Применение метода масс-спектрометрической визуализации двух областей неокортекса для выявления гистологической селективности липидных изменений, характерных при шизофрении

10

Аннотация

ВВЕДЕНИЕ: Шизофрения — это психическое расстройство, известное своим влиянием на структуру и функциональность мозга. Хотя изменения в архитектуре мозга на уровне крупных анатомических структур были исследованы достаточно подробно, микроструктурные изменения, особенно связанные с молекулярным составом мозга, остаются предметом интенсивного изучения. В последние годы особое внимание уделяется липидам и метаболитам, поскольку ряд предыдущих работ выявил их возможную связь с шизофренией. Понимание этих молекулярных изменений может помочь в раскрытии механизмов, лежащих в основе этого расстройства, и в разработке новых подходов к его диагностике и лечению.

ЦЕЛЬ: Исследовать степень и характер ассоциированных с шизофренией различий в пространственном распределении липидов в сером и белом веществе двух областей неокортекса — в дорсолатеральной префронтальной коре (область Бродмана 9, BA9) и задней части верхней височной извилины (область Бродмана 22, задняя часть, BA22p), а также сравнить распределение различий между двумя областями и типами тканей.

МЕТОДЫ: Проведена визуализация при помощи метода масс-спектрометрии с применением матрично-активированной лазерной десорбции/ионизации (MALDI-MSI). Всего было исследовано 24 среза, полученных от больных шизофренией (n=2) и от здорового контроля (n=2), представляющих две вышеупомянутых области неокортекса, что позволило проанализировать данные по 131 липидному соединению, измеренному по более чем миллиону пикселей MALDI-MSI.

РЕЗУЛЬТАТЫ: Обнаружено неоднородное распределение разницы в уровне липидов, связанных с шизофренией, в двух исследованных областях неокортекса. Белое вещество из BA22p показало больше различий по сравнению с белым веществом из BA9, в то время как в сером веществе дисбаланс количества различий менее выражен. Хотя изменения липидов, связанные с шизофренией, в целом, хорошо согласуются между областями мозга на уровне классов липидов как для серого, так и для белого вещества, было обнаружено значительно больше расхождений для структур белого вещества.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ: Исследование выявило согласованную, но дифференцированную связь между шизофренией и составом липидома мозга в различных областях неокортекса, особенно в подкорковом белом веществе. Полученные результаты подчеркивают важность учета специфики мозговых структур в будущих исследованиях шизофрении и демонстрируют перспективность методов молекулярного анализа с пространственным разрешением для выявления структурно-ориентированных изменений, связанных с этим расстройством.

Общая информация

Ключевые слова: шизофрения, липидом, неокортекс

Рубрика издания: Исследования

Тип материала: научная статья

DOI: https://doi.org/10.17816/CP15488

Получена: 11.12.2023

Принята в печать:

Для цитаты: Осетрова М.С., Завольскова М.Д., Мазин П.В., Стекольщикова Е.А., Владимиров Г.Н., Ефимова О.И., Морозова А.Ю., Зоркина Я.А., Андреюк Д.С., Костюк Г.П., Николаев Е.Н., Хайтович Ф.Е. Применение метода масс-спектрометрической визуализации двух областей неокортекса для выявления гистологической селективности липидных изменений, характерных при шизофрении // Consortium Psychiatricum. 2024. Том 5. № 3. С. 4–16. DOI: 10.17816/CP15488

Литература

  1. Sontheimer H. Chapter 13 – Schizophrenia. In: Sontheimer H, editor. Diseases of the Nervous System. San Diego: Academic Press; 2015. p. 375–403.

  2. He H, Liu Q, Li N, et al. Trends in the incidence and DALYs of schizophrenia at the global, regional and national levels: results from the Global Burden of Disease Study 2017. Epidemiol Psychiatr Sci. 2020;29:e91. doi: 10.1017/S2045796019000891

  3. Subramaniam M, Abdin A, Vaingankarm JA, et al. Lifetime Prevalence and Correlates of Schizophrenia and Other Psychotic Disorders in Singapore. Front Psychiatry. 2021;12:650674. doi: 10.3389/fpsyt.2021.650674

  4. International Journal of Scientific Research [Internet]. Available from: https://www.worldwidejournals.com/international-journal-of-scientific-research-(IJSR)

