综述：逐个细胞解码阿尔茨海默病

《Cellular and Molecular Neurobiology》：Decoding Alzheimer's Disease One Cell Class at a Time

多模态成像技术结合单细胞基因组学与空间转录组学，揭示了哺乳动物脑中遗传定义细胞群的分类新见解，整合转录组、形态及功能数据对阿尔茨海默病等疾病研究至关重要，挑战了传统分子和细胞机制认知。

　　

摘要

基于单细胞基因组学和空间转录组学的多模态成像技术为哺乳动物大脑中基因定义的细胞簇的分类提供了新的见解。虽然转录组学方法彻底改变了我们分类脑细胞的能力，但只有将其与解剖学、生理学和转化医学框架相结合进行解读时，其真正价值才能得以体现。因此，在阐明这些细胞簇的基因表达与电生理和形态特征之间的关系方面取得了显著进展。这一迅速发展的研究领域不仅表明，不同脑区的细胞簇组成存在差异，而且这些组成会随时间演变，并在阿尔茨海默病等疾病状态下发生变化。鉴于这种复杂性，整合转录组学、结构和功能数据对于在不同研究中进行有意义的比较变得至关重要。在这篇综述中，我们总结了这些发现，并讨论了这一知识体系如何向更加综合的方法转变，从而快速挑战了目前关于阿尔茨海默病遗传、分子和细胞基础的传统观念。

图形摘要

在阿尔茨海默病中的多模态细胞类型分类：如今，对阿尔茨海默病中的脑细胞进行分类需要整合基因表达、形态学、空间背景、连接性和电生理学方面的信息。这种多模态方法确保了研究结果的可重复性，揭示了细胞簇的功能多样性，并追踪了疾病进展过程中细胞簇组成的变化，最终挑战了我们对阿尔茨海默病分子和细胞基础的理解。