期刊：Alzheimer's Research & Therapy
标题：Integrative multiomics reveals common endotypes acrossPSEN1, PSEN2,andAPP
通讯作者及单位： Shankar Subramaniam, University of California
在全球老龄化加剧的背景下，阿尔茨海默病（AD）已成为威胁老年人健康的“头号杀手”之一。其中，家族性阿尔茨海默病（FAD）虽仅占AD病例的1%，却因发病早、进展快、遗传penetrance高的特点，成为破解AD致病机制的关键突破口。长期以来，研究人员围绕PSEN1、PSEN2、APP这三个核心致病基因展开了大量探索，但不同基因变异导致相似临床表型的深层调控机制仍迷雾重重。
2025年发表于《Alzheimer’s Research & Therapy》的这项整合多组学研究，首次通过RNA-seq与ATAC-seq的联合分析，揭示了PSEN1、PSEN2、APP三种基因突变导致FAD的共同疾病内表型，并锁定了关键调控通路和治疗靶点。其中，ATAC-seq技术的应用的核心作用，为解析染色质可及性变化驱动基因表达紊乱的分子机制提供了关键支撑。
一、研究背景
阿尔茨海默病主要分为散发性（SAD，占99%）和家族性（FAD，占1%）两类。FAD由PSEN1、PSEN2、APP基因的常染色体显性突变引起，患者通常在30-62岁发病，表现出与散发性AD相似的进行性记忆丧失和认知衰退，但发病年龄更早、病情进展更快。
从基因功能来看，这三个基因存在明确的分子关联：PSEN1和PSEN2是γ-分泌酶复合物的催化亚基，而APP是该复合物的底物。γ-分泌酶对APP的切割异常会产生过长的Aβ肽（尤其是Aβ42），进而形成淀粉样斑块，这是AD的典型病理特征之一。然而，近年来Aβ靶向疗法的接连失败，让研究人员开始反思：Aβ斑块究竟是AD的病因还是结果？除了Aβ代谢异常，这三个基因的突变是否还通过其他共同机制驱动疾病发生？
进一步研究发现，不同FAD致病基因的突变体在发病年龄（AAO）上存在差异：PSEN1突变最为常见（约80%），且大多发病更早（部分可早至30岁）；而PSEN2（约5%）和APP（约14%）突变的发病年龄相对较晚（50-60岁）。有趣的是，部分PSEN1突变（如PSEN1A79V）也会导致较晚的发病年龄（约55-60岁），与PSEN2N141I、APPV717I突变的发病年龄相近。
这一现象引发了研究人员的核心疑问：这些发病年龄相近的不同FAD突变体，是否存在共同的疾病内表型和调控机制？传统的转录组分析虽能检测基因表达变化，但无法揭示其上游的染色质调控异常；而postmortem脑样本分析只能捕捉疾病晚期的静态特征，难以反映疾病早期的动态调控过程。因此，亟需结合前沿的表观基因组学技术，在疾病相关的细胞模型中解析FAD的早期致病机制。
二、研究问题
具有相似晚发年龄的不同FAD突变，是否存在共通的疾病内表型？
这些内表型背后的转录调控网络（染色质可及性 + 基因表达）如何协同作用，驱动神经元功能异常？
三、研究创新点
模型创新：采用患者来源hiPSC分化神经元，还原人类神经元的遗传背景和病理特征，捕捉疾病早期机制；
技术整合：结合RNA-seq和 ATAC-seq，从 “基因表达” 和 “表观调控” 两个层面解析机制；
聚焦晚发突变：避开早发与晚发突变的年龄混杂因素，专门对比具有相似 AAO 的三种突变，突出核心致病通路。
四、研究材料
研究使用4类hiPSC分化的神经元样本，每组3个生物学重复，优势在于能最大程度还原人类神经元的遗传背景与病理特征，避免动物模型的物种偏差。
1、细胞样本来源
2、神经元分化与纯化
为确保模型的特异性，采用严格的神经元分化与筛选流程：
（1）hiPSC诱导分化：接种至PA6细胞饲养层，添加5μM Dorsomorphin和10μM SB431542促进神经诱导；