  5. Zhu X, Xu T, Peng C, et al. Advances in MALDI Mass Spectrometry Imaging Single Cell and Tissues. Front Chem. 2021;9:782432. doi: 10.3389/fchem.2021.782432

  6. Longuespée R, Casadonte R, Kriegsmann M, et al. ALDI mass spectrometry imaging: A cutting-edge tool for fundamental and clinical histopathology. Proteomics Clin Appl. 2016;10(7):701–719. doi: 10.1002/prca.201500140

  7. Liu D, Liu X, Huang S, et al. Simultaneous Mapping of Amino Neurotransmitters and Nucleoside Neuromodulators on Brain Tissue Sections by On-Tissue Chemoselective Derivatization and MALDI-MSI. Anal Chem. 2023:95(45):16549–16557. doi: 10.1021/acs.analchem.3c0267

  8. Matsumoto J, Sugiura Y, Yuki D, et al. Abnormal phospholipids distribution in the prefrontal cortex from a patient with schizophrenia revealed by matrix-assisted laser desorption/ionization imaging mass spectrometry. Anal Bioanal Chem. 2011;400(7):1933–1943. doi: 10.1007/s00216-011-4909-3

  9. Kakuda N, Miyasaka T, Iwasaki N, et al. Distinct deposition of amyloid-β species in brains with Alzheimer’s disease pathology visualized with MALDI imaging mass spectrometry. Acta Neuropathol Commun. 2017;5(1):73. doi: 10.1186/s40478-017-0477-x

  10. Smith A, L’Imperio V, Ajello E, et al. The putative role of MALDI-MSI in the study of Membranous Nephropathy. Biochim Biophys Acta Proteins Proteomics. 2017;1865(7):865–874. doi: 10.1016/j.bbapap.2016.11.013

  11. Lim J, Aguilan JT, Sellers RS, et al. Lipid mass spectrometry imaging and proteomic analysis of severe aortic stenosis. J Mol Histol. 2020;51(5):559–571. doi: 10.1007/s10735-020-09905-5

  12. Wang D, Sun X, Maziade M, et al. Characterising phospholipids and free fatty acids in patients with schizophrenia: A case-control study. World J Biol Psychiatry. 2021;22(3):161–174. doi: 10.1080/15622975.2020.1769188

  13. Yu Q, He Z, Zubkov D, et al. Lipidome alterations in human prefrontal cortex during development, aging, and cognitive disorders. Mol Psychiatry. 2020;25(11):2952–2969. doi: 10.1038/s41380-018-0200-8

  14. Ghosh S, Dyer RA, Beasley CL. Evidence for altered cell membrane lipid composition in postmortem prefrontal white matter in bipolar disorder and schizophrenia. J Psychiatr Res. 2017;95:135–142. doi: 10.1016/j.jpsychires.2017.08.009

  15. Maas DA, Martens MB , Nikos Priovoulos N, et al. Key role for lipids in cognitive symptoms of schizophrenia. Transl Psychiatry. 2020;10(1):399. doi: 10.1038/s41398-020-01084-x

  16. Shimamoto-Mitsuyama C, Nakaya A, Esaki K, et al. Lipid Pathology of the Corpus Callosum in Schizophrenia and the Potential Role of Abnormal Gene Regulatory Networks with Reduced Microglial Marker Expression. Cereb Cortex. 2021;31(1):448–462. doi: 10.1093/cercor/bhaa236

  17. Huang S, Wu SJ, Sansone G, et al. Layer 1 neocortex: Gating and integrating multidimensional signals. Neuron. 2024;112(2):184–200. doi: 10.1016/j.neuron.2023.09.041

  18. Larkum ME, Petro LS, Sachdev RNS, et al. Perspective on Cortical Layering and Layer-Spanning Neuronal Elements. Front Neuroanat. 2018;12:56. doi: 10.3389/fnana.2018.00056

  19. González de San Román E, Bidmon HJ, Malisic M, et al. Molecular composition of the human primary visual cortex profiled by multimodal mass spectrometry imaging. Brain Struct Funct. 2018;223(6):2767–2783. doi: 10.1007/s00429-018-1660-y

