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神经退行性疾病的细胞和小动物模型

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DOI:

10.3791/64542

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2022年8月17日

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本文内容

摘要

讨论的文章:

Dhingra, A. 等人。自动化生产人诱导多能干细胞衍生的皮质和多巴胺能神经元,集成活细胞监测。 可视化实验杂志。(162) (2020).

Bancroft, E. A., Srinivasan, R. 量化自发的 Ca2+ 通量及其在原代小鼠中脑神经元中的下游效应。 可视化实验杂志。(163) (2020).

Sidisky, J. M., Babcock, D. T. 可视化成年果蝇的突触变性与神经变性相关。 可视化实验杂志。(159) (2020).

Papandreou, ME, Palikaras, K., Tavernarakis, N. 秀丽隐杆线虫从头蛋白质合成率的评估。 可视化实验杂志。(163) (2020).

Palikaras, K., Tavernarakis, N. 秀丽隐杆线虫与年龄相关的神经退行性疾病建模。 可视化实验杂志。(162) (2020).

社论

神经退行性疾病,包括阿尔茨海默病、帕金森病、亨廷顿病、肌萎缩侧索硬化症和额颞叶痴呆,是毁灭性的疾病,没有已知的治愈方法,主要是由于缺乏对潜在疾病机制的了解。已经产生了许多小鼠突变品系作为模型来研究这些疾病1,2,3,4,5。虽然已经获得了对疾病病理学和机制的基本见解,但在动物模型中,亚细胞分辨率的研究和药物筛选等高通量分析是不可行的。细胞和小动物模型系统填补了这一利基市场。

人类诱导多能干细胞 (hIPSC) 培养和神经元分化是研究人类背景中遗传改变影响的强大系统。然而,不同的培养条件、分化方案和基于用户的偏差往往会导致可重复性问题。Dhingra等人提出了与自动成像和分析兼容的hiPSC培养和神经元分化的自动化6。该系统不仅可以使人 IPS 细胞更可重复地培养和分化为神经元谱系,还可以自动实时跟踪细胞表型,包括神经突长度的量化、聚集体形成或致病蛋白物种的摄取,以及 2 个月内的神经变性。

钙稳态的变化与各种神经退行性疾病有关,特别是帕金森病7。Bancroft 和 Srinivasan 提出了一种量化培养多巴胺能神经元中钙通量的方案8。所提出的系统可以更好地了解异常钙信号如何引发多巴胺能神经元的丢失,并可用作鉴定神经保护化合物的高通量药物筛选平台。

突触丧失是神经退行性疾病的共同特征9.然而,根本原因仍不清楚。Sidiski 和 Babcock 提出了一种以年龄依赖性方式量化黑腹果蝇背纵肌 (DLM) 组织神经肌肉接头突触完整性的方法 10。重要的是,他们的解剖方案涉及组织的快速冷冻,可以保护神经元和肌肉组织,并且由于苍蝇的基因作容易,使得能够研究神经退行性疾病模型中突触完整性的变化及其退化。

神经退行性疾病和衰老与蛋白质稳态失败有关11,蛋白质降解和合成都与蛋白质稳定有关。Papandreou等人提出了一种方案来量化 从头 蛋白质合成12,利用表达GFP的 秀丽隐杆线虫 模型中的光漂白后荧光恢复(FRAP)。该系统可以扩展到任何疾病相关蛋白质的 GFP 融合,这些蛋白质可以在蠕虫神经系统中广泛表达或靶向特定细胞或组织,并且能够在没有非放射性和非侵入性方法的情况下对蛋白质合成进行 体内 研究,此外还能够进行遗传或小分子筛选以识别新的调节剂以克服蛋白质静功能障碍。

防止蛋白质聚集和神经元死亡是减缓神经退行性疾病的广受欢迎策略。Palikaras等人描述了 秀丽隐杆线虫 的热休克预处理如何促进神经保护,防止α-突触核蛋白触发的细胞死亡和PolyQ诱导的聚集体减少13。

神经退行性疾病影响着全球超过 5000 万人,但尚无已知的治愈方法。随着基因编辑和IPSC技术的最新进展,细胞和小动物模型具有敏锐地解决潜在分子和细胞疾病机制的优势,能够实现快速和经济高效的基因作,并且是新治疗化合物库的高通量筛选平台的理想选择。这一系列疾病方法有助于研究人员使用其中一些模型。

披露

作者没有什么可透露的。

致谢

这项工作得到了阿尔茨海默氏症协会(NIRG-15-363678 至 MS)、AFAR (MS) 和 NIH(1R01-AG052505 和 1R01-NS095988 至 MS 的支持;R01-NS102181、R01-NS113960、R01-NS121077 和 1R21-NS127939 至 JB;以及 1RF1-NS126342-01 给 MS 和 JB)。

参考文献

  1. Dawson, T. M., Golde, T. E., Lagier-Tourenne, C. Animal models of neurodegenerative diseases. Nature Neuroscience. 21 (10), 1370-1379 (2018).
  2. Klonarakis, M. The three sisters of fate: Genetics, pathophysiology and outcomes of animal models of neurodegenerative diseases. Neuroscience and Biobehavior Reviews. , 135-104541 (2022).
  3. Yang, W., Chen, X., Li, S., Li, X. J. Genetically modified large animal models for investigating neurodegenerative diseases. Cell & Bioscience. 11 (1), 218(2021).
  4. Yin, P., Li, S., Li, X. J., Yang, W. New pathogenic insights from large animal models of neurodegenerative diseases. Protein & Cell. 13 (10), 707-720 (2022).
  5. Ransohoff, R. M. All (animal) models (of neurodegeneration) are wrong. Are they also useful. The Journal of Experimental Medicine. 215 (12), 2955-2958 (2018).
  6. Dhingra, A., et al. Automated production of human induced pluripotent stem cell-derived cortical and dopaminergic neurons with integrated live-cell monitoring. Journal of Visualized Experiments. (162), (2020).
  7. Zaichick, S. V., McGrath, K. M., Caraveo, G. The role of Ca(2+) signaling in Parkinson’s disease. Disease Models & Mechanisms. 10 (5), 519-535 (2017).
  8. Bancroft, E. A., Srinivasan, R. Quantifying spontaneous Ca2+ fluxes and their downstream effects in primary mouse midbrain neurons. Journal of Visualized Experiments. (163), (2020).
  9. Subramanian, J., Tremblay, M. E. Editorial: Synaptic loss and neurodegeneration. Frontiers in Cellular Neuroscience. 15, 681029(2021).
  10. Sidisky, J. M., Babcock, D. T. Visualizing synaptic degeneration in adult drosophila in association with neurodegeneration. Journal of Visualized Experiments. (159), (2020).
  11. Duran-Aniotz, C., Moreno-Gonzalez, I., Medinas, D. B., Morales, R. Editorial: Protein misfolding and proteostasis impairment in aging and neurodegeneration: From spreading studies to therapeutic approaches. Frontiers in Aging Neuroscience. 13, 830779(2021).
  12. Papandreou, M. E., Palikaras, K., Tavernarakis, N. Assessment of de novo protein synthesis rates in Caenorhabditis elegans. Journal of Visualized Experiments. (163), (2020).
  13. Palikaras, K., Tavernarakis, N. Modeling age-associated neurodegenerative diseases in Caenorhabditis elegans. Journal of Visualized Experiments. (162), (2020).

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