Human cellular models of neurodegeneration require reproducibility and longevity, which is necessary for simulating these age-dependent diseases. Such systems are particularly needed for TDP-43 proteinopathies 1,2 , which involve human-specific mechanisms 3–6 that cannot be directly studied in animal models. To explore the emergence and consequences of TDP-43 pathologies, we generated iPSC-derived, colony morphology neural stem cells (iCoMoNSCs) via manual selection of neural precursors 7 . Single-cell transcriptomics (scRNA-seq) and comparison to independent NSCs 8 , showed that iCoMoNSCs are uniquely homogenous and self-renewing. Differentiated iCoMoNSCs formed a self-organized multicellular system consisting of synaptically connected and electrophysiologically active neurons, which matured into long-lived functional networks. Neuronal and glial maturation in iCoMoNSC-derived cultures was similar to that of cortical organoids 9 . Overexpression of wild-type TDP-43 in a minority of iCoMoNSC-derived neurons led to progressive fragmentation and aggregation, resulting in loss of function and neurotoxicity. scRNA-seq revealed a novel set of misregulated RNA targets coinciding in both TDP-43 overexpressing neurons and patient brains exhibiting loss of nuclear TDP-43. The strongest misregulated target encoded for the synaptic protein NPTX2, which was consistently misaccumulated in ALS and FTLD patient neurons with TDP-43 pathology. Our work directly links TDP-43 misregulation and NPTX2 accumulation, thereby highlighting a new pathway of neurotoxicity.

Human cellular models of neurodegeneration require reproducibility and longevity, which is necessary for simulating age-dependent diseases. Such systems are particularly needed for TDP-43 proteinopathies1, which involve human-specific mechanisms2-5 that cannot be directly studied in animal models. Here, to explore the emergence and consequences of TDP-43 pathologies, we generated induced pluripotent stem cell-derived, colony morphology neural stem cells (iCoMoNSCs) via manual selection of neural precursors6. Single-cell transcriptomics and comparison to independent neural stem cells7 showed that iCoMoNSCs are uniquely homogenous and self-renewing. Differentiated iCoMoNSCs formed a self-organized multicellular system consisting of synaptically connected and electrophysiologically active neurons, which matured into long-lived functional networks (which we designate iNets). Neuronal and glial maturation in iNets was similar to that of cortical organoids8. Overexpression of wild-type TDP-43 in a minority of neurons within iNets led to progressive fragmentation and aggregation of the protein, resulting in a partial loss of function and neurotoxicity. Single-cell transcriptomics revealed a novel set of misregulated RNA targets in TDP-43-overexpressing neurons and in patients with TDP-43 proteinopathies exhibiting a loss of nuclear TDP-43. The strongest misregulated target encoded the synaptic protein NPTX2, the levels of which are controlled by TDP-43 binding on its 3' untranslated region. When NPTX2 was overexpressed in iNets, it exhibited neurotoxicity, whereas correcting NPTX2 misregulation partially rescued neurons from TDP-43-induced neurodegeneration. Notably, NPTX2 was consistently misaccumulated in neurons from patients with amyotrophic lateral sclerosis and frontotemporal lobar degeneration with TDP-43 pathology. Our work directly links TDP-43 misregulation and NPTX2 accumulation, thereby revealing a TDP-43-dependent pathway of neurotoxicity.

Abstract AMPA receptors (AMPARs) mediate excitatory neurotransmission in the CNS and their subunit composition determines synaptic efficacy. Whereas AMPAR subunits GluA1–GluA3 have been linked to particular forms of synaptic plasticity and learning, the functional role of GluA4 remains elusive. Here we used electrophysiological, computational and behavioral approaches to demonstrate a crucial function of GluA4 for synaptic excitation and associative memory formation in the cerebellum. Notably, GluA4-knockout mice had ∼80% reduced mossy fiber to granule cell synaptic transmission. The fidelity of granule cell spike output was markedly decreased despite attenuated tonic inhibition and increased NMDA receptor-mediated transmission. Computational modeling revealed that GluA4 facilitates pattern separation that is important for associative learning. On a behavioral level, while locomotor coordination was generally spared, GluA4-knockout mice failed to form associative memories during delay eyeblink conditioning. These results demonstrate an essential role for GluA4-containing AMPARs in cerebellar information processing and associative learning.

Animal behavior is remarkably robust despite constant changes in neural activity. Homeostatic plasticity stabilizes central nervous system (CNS) function on time scales of hours to days. If and how CNS function is stabilized on more rapid time scales remains unknown. Here we discovered that mossy fiber synapses in the mouse cerebellum homeostatically control synaptic efficacy within minutes after pharmacological glutamate receptor impairment. This rapid form of homeostatic plasticity is expressed presynaptically. We show that modulations of readily-releasable vesicle pool size and release probability normalize synaptic strength in a hierarchical fashion upon acute pharmacological and prolonged genetic receptor perturbation. Presynaptic membrane capacitance measurements directly demonstrate regulation of vesicle pool size upon receptor impairment. Moreover, presynaptic voltage-clamp analysis revealed increased calcium-current density under specific experimental conditinos. Thus, homeostatic modulation of presynaptic exocytosis through specific mechanisms stabilizes synaptic transmission in a CNS circuit on time scales ranging from minutes to months. Rapid presynaptic homeostatic plasticity may ensure stable neural circuit function in light of rapid activity-dependent plasticity.

Quantitative information about synaptic transmission is key to our understanding of neural function. Spontaneous synaptic events carry important information about synaptic efficacy and plasticity. However, due to their stochastic nature and low signal-to-noise ratio, reliable and consistent detection of these events in neurophysiological data remains highly challenging. Here, we present miniML, a novel method for the accurate detection of spontaneous synaptic events based on deep learning. Using simulated ground-truth data, we demonstrate that miniML outperforms commonly used methods in terms of precision and recall over different signal-to-noise conditions. The event detection method generalizes easily to diverse synaptic preparations and different types of data. miniML provides a powerful and easy-to-use deep learning framework for automated, standardized and precise analysis of synaptic events in any cell, thus opening new avenues for in-depth investigations into the synaptic basis of neural function and dysfunction.

Cerebellar granule cells (GCs) making up majority of all the neurons in the vertebrate brain, but heterogeneities among GCs and potential functional consequences are poorly understood. Here, we identified unexpected gradients in the biophysical properties of GCs. GCs closer to the white matter (inner-zone GCs) had higher firing thresholds and could sustain firing with larger current inputs. Dynamic clamp experiments showed that inner- and outer-zone GCs preferentially respond to high- and low-frequency mossy fiber inputs, respectively, enabling to disperse the mossy fiber input into its frequency components as performed by a Fourier transformation. Furthermore, inner-zone GCs have faster axonal conduction velocity and elicit faster synaptic potentials in Purkinje cells. Neuronal network modeling revealed that these gradients improve spike-timing precision of Purkinje cells and decrease the number of GCs required to learn spike-sequences. Thus, our study uncovers biophysical gradients in the cerebellar cortex enabling a Fourier-like transformation of mossy fiber inputs.

Methylmalonic aciduria (MMA) is an inborn error of metabolism resulting in loss of function of the enzyme methylmalonyl-CoA mutase (MMUT). Despite acute and persistent neurological symptoms, the pathogenesis of MMA in the central nervous system is poorly understood, which has contributed to a dearth of effective brain specific treatments. Here we utilised patient-derived induced pluripotent stem cells and in vitro differentiation to generate a novel human neuronal model of MMA. We reveal strong evidence of mitochondrial dysfunction caused by deficiency of MMUT in patient neurons. By employing patch-clamp electrophysiology, targeted metabolomics, and bulk transcriptomics, we further expose an altered state of excitability, which we suggest may be connected to metabolic rewiring which is exacerbated by application of 2-dimethyloxoglutrate. Our work provides first evidence of mitochondrial driven neuronal dysfunction in MMA, which through our comprehensive characterisation of this paradigmatic model, enables first steps to identifying effective therapies.