Whole‐brain cell‐cell interaction patterns explain tissue damage in several neurodegenerative conditions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Disrupted interactions among neurons, glial and vascular cell types can lead to inflammation, vascular dysfunction, and neuronal death, highlighting the need to understand how functional interactions between these cells predispose the development of different neurodegenerative conditions. Here we identified cell-cell interactions across the whole human brain that explain atrophy patterns characteristic to 13 neurodegenerative conditions. METHOD: We generated 1,050 whole-brain neuroimaging maps of ligand-receptor interactions specific to neurons, astrocytes, microglia, oligodendrocytes, oligodendrocyte precursor cells, and endothelial cells. These maps were created by inferring literature-curated ligand-receptor interaction pairs from microarray gene expression derived from post-mortem tissues of six healthy human donors, sourced from the Allen Human Brain Atlas (Figure 1a-b). Next, using Partial Least Squares Regression (PLS) analysis, we identified key LR pairs whose patterns of communication explain the spatial distribution of atrophy maps specific to 13 neurodegenerative conditions (Figure 1c). Atrophy maps were previously generated for early- and late-onset Alzheimer's disease (EOAD and LOAD), clinical and pathological subtypes of frontotemporal lobar degeneration (FTLD), Parkinson's disease (PD), dementia with Lewy bodies (DLB), and amyotrophic lateral sclerosis (ALS). Finally, we performed gene enrichment analyses to uncover underlying signaling pathways that explain future atrophy in neurodegeneration. RESULT: The first latent variable (LV1) accounted for 84.21% of the covariance (p < 0.05), with the COL1A1-CD36 interaction and other CD36-associated pairs playing a dominant role in explaining atrophy patterns (Figure 2a). Atrophy patterns common to five FTLD-related disorders contributed the most to LV1, followed by EOAD and LOAD (Figure 2b). Among the top 10% of ligand-receptor pairs, 28 of 107 showed strong bi-directional signaling between astrocytes and neurons, along with prominent contributions from neuron-microglia and neuron-neuron signalling (Figure 2d). These top ligands and receptors were significantly enriched for pathways including Slit/Robo-mediated axon guidance, opioid prodynorphin, enkephalin release, and Alzheimer's disease presenilin pathway (Figure 2e; p < 0.001, FDR-corrected). CONCLUSION: We identified whole-brain ligand-receptor interactions involved in neuron-astrocyte, neuron-microglia, and neuron-neuron signaling pathways that explain the observed atrophy patterns in multiple neurodegenerative conditions. These key ligands and receptors may serve as potential therapeutic targets and advance our understanding of neurodegeneration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».