息。“空间转录组技术”被Nature Methods评为2020年年度技术方法。目前的荧光原位测序技术只能检测到少量的标记基因，国内商业化的空间转录组测序主要是10X公司提供的visium空间转录组技术。
为全面了解胶质瘢痕形成动力学，研究人员使用10X visium技术（spatial transcriptomics ，ST)首先构建了32个样本的小鼠脊髓T10半切后瘢痕形成过程中基因表达模式。在局部，研究人员通过分析从瘢痕边缘沿到核心的基因表达梯度，解析了瘢痕微环境，如神经递质紊乱、促炎症反应的激活、神经毒性饱和脂质释放、血管生成、阻碍轴突延伸和细胞外基质结构重组。此外，研究人员还描述了瘢痕形成过程中的21种细胞亚型，绘制了成纤维细胞、胶质细胞和免疫细胞亚群的起源、功能多样性和可能的轨迹。特别是在一些特殊的细胞类型中发现了一些调控因子，如巨噬细胞中的Thbs1和Col1a2，成纤维细胞中的CD36和Postn，小胶质细胞中的Plxnb2和Nxpe3，星形胶质细胞中的Clu和少突胶质细胞中的CD74。
ST发现成纤维细胞富集在疤痕区域中心，且特异性高表达CD36。CD36属于B类清道夫受体家族，是一种脂肪酸受体，负责脂肪酸的识别和细胞跨膜转运。近年来发现CD36是一个多配基受体蛋白，其生物学功能涉及炎症反应、细胞凋亡、吞噬、血管生成、能量代谢以及肿瘤等多个方面。在脊髓半切后给予丹酚酸B（salvianolic acid B），一种可以通过血脑屏障渗透的CD36抑制剂，可以有效抑制纤维疤痕。
随后，研究人员描述了瘢痕边界的范围，并分析了相邻簇边界的双向配体-受体相互作用，在胶质细胞增生和纤维化期间维持瘢痕结构，发现GPR37L1_PSAP和GPR37_PSAP是小胶质细胞、成纤维细胞和星形胶质细胞之间最显著的配受体对。
最后，研究人员定量分析了瘢痕细胞的比例，提出了瘢痕形成的四个可能阶段:巨噬细胞浸润、瘢痕细胞增殖和分化、瘢痕形成和瘢痕稳定。这些图谱揭示了瘢痕的空间异质性，证实了以往关于瘢痕结构的概念，为瘢痕的形成提供了新的线索。
关键词：脊髓损伤；胶质疤痕；空间转录组测序；成纤维细胞；CD36
图1 A 脊髓胶质细胞瘢痕形成的研究设计概述及本研究所用切片的定位。B 成年小鼠T10右半侧切开后瘢痕成熟四个阶段空间RNA-seq的实验工作流程和分析。
图2 A 损伤后不同时间点胶质瘢痕内三个成纤维细胞簇的空间分布图。B Violin Plots和空间图显示了损伤后不同时间点CD36的表达，CD36是病理性皮肤瘢痕形成的关键调节因子。C 丹酚酸B处理显著减少CD36的表达。Scale bar, 100 µm。
图3 A ST表示不同细胞类型瘢痕边界的程度。B 量化星形胶质细胞、内皮细胞、成纤维细胞、巨噬细胞、小胶质细胞和少突胶质细胞spots的数量、比例和空间分别。C 总结脊髓损伤后关键基因和病理过程的变化。
参考文献
[1] Nogueira-Rodrigues J, Leite SC, Pinto-Costa R, Sousa SC, Luz LL, Sintra MA, et al. Rewired glycosylation activity promotes scarless regeneration and functional recovery in spiny mice after complete spinal cord transection. Dev Cell 2022, 57: 440–450
