《自然》

阿尔茨海默病的细胞类型特征在人群中共享

美国哥伦比亚大学的Vilas Menon团队发现阿尔茨海默病的细胞类型特征能够在人群中共享。相关成果近日发表于《自然》。

研究团队对白人、拉丁裔和非裔美国人的死后脑组织样本进行了单核RNA测序和转座酶可及染色质测序，以分析皮层和皮层下区域。通过对分子程序进行离散和连续的解剖，研究人员以区域特异性的方式在所有3种人群中鉴定出与阿尔茨海默病相关的特异性细胞，包括小胶质细胞（GPNMB+和CD74+亚组）、星形胶质细胞（SERPINH1+、CD44+和WIF1+亚组）和神经元（SST+GABA能和浅层谷氨酸能）。

研究团队还报道了星形胶质细胞和少突胶质细胞中的连续基因表达因子，这些因子没有被离散的细胞分配捕获，但与疾病表型有很强的相关性。这些因子富含与脂质加工和神经递质再摄取等注释功能相关的基因。最后，研究人员发现分子程序揭示了跨越所有3种人群认知障碍的6个不同亚组，这些亚组通过不普遍存在但仍与死前损伤相关的分子特征来区分。

该研究确定了与阿尔茨海默病相关的关键细胞类型和基因程序。这些细胞类型和基因程序在人群中是共享的，并强调了代表性抽样如何捕获共享特征和疾病异质性，从而能够更好地确定关键细胞类型的优先级，以便进一步研究。

相关论文信息：

https://doi.org/10.1038/s41586-026-10793-0

《细胞》

基于四维晶格光片显微镜数据的全细胞粒子数字孪生模拟

美国加州大学圣迭戈分校的Johannes Schoneberg团队开展了基于四维晶格光片显微镜数据的全细胞粒子数字孪生模拟。相关研究成果近日发表于《细胞》。

研究团队建立了一个全细胞数字孪生框架，集成了四维（x、y、z和t）晶格光片显微镜和基于粒子的反应-扩散模拟，以模拟中尺度细胞内细胞器动力学。利用活Cal27细胞的荧光显微镜数据，研究团队构建了包含线粒体网络、微管网络、动力蛋白和驱动蛋白马达、质膜以及细胞核的空间分辨数字孪生体。线粒体动力学包括融合/分裂重塑、扩散以及沿微管的马达驱动主动运输。他们的模拟重现了控制和两种微管扰动条件下线粒体动力学的实验趋势，展现了无需重新参数化的预测能力。然后，研究团队模拟了核周围线粒体细胞分裂。这些模拟揭示了微管拓扑结构充当了这一重组过程的结构门，表明仅靠上调的逆行马达动力学，在没有容许性纤维连接的情况下，不足以驱动聚集。

该数字孪生框架为研究细胞内动力学及扰动效应提供了一种方法。

相关论文信息：

https://doi.org/10.1016/j.cell.2026.06.010