  20. Smucny J, Hanks TD, Lesh TA, et al. Altered Associations Between Task Performance and Dorsolateral Prefrontal Cortex Activation During Cognitive Control in Schizophrenia. Biol Psychiatry Cogn Neurosci Neuroimaging. 2023;8(10):1050–1057. doi: 10.1016/j.bpsc.2023.05.010

  21. Meiron O, Yaniv A, Rozenberg S, et al. Transcranial direct-current stimulation of the prefrontal cortex enhances working memory and suppresses pathological gamma power elevation in schizophrenia. Expert Rev Neurother. 2024;24(2):217–226. doi: 10.1080/14737175.2023.2294150

  22. Gan H, Zhu J, Zhuo K, et al. High frequency repetitive transcranial magnetic stimulation of dorsomedial prefrontal cortex for negative symptoms in patients with schizophrenia: A double-blind, randomized controlled trial. Psychiatry Res. 2021;299:113876. doi: 10.1016/j.psychres.2021.113876

  23. Smucny J, Carter CS, Maddock RJ. Magnetic resonance spectroscopic evidence of increased choline in the dorsolateral prefrontal and visual cortices in recent onset schizophrenia. Neurosci Lett. 2022;770:136410. doi: 10.1016/j.neulet.2021.136410

  24. Shi C, Yu X, Cheung EFC, et al. Revisiting the therapeutic effect of rTMS on negative symptoms in schizophrenia: a meta-analysis. Psychiatry Res. 2014;215(3):505–513. doi: 10.1016/j.psychres.2013.12.019

  25. Levitan C, Ward PB, Catts SV. Superior temporal gyral volumes and laterality correlates of auditory hallucinations in schizophrenia. Biol Psychiatry. 1999;46(7):955–962. doi: 10.1016/s0006-3223(98)00373-4

  26. Barnes MR, Huxley-Jones J, Maycox PP, et al. Transcription and pathway analysis of the superior temporal cortex and anterior prefrontal cortex in schizophrenia. J Neurosci Res. 2011;89(8):1218–1227. doi: 10.1002/jnr.22647

  27. Huang KC, Yang KC, Lin H, et al. Transcriptome alterations of mitochondrial and coagulation function in schizophrenia by cortical sequencing analysis. BMC Genomics. 2014;15(Suppl 9):S6. doi: 10.1186/1471-2164-15-S9-S6

  28. Dienel SJ, Fish KN, Lewis DA. The Nature of Prefrontal Cortical GABA Neuron Alterations in Schizophrenia: Markedly Lower Somatostatin and Parvalbumin Gene Expression Without Missing Neurons. Am J Psychiatry. 2023;180(7):495–507. doi: 10.1176/appi.ajp.20220676

  29. Katsel P, Davis KL, Haroutunian V. Variations in myelin and oligodendrocyte-related gene expression across multiple brain regions in schizophrenia: a gene ontology study. Schizophr Res. 2005;79(2–3):157–173. doi: 10.1016/j.schres.2005.06.007

  30. Bemis KD, Harry A, Eberlin LS, et al. Cardinal: an R package for statistical analysis of mass spectrometry-based imaging experiments. Bioinformatics. 2015;31(14):2418–2420. doi: 10.1093/bioinformatics/btv146

  31. McMillen JC, Fincher JA, Klein DR, et al. Effect of MALDI matrices on lipid analyses of biological tissues using MALDI-2 postionization mass spectrometry. J Mass Spectrom. 2020;55(12):e4663. doi: 10.1002/jms.4663

  32. Monopoli A, Ventura G, Aloia A, et al. Synthesis and Investigation of Novel CHCA-Derived Matrices for Matrix-Assisted Laser Desorption/Ionization Mass Spectrometric Analysis of Lipids. Molecules. 2022;27(8):2565. doi: 10.3390/molecules27082565.