（2）神经干细胞（NSC）分选：第12天通过细胞表面标志物CD24+/CD184+/CD44-/CD271 - 筛选纯 NSC；
（3）神经元成熟：NSC扩增后换用神经元分化培养基，培养3周后，通过CD184-/CD44 - 分选获得成熟神经元；
（4）质量验证：通过RNA-seq检测GABA 能、多巴胺能、谷氨酸能神经元亚型标志物（如ENO2、RBFOX3、MAP2），确认分化成功且各样本神经元纯度一致。
五、研究方法
研究的技术核心是 “ATAC-seq+RNA-seq ” 双组学整合，辅以验证方法，形成 “表观遗传 - 转录 - 功能” 的完整验证链。
六、研究结果
01.转录组层面：三种突变体存在大量共同DEGs，指向相似功能紊乱。
RNA-seq分析显示，与NDC相比，三种突变体均存在大量差异表达基因（DEGs）：PSEN1A79V有3015个DEGs，PSEN2N141I有3782个DEGs，APPV717I有2724个DEGs，其中1339个DEGs为三种突变体共有。RRHO分析表明，PSEN1A79V与PSEN2N141I的基因表达变化相似性最高，而APPV717I与PSEN2N141I的相似性最低。
基因集富集分析（GSEA）显示，三种突变体共同富集的通路包括：细胞周期激活、去分化（如上皮-间质转化EMT）、炎症反应等；同时，神经元成熟和突触信号通路在PSEN1A79V和APPV717I中显著下调，而在PSEN2N141I中却轻微上调，这表明不同突变体的功能紊乱存在共性，也存在独特性。此外，神经元标志物分析证实，所有FAD突变体和对照组均表达泛神经元标志物，说明神经元分化一致性良好，排除了模型差异对结果的干扰。
图 FAD hiPSC衍生的神经元的转录组学分析。
02.ATAC-seq核心发现：染色质可及性变化靶向关键调控区域，与转录组紊乱高度相关。
作为该研究的核心技术，ATAC-seq的分析结果为解析FAD的表观遗传调控机制提供了直接证据。
（1）三种突变体存在共同的差异可及区域（DARs），富集于神经元调控相关区域。
ATAC-seq峰图分析显示，三种突变体与NDC相比，染色质可及性存在显著差异。DARs的基因组注释表明，这些差异区域主要分布在启动子和增强子区域：例如，PSEN1A79V的DARs中，启动子区域占比约22%，增强子区域占比约38%；APPV717I的启动子DARs占比约20%，增强子DARs占比约40%。这提示FAD突变体的染色质可及性变化主要靶向基因的调控区域，可能直接影响基因转录。
（2）TF motif富集揭示关键调控因子，与转录组TF活性预测相互印证。
利用HINT-ATAC（TF足迹分析）和GimmeMotifs（motif富集分析）对ATAC-seq数据进行分析，发现三种突变体的DARs中富集了大量与神经元分化、线粒体功能、炎症反应相关的TF motif：
① 上调的TF motif：包括早期神经谱系调控因子（ASCL1、NEUROG2、ARNT2）、多能性相关因子（NANOG、ZIC3）、细胞周期调控因子（E2F8）、非外胚层谱系因子（TEAD1、TBX3）以及神经元抑制因子（REST）；
② 下调的TF motif：包括晚期神经谱系调控因子（PAX2、PBX3）、线粒体功能调控因子（NRF1）、突触发生相关因子（CREB1）。
这些结果与RNA-seq层面的TF活性预测高度一致：例如，REST（神经元抑制因子）在PSEN1A79V中显著激活，NRF1（线粒体功能激活因子）在三种突变体中均显著抑制。这表明ATAC-seq从染色质结合层面验证了关键TF的差异活性，为确定FAD的核心调控因子提供了双重证据。
图 差异染色质可及性区域富含反映基因表达特征的转录调节因子和途径。
03.DARs与AD GWAS风险位点重叠，揭示潜在遗传-表观遗传交互机制。
