MedElevator Войти в исследования
← Поиск публикаций

DOI 10.1111/pcn.70018

Медицинская библиотека · Psychiatry and clinical neurosciences · 2025

Немногое участие в нейропсихиатрических расстройствах: Отчёты, полученные в ходе одноклеточных транскриптомных исследований.

Takeda Tsutomu, Toritsuka Michihiro, Tamakoshi Hiroto, Iwata Nakao, Makinodan Manabu

СтатьяОбзорМашинный перевод · не проверен

Аннотация

Нейропсихиатрические расстройства создают серьезные проблемы как для исследований, так и для лечения, главным образом из-за их клинической неоднородности и ограниченного понимания их основных биологических механизмов. Хотя для изучения экспрессии генов широко используется массовая последовательность РНК (RNA-seq), она не может урегулировать сигналы конкретного типа клеток или обнаруживать редкие клеточные подгруппы. С другой стороны, в качестве трансформирующих технологий появились последовательность РНК (scRNA-seq) и однонуклеусная последовательность РНК (snRNA-seq), что позволяет производить трансформационное профилирование при одноклеточном разрешении. Эти подходы выявили иммунологические изменения в целом ряде нарушений. В настоящем обзоре представлены результаты недавних исследований, проведенных sc/snRNA-seq, по вопросу об иммунных механизмах в психиатрических расстройствах, включая шизофрение, биполярное расстройство, серьезное депрессивное расстройство, расстройство аутистического спектра и расстройство, связанное с дефицитом внимания/гиперативностью, а также в таких неврологических условиях, как болезнь Альцгеймера, болезнь Паркинсона, деменция с телами Льюи, множественный склероз и энцефалит рецептора против NMDA. Несмотря на то, что sc/snRNA-seq преодолевает усредненное воздействие на RNA-seq путем устранения типов клеток, эти методы по-прежнему сталкиваются с трудностями. Мы намечаем < < дорожную карту > > , в которой учитываются оптовые РНК-сек и снРНК-сек для уменьшения остающихся пробелов.

Для цитирования: Takeda Tsutomu, Toritsuka Michihiro, Tamakoshi Hiroto, Iwata Nakao, Makinodan Manabu. Immune involvement in neuropsychiatric disorders: Insights from single-cell transcriptomic studies.. Psychiatry and clinical neurosciences. 2025. DOI: 10.1111/pcn.70018.
Название и аннотация на языке оригинала

Immune involvement in neuropsychiatric disorders: Insights from single-cell transcriptomic studies.

Neuropsychiatric disorders pose profound challenges to both research and treatment, largely due to their clinical heterogeneity and the limited understanding of their underlying biological mechanisms. While bulk RNA sequencing (bulk RNA-seq) has been widely used to study gene expression, it cannot resolve cell-type-specific signals or detect rare cellular subpopulations. In contrast, single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) and single-nucleus RNA sequencing (snRNA-seq) have emerged as transformative technologies, enabling transcriptomic profiling at single-cell resolution. These approaches have revealed immunological alterations across a wide range of disorders. This review introduces recent findings from sc/snRNA-seq studies of immune-related mechanisms in psychiatric disorders-including schizophrenia, bipolar disorder, major depressive disorder, autism spectrum disorder, and attention-deficit/hyperactivity disorder-as well as in neurological conditions such as Alzheimer's disease, Parkinson's disease, dementia with Lewy bodies, multiple sclerosis, and anti-NMDA receptor encephalitis. While sc/snRNA-seq overcome averaging effects of bulk RNA-seq by resolving cell types, these methods still face challenges. We outline a roadmap that integrates bulk RNA-seq and sc/snRNA-seq to mitigate the remaining gaps.

Предметные рубрики MeSH

Подготовка и перевод публикации
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

Тип публикации указан по данным источника. Уровень доказательности автоматически не присваивается.