  33. Dufresne M, Fisher JA, Patterson NH, et al. α-Cyano-4-hydroxycinnamic Acid and Tri-Potassium Citrate Salt Pre-Coated Silicon Nanopost Array Provides Enhanced Lipid Detection for High Spatial Resolution MALDI Imaging Mass Spectrometry. Anal Chem. 2021;93(36):12243–12249. doi: 10.1021/acs.analchem.1c01560

  34. Thomas A, Charbonneau JL, Fournaise E, et al. Sublimation of new matrix candidates for high spatial resolution imaging mass spectrometry of lipids: enhanced information in both positive and negative polarities after 1,5-diaminonapthalene deposition. Anal Chem. 2012;84(4):2048–2054. doi: 10.1021/ac2033547

  35. Angerer TB, Bour J, Biagi JL, et al. Evaluation of 6 MALDI-Matrices for 10 μm Lipid Imaging and On-Tissue MSn with AP-MALDI-Orbitrap. J Am Soc Mass Spectrom. 2022;33(5):760–771. doi: 10.1021/jasms.1c00327

  36. Ripley BD. The R project in statistical computing. MSOR Connect. 2001;1(1):23–25. doi: 10.11120/MSOR.2001.01010023

  37. Zhou CH, Xue SS, Xue F, et al. The impact of quetiapine on the brain lipidome in a cuprizone-induced mouse model of schizophrenia. Biomed Pharmacother. 2020;131:110707. doi: 10.1016/j.biopha.2020.110707

  38. Honea R, Crow TJ, Passingham D, et al. Regional deficits in brain volume in schizophrenia: a meta-analysis of voxel-based morphometry studies. Am J Psychiatry. 2005;162(12):2233–2245. doi: 10.1176/appi.ajp.162.12.2233

  39. Zhao J, Zhang Y, Liu F, et al. Abnormal global-brain functional connectivity and its relationship with cognitive deficits in drug-naive first-episode adolescent-onset schizophrenia. Brain Imaging Behav. 2022;16(3):1303–1313. doi: 10.1007/s11682-021-00597-3

  40. Shen X, Jiang F, Fang X, et al. Cognitive dysfunction and cortical structural abnormalities in first-episode drug-naïve schizophrenia patients with auditory verbal hallucination. Front Psychiatry. 2022;13:998807. doi: 10.3389/fpsyt.2022.998807

  41. Ysbæk-Nielsen AT, Gogolu RF, Tranter M, et al. Structural brain abnormalities in patients with schizophrenia spectrum disorders with and without auditory verbal hallucinations. Psychiatry Res Neuroimaging. 2024;344:111863. doi: 10.1016/j.pscychresns

  42. Zhang M, Xiang H, Yang F, et al. Structural brain imaging abnormalities correlate with positive symptom in schizophrenia. Neurosci Lett. 2022;782:136683. doi: 10.1016/j.neulet.2022.136683

  43. Wei W, Zhang Y, Li Y, et al. Depth-dependent abnormal cortical myelination in first-episode treatment-naïve schizophrenia. Hum Brain Mapp. 2020;41(10):2782–2793. doi: 10.1002/hbm.24977

  44. Martins-de-Souza D, Gattaz WF, Schmitt A, et al. Proteome analysis of schizophrenia patients Wernicke’s area reveals an energy metabolism dysregulation. BMC Psychiatry. 2009;9:17. doi: 10.1186/1471-244X-9-17

  45. Katsel PL, Davis KL, Haroutunian V. Large-scale microarray studies of gene expression in multiple regions of the brain in schizophrenia and Alzheimer’s disease. Int Rev Neurobiol. 2005;63:41–82. doi: 10.1016/S0074-7742(05)63003-6

  46. Kaddurah-Daouk R, McEvoy J, Baillie R, et al. Impaired plasmalogens in patients with schizophrenia. Psychiatry Res. 2012;198(3): 347–352. doi: 10.1016/j.psychres.2012.02.019

  47. Cao B, Wang D, Pan Z, et al. Characterizing acyl-carnitine biosignatures for schizophrenia: a longitudinal pre- and post-treatment study. Transl Psychiatry. 2019;9(1):19. doi: 10.1038/s41398-018-0353-x

  48. Mednova IA, Chernonosov AA, Kornetova EG, et al. Levels of Acylcarnitines and Branched-Chain Amino Acids in Antipsychotic-Treated Patients with Paranoid Schizophrenia with Metabolic Syndrom. Metabolites. 2022;12(9). doi: 10.3390/metabo12090850

  49. Mednova IA, Chernonosov AA , Kasakin MF, et al. Amino Acid and Acylcarnitine Levels in Chronic Patients with Schizophrenia: A Preliminary Study. Metabolites. 2021;11(1):34. doi: 10.3390/metabo11010034

Информация об авторах

Осетрова Мария Станиславовна, инженер-исследователь, Центр нейробиологии и восстановления мозга им. В. Зельманаинженер-исследователь, Центр нейробиологии и восстановления мозга им. В. Зельмана, Сколковский институт науки и технологий, Преподаватель: Факультет биологии и биотехнологии / Базовая кафедра Института биоорганической химии им. академиков М.М. Шемякина и Ю.А. Овчинникова РАН, Москва, Россия, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-8174-9544, e-mail: maria.osetrova.sk@gmail.com

Завольскова Марина Дмитриевна, инженер-исследователь, Центр нейробиологии и восстановления мозга им. В. Зельманаинженер-исследователь, Центр нейробиологии и восстановления мозга им. В. Зельмана, Сколковский институт науки и технологий, Москва, Россия, ORCID: https://orcid.org/0000-0003-4532-0721

Мазин Павел Владимирович, кандидат биологических наук, Старший биоинформатик, Институт Сэнгера, Москва, Россия, ORCID: https://orcid.org/0000-0001-9268-3352

Стекольщикова Елена Алексеевна, кандидат химических наук, Старший научный сотрудник, Центр нейробиологии и восстановления мозга им. В. Зельмана, Сколковсково институт науки и технологий, Москва, Россия, ORCID: https://orcid.org/0000-0001-8607-9773, e-mail: E.Stekolschikova@skoltech.ru

Владимиров Глеб Николаевич, кандидат физико-математических наук, Старший научный сотрудник Центра нейробиологов и восстановления мозга имени В. Зельмана, Сколковский институт науки и технологий, Старший научный сотрудник, Центр нейробиологии и восстановления мозга им. В. Зельмана, Москва, Россия, ORCID: https://orcid.org/0000-0003-4623-4884

Ефимова Ольга Игоревна, Центр нейробиологии и нейрореабилитации имени Владимира Зельмана, , АНОО ВО «Сколковский институт науки и технологий, Россия, ORCID: https://orcid.org/0000-0003-0842-3203, e-mail: o.efimova@skoltech.ru

Морозова Анна Юрьевна, ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр психиатрии и наркологии им. В.П. Сербского» Минздрава России, ГБУЗ «Психиатрическая клиническая больница № 1 им. Н.А. Алексеева Департамента здравоохранения города Москвы», Москва, Россия, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-8681-5299, e-mail: hakurate77@gmail.com

Зоркина Яна Александровна, кандидат биологических наук, ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр психиатрии и наркологии им. В.П. Сербского» Минздрава России, ГБУЗ «Психиатрическая клиническая больница № 1 им. Н.А. Алексеева Департамента здравоохранения города Москвы», Москва, Россия, ORCID: https://orcid.org/0000-0003-0247-2717, e-mail: zorkina.ya@serbsky.ru

Андреюк Денис Сергеевич, кандидат биологических наук, ГБУЗ «Психиатрическая клиническая больница № 1 им. Н.А. Алексеева Департамента здравоохранения города Москвы» , Москва, Россия, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-3349-5391, e-mail: denis.s.andreyuk@yandex.ru

Костюк Георгий Петрович, доктор медицинских наук, профессор, врач-психиатр высшей квалификационной категории, Главный врач, ГБУЗ «Психиатрическая клиническая больница № 1 им. Н.А. Алексеева Департамента здравоохранения города Москвы», главный внештатный специалист-психиатр Департамента здравоохранения города Москвы, полковник медицинской службы запаса., Москва, Россия, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-3073-6305, e-mail: editorinchief@consortium-psy.com

Николаев Евгений Николаевич, кандидат биологических наук, Профессор, заведующий лабораторией масс-спектрометрии Центра молекулярной и клеточной биологии, Сколковский институт науки и технологий, Профессор, руководитель Лаборатории масс-спектрометров Центра молекулярных и клеточных исследований Биология, Москва, Россия, ORCID: https://orcid.org/0000-0001-6209-2068

Хайтович Филипп Ефимович, Москва, Россия, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-4305-0054, e-mail: p.khaitovich@skoltech.ru

Метрики

Просмотров

Всего: 51
В прошлом месяце: 21
В текущем месяце: 6

Скачиваний

Всего: 10
В прошлом месяце: 4
В текущем месяце: 2