Yuen et al. developed a cloud-based database with 5,205 whole genomes from families with autism spectrum disorder (ASD). They identified 18 new candidate ASD-risk genes and approximately 100 risk genes and copy-number loci, which account for 11% of the cases. They also found that individuals bearing mutations in ASD-risk genes had lower adaptive ability. We are performing whole-genome sequencing of families with autism spectrum disorder (ASD) to build a resource (MSSNG) for subcategorizing the phenotypes and underlying genetic factors involved. Here we report sequencing of 5,205 samples from families with ASD, accompanied by clinical information, creating a database accessible on a cloud platform and through a controlled-access internet portal. We found an average of 73.8 de novo single nucleotide variants and 12.6 de novo insertions and deletions or copy number variations per ASD subject. We identified 18 new candidate ASD-risk genes and found that participants bearing mutations in susceptibility genes had significantly lower adaptive ability (P = 6 × 10−4). In 294 of 2,620 (11.2%) of ASD cases, a molecular basis could be determined and 7.2% of these carried copy number variations and/or chromosomal abnormalities, emphasizing the importance of detecting all forms of genetic variation as diagnostic and therapeutic targets in ASD.

SNCA, the first gene associated with Parkinson′s disease, encodes the α-synuclein (α-syn) protein, the predominant component within pathological inclusions termed Lewy bodies (LBs). The presence of LBs is one of the classical hallmarks found in the brain of patients with Parkinson′s disease, and LBs have also been observed in patients with other synucleinopathies. However, the study of α-syn pathology in cells has relied largely on two-dimensional culture models, which typically lