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Analyse des Profils Épigénétiques et Transcriptomiques dans la Maladie d’Alzheimer

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Le coût abordable des outils omiques, associé à la capacité de distinguer le comportement des cellules individuelles à partir d’échantillons de tissus, permet de créer des bases de données de plus en plus grandes sur les profils épigénétiques et transcriptionnels du cerveau vieillissant. Bien que la création de ces bases de données soit intéressante, peu de progrès a été réalisé pour établir un lien de cause à effet concernant les différences observées entre un cerveau âgé et un cerveau jeune. Cette compréhension est essentielle pour développer des thérapies efficaces, mais c’est également ce qui constitue la partie la plus difficile du problème. La maladie d’Alzheimer (MA) est un trouble neurodégénératif se manifestant par un déclin cognitif progressif, mais ses bases épigénétiques restent difficiles à cerner. Dans cette étude, les chercheurs génèrent et intègrent des profils épigénomiques et transcriptomiques de cellules uniques, totalisant 3,5 millions de cellules provenant de 384 échantillons de cerveau post-mortem, répartis sur 6 régions et comprenant 111 individus atteints de MA et des témoins. Ils identifient plus d’un million d’éléments régulateurs cis (cCREs), organisés en 123 modules régulateurs couvrant 67 sous-types cellulaires. L’étude définit des compartiments épigénomiques à grande échelle et des informations épigénomiques à l’échelle des cellules uniques, tout en délimitant leur dynamique dans la MA. Les résultats révèlent une relaxation généralisée de l’épigénome et des signatures d’érosion épigénomique spécifiques aux régions cérébrales et aux types cellulaires pendant la progression de la MA. Ces dynamiques de stabilité épigénomique sont étroitement associées aux changements de proportions de types cellulaires, aux transitions d’état des cellules gliales, ainsi qu’à une dysrégulation coordonnée de l’épigénomique et de la transcriptomique liée à la pathologie de la MA, au déclin cognitif et à la résilience cognitive. Cette étude fournit des informations cruciales sur la progression de la MA et la résilience cognitive, en présentant un atlas multiomique de cellules uniques pour faire avancer la compréhension de la maladie d’Alzheimer. Source : https://www.fightaging.org/archives/2025/09/erosion-of-epigenetic-control-in-the-alzheimers-brain/

Développement d’Horloges Biologiques à Partir de Microglies: Une Nouvelle Approche pour Comprendre le Vieillissement

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Les horloges biologiques, qui capturent l’âge biologique d’un individu, sont généralement développées à partir d’analyses de cellules et de tissus en vrac. Cependant, des études récentes montrent l’importance d’obtenir des informations au niveau des cellules uniques pour mieux comprendre le processus de vieillissement. Les microglies, des cellules immunitaires clés du cerveau, montrent des changements fonctionnels adaptatifs pendant le vieillissement et la maladie. Des ensembles de données de séquençage d’ARN à cellule unique (scRNA-seq) ont été générés pour profiler transcriptionnellement les microglies durant le vieillissement et le développement. En utilisant ces ensembles de données chez l’homme et chez la souris, les chercheurs ont développé et comparé des approches computationnelles pour établir des horloges de vieillissement robustes et applicables. Les résultats révèlent que les approches de résumé non supervisées, basées sur la fréquence, qui encodent les distributions de cellules à travers des sous-types moléculaires, parviennent à équilibrer précision, interprétabilité et efficacité computationnelle. Les marqueurs dérivés des microglies ont montré une forte précision dans la prédiction de l’âge chronologique à partir de trois ensembles de données de cellules uniques divers, suggérant que les microglies subissent des changements caractéristiques dans l’expression génique au cours du vieillissement et du développement. Les chercheurs ont également démontré l’applicabilité des horloges basées sur les microglies à des données de séquençage d’ARN en vrac, en tenant compte d’entrées environnementales comme le stress précoce de la vie. Cela indique un potentiel d’utilité large de leurs modèles à travers différentes modalités génomiques et pour tester des hypothèses sur la façon dont les facteurs environnementaux influencent l’âge du cerveau. Ces marqueurs dérivés des cellules uniques peuvent fournir des éclairages sur les déterminants du vieillissement cérébral, favorisant ainsi des interventions qui modulent positivement les trajectoires de santé et de maladie. Source : https://www.fightaging.org/archives/2025/05/building-an-aging-clock-from-microglial-transcriptomics/