研究团队将三种突变体的DARs与已发表的AD GWAS风险位点（共2644个变异）进行交集分析，发现67个AD风险变异位于至少一种突变体的DARs中，其中14个变异为三种突变体共有。例如，FERMT2基因的一个GWAS风险SNP位于PSEN1A79V、PSEN2N141I、APPV717I的共同增强子DARs中，而FERMT2已被证实可通过与APP相互作用调控Aβ代谢；APH1B基因的风险SNP位于三种突变体的启动子DARs中，APH1B是γ-分泌酶复合物的组成部分，与Aβ沉积相关。这一发现通过ATAC-seq将遗传风险位点与表观遗传调控联系起来，提示FAD突变可能通过改变风险位点区域的染色质可及性，影响相关基因的表达，进而驱动疾病发生。
04.整合分析：染色质可及性变化驱动基因表达紊乱，揭示FAD共同内表型。
通过RNA-seq与ATAC-seq的整合分析，研究团队明确了“染色质可及性变化→TF结合异常→基因表达紊乱→疾病内表型形成”的核心链路，并揭示了三种FAD突变体的共同疾病内表型：
（1）共同内表型一：神经元去分化，回归前体样状态。
整合分析发现，三种突变体均存在“早期神经谱系基因激活、晚期神经谱系基因抑制”的表达模式，且对应的染色质区域可及性发生显著变化：例如，早期神经谱系基因ASCL1的增强子区域在三种突变体中均显著开放（ATAC-seq DARs上调），基因表达显著升高（RNA-seq DEGs上调）；晚期神经谱系基因MEIS2的启动子区域可及性显著降低（ATAC-seq DARs下调），基因表达显著降低（RNA-seq DEGs下调）。tSNE聚类分析显示，三种突变体的神经元均向“未分化前体状态”偏移，其中PSEN1A79V的偏移程度最显著，APPV717I最轻微。这表明“神经元去分化”是三种FAD突变体的共同核心内表型，而染色质可及性变化是驱动这一过程的关键上游机制。
（2）共同内表型二：线粒体功能抑制与突触信号紊乱。
ATAC-seq分析显示，线粒体功能调控因子NRF1的结合motif区域可及性在三种突变体中均显著降低，导致NRF1活性抑制（RNA-seq层面验证）；下游线粒体代谢相关基因（如SOD2、PGC1α）的启动子区域可及性降低，基因表达显著下调。同时，突触信号相关因子CREB1的motif区域可及性降低，CREB1活性抑制，下游突触标记基因（如SYN1、PSD95）表达下调。这表明染色质可及性变化通过抑制NRF1和CREB1的活性，同时驱动线粒体功能障碍和突触信号紊乱，最终导致神经元功能丧失。
（3）共同内表型三：炎症反应激活
ATAC-seq数据显示，炎症相关TF（如IRF1、STAT1）的motif区域可及性在三种突变体中均显著升高，对应的基因表达显著上调；同时，炎症因子基因（如CXCL12、IL6）的增强子区域可及性升高，基因表达显著上调。这表明FAD突变体通过改变炎症相关基因的染色质可及性，激活炎症反应，进一步加重神经元损伤。
图 染色质可及性的转录因子基序富集揭示了与内型相关的调节剂差异活性。
图 染色质可及性变化驱动FAD突变hiPSC衍生神经元中的差异基因表达和去分化。
图 由染色质可及性变化或关键调节因子活性驱动的内型失调导致FAD神经元中的前体谱系状态。
小医叨叨
这篇研究通过整合RNA-seq与ATAC-seq技术，首次系统揭示了PSEN1、PSEN2、APP三种FAD突变体的共同疾病内表型（神经元去分化、线粒体功能抑制、突触信号紊乱、炎症激活），并明确了染色质可及性变化驱动基因表达紊乱的核心调控链路。其中，ATAC-seq技术的应用关键作用，为解析FAD的表观遗传调控机制提供了直接证据，也为AD的精准治疗提供了新的靶点和思路。随着多组学技术的发展，未来AD研究将更加注重“表观遗传-转录-蛋白-代谢”的跨层面整合，而ATAC-seq作为解析表观遗传调控的核心工具，有望在疾病早期诊断标志物开发、精准治疗靶点筛选等方面发挥更大作用，为攻克阿尔茨海默病这一“世纪难题”提供关键支撑。
