Un nuovo biomarcatore predice se i neuroni si rigenereranno

 

 

I risultati potrebbero aiutare gli scienziati a sviluppare terapie rigenerative per le lesioni del midollo spinale e altre condizioni neurologiche.

 

I neuroni, le principali cellule che compongono il nostro cervello e il midollo spinale, sono tra le cellule più lente a rigenerarsi dopo un infortunio e molti neuroni non riescono a rigenerarsi completamente.

Mentre gli scienziati hanno fatto progressi nella comprensione della rigenerazione neuronale, rimane sconosciuto il motivo per cui alcuni neuroni si rigenerano e altri no.

Utilizzando il sequenziamento dell’RNA a singola cellula, un metodo che determina quali geni sono attivati nelle singole cellule, i ricercatori della University of California San Diego School of Medicine hanno identificato un nuovo biomarcatore che può essere utilizzato per prevedere se i neuroni si rigenereranno o meno dopo una lesione.

Testando la loro scoperta nei topi, hanno scoperto che il biomarcatore era costantemente affidabile nei neuroni di tutto il sistema nervoso e in diverse fasi dello sviluppo. Lo studio è stato pubblicato il 16 ottobre 2023 sulla rivista Neuron.

“La tecnologia di sequenziamento a singola cellula ci sta aiutando a guardare la biologia dei neuroni in modo molto più dettagliato di quanto sia mai stato possibile, e questo studio dimostra davvero questa capacità”, ha detto l’autore senior Binhai Zheng,  professore presso il Dipartimento di Neuroscienze della UC San Diego School of Medicine.

“Quello che abbiamo scoperto qui potrebbe essere solo l’inizio di una nuova generazione di biomarcatori sofisticati basati su dati di singole cellule”.

I ricercatori si sono concentrati sui neuroni del tratto corticospinale, una parte fondamentale del sistema nervoso centrale che aiuta a controllare il movimento.

Dopo la lesione, questi neuroni hanno meno probabilità di rigenerare gli assoni, le strutture lunghe e sottili che i neuroni usano per comunicare tra loro. Questo è il motivo per cui le lesioni al cervello e al midollo spinale sono così devastanti.

“Se si ottiene una lesione al braccio o alla gamba, quei nervi possono rigenerarsi ed è spesso possibile fare un recupero funzionale completo, ma questo non è il caso del sistema nervoso centrale”, ha detto il primo autore Hugo Kim, un borsista post-dottorato nel laboratorio di Zheng.

“È estremamente difficile riprendersi dalla maggior parte delle lesioni cerebrali e del midollo spinale perché queste cellule hanno una capacità rigenerativa molto limitata. Una volta che se ne sono andati, non tornano”.

I ricercatori hanno utilizzato il sequenziamento dell’RNA a singola cellula per analizzare l’espressione genica nei neuroni di topi con lesioni del midollo spinale.

Hanno incoraggiato questi neuroni a rigenerarsi utilizzando tecniche molecolari consolidate, ma alla fine questo ha funzionato solo per una parte delle cellule.

Questa configurazione sperimentale ha permesso ai ricercatori di confrontare i dati di sequenziamento di neuroni rigeneranti e non rigeneranti.

Inoltre, concentrandosi su un numero relativamente piccolo di cellule – poco più di 300 – i ricercatori sono stati in grado di osservare molto da vicino ogni singola cellula.

“Proprio come ogni persona è diversa, ogni cellula ha la sua biologia unica”, ha detto Zheng. “Esplorare le minuscole differenze tra le cellule può dirci molto su come funzionano quelle cellule”.

Utilizzando un algoritmo informatico per analizzare i dati di sequenziamento, i ricercatori hanno identificato un modello unico di espressione genica in grado di prevedere se un singolo neurone alla fine si rigenererà dopo una lesione.

Il modello includeva anche alcuni geni che non erano mai stati precedentemente implicati nella rigenerazione neuronale.

“È come un’impronta digitale molecolare per la rigenerazione dei neuroni”, ha aggiunto Zheng.

Per convalidare i loro risultati, i ricercatori hanno testato questa impronta molecolare, che hanno chiamato Regeneration Classifier, su 26 set di dati di sequenziamento dell’RNA a singola cellula pubblicati.

Questi set di dati includevano neuroni provenienti da varie parti del sistema nervoso e in diverse fasi di sviluppo.

Il team ha scoperto che, con poche eccezioni, il Regeneration Classifier ha previsto con successo il potenziale di rigenerazione dei singoli neuroni ed è stato in grado di riprodurre tendenze note da ricerche precedenti, come una forte diminuzione della rigenerazione neuronale subito dopo la nascita.

“Convalidare i risultati rispetto a molti set di dati provenienti da linee di ricerca completamente diverse ci dice che abbiamo scoperto qualcosa di fondamentale sulla biologia sottostante della rigenerazione neuronale“, ha detto Zheng.

“Abbiamo bisogno di fare più lavoro per perfezionare il nostro approccio, ma penso che ci siamo imbattuti in un modello che potrebbe essere universale per tutti i neuroni che si rigenerano”.

Mentre i risultati nei topi sono promettenti, i ricercatori avvertono che al momento il Regeneration Classifier è uno strumento per aiutare i ricercatori di neuroscienze in laboratorio piuttosto che un test diagnostico per i pazienti in clinica.

“Ci sono ancora molte barriere all’utilizzo del sequenziamento di singole cellule in contesti clinici, come il costo elevato, la difficoltà di analizzare grandi quantità di dati e, soprattutto, l’accessibilità ai tessuti di interesse”, ha detto Zheng.

“Per ora, siamo interessati a esplorare come possiamo utilizzare il Regeneration Classifier in contesti preclinici per prevedere l’efficacia di nuove terapie rigenerative e contribuire ad avvicinare questi trattamenti agli studi clinici”.