Cell丨人脑血管系统空间图谱揭示特化细胞集群

撰文 | 林无隅

脑血管系统及其紧密相关的软脑膜是一个高度特化的网络，负责输送营养、清除代谢废物并调节神经免疫监视，以维持大脑微环境和神经元功能【1-3】。脑血管组织成连续的动静脉轴，不同节段在其中发挥着神经血管耦合和白细胞募集等特定生理作用【4-6】。近年来，单细胞和单核RNA测序技术揭示了脑血管细胞的广泛多样性，并发现了沿动静脉轴分布的基因表达“区带化”特征【7】。然而，单细胞测序所需的组织解离过程破坏了组织的空间结构，使得研究人员无法直接在原位映射这些多样的细胞构成。因此，该领域目前亟待解决的问题是：缺乏一个统一的框架来理解这些分子特征明显的血管细胞群体如何在动静脉节段和不同脑区进行空间组织，以及这种组织方式如何影响人类血管功能、疾病易感性和治疗反应。

近日，美国加州大学旧金山分校神经外科的Ethan A. Winkler团队在Cell杂志上发表了题为Spatial atlas of the human brain vasculature revealsspecialized cell ensembles的研究文章。作者整合了多项富含血管的单细胞转录组数据，并结合高分辨率空间转录组学技术，全面解析了人类脑血管的空间组织结构。作者通过构建了一个包含超过31万个转录组的脑血管细胞图谱，并在人类颞叶皮层和海马体中原位映射了150多万个细胞。研究发现，特化的内皮细胞、壁细胞、成纤维细胞和血管周围巨噬细胞会沿着动静脉轴组装成高度结构化的“血管细胞群落”。这些结论成功解决了该领域中关于血管细胞如何原位分布以及如何协同实现生理功能的难题，并为解析神经系统疾病的易感性提供了关键的空间解剖学基础。

首先，研究团队在计算层面整合了来自39位捐献者的5个公开单细胞/单核RNA测序数据集，从而克服了不同分离方法带来的偏差。在数据层面，该研究成功获取了314,535个高质量转录组，并精准识别出覆盖动脉、毛细血管到静脉等各个节段的16种特异性脑血管及血管相关细胞亚群。这一系列操作得出的结论是，人类脑血管细胞存在统一的状态定义框架，且“基质型”和“转运型”周细胞等不同亚群在转录水平上具有明确的分子边界与特异性。

随后，作者采用10x Genomics Xenium空间转录组学平台，利用定制的包含300个基因的探针面板对人类颞叶皮层和海马体组织进行了细胞分辨率级别的原位映射。该技术路线成功提取了庞大的空间数据，精准绘制了各个皮层层级和海马亚区内微血管网络及周围细胞的基因表达分布特征。由此得出的结论是，分子定义的血管细胞亚型在不同脑区内具有刻板的空间组装规律，且微血管细胞的转录程序会根据局部脑区的需求进行高度的区域性特化。

为了探索疾病关联，作者运用MAGMA分析和Drug2Cell预测工具，将神经系统疾病的全基因组关联分析（GWAS）风险位点直接映射到了空间图谱中的血管细胞亚群上。数据结果明确显示，肌萎缩侧索硬化症（ALS）、脑小血管病（cSVD）及中风等多种疾病的遗传易感性高度集中于特定的壁细胞亚群以及特定的动静脉节段。该结论强有力地证明了神经系统疾病风险和药物反应均具有基于“血管细胞群落”的特异性，为寻找疾病机制和治疗靶点指明了新方向。

综合上述方法与数据，作者通过单细胞测序与空间原位技术的深度融合，系统性地揭示了脑血管系统内各类细胞的分子多样性及其精确的空间定位规律。研究结果证实，血管细胞并非随机散布，而是按需组装成具有节段特异性功能的“细胞群落”，在维持血脑屏障和神经微环境中发挥着核心作用。同时，通过将疾病遗传风险精准挂钩到特定微环境的细胞亚型上，本研究极大拓宽了科学界对脑血管病理机制的认知边界。这一开创性研究的重大意义在于，其建立的多维空间图谱为未来深入研究人类脑血管生物学提供了极其宝贵的开源资源，也为开发针对特定动静脉节段的精准疗法奠定了坚实的基础。

https://doi.org/10.1016/j.cell.2026.07.007

制版人： 十一

参考文献

1. Sweeney, M.D., Zhao, Z., Montagne, A., Nelson, A.R., and Zlokovic, B.V.(2019). Blood-Brain Barrier: From Physiology to Disease and Back.Physiol.Rev.99, 21–78. https://doi.org/10.1152/physrev.00050.2017.

2. Obermeier, B., Daneman, R., and Ransohoff, R.M. (2013). Development,maintenance and disruption of the blood-brain barrier.Nat. Med.19,1584–1596. https://doi.org/10.1038/nm.3407.

3. Schaeffer, S., and Iadecola, C. (2021). Revisiting the neurovascular unit.Nat. Neurosci.24, 1198–1209. https://doi.org/10.1038/s41593-021-00904-7.

4. Chow, B.W., Nunez, V., Kaplan, L., Granger, A.J., Bistrong, K., Zucker,H.L., Kumar, P., Sabatini, B.L., and Gu, C. (2020). Caveolae in CNS arteriolesmediate neurovascular coupling.Nature579, 106–110. https://doi.org/10.1038/s41586-020-2026-1.

5. Krolak, T., Kaplan, L., Navas, K., Chen, L., Birmingham, A., Ryvkin, D.,Izsa, V., Powell, M., Wu, Z., Deverman, B.E., et al. (2025). Brain EndothelialGap Junction Coupling Enables Rapid Vasodilation Propagation DuringNeurovascular Coupling.Cell188, 5003–5019.e22. https://doi.org/10.1016/j.cell.2025.06.030.

6. Iadecola, C. (2017). The Neurovascular Unit Coming of Age: A Journeythrough Neurovascular Coupling in Health and Disease.Neuron96,17–42. https://doi.org/10.1016/j.neuron.2017.07.030.

7. Winkler, E.A., Kim, C.N., Ross, J.M., Garcia, J.H., Gil, E., Oh, I., Chen,L.Q., Wu, D., Catapano, J.S., Raygor, K., et al. (2022). A single-cell atlasof the normal and malformed human brain vasculature.Science375, eabi7377. https://doi.org/10.1126/science.abi7377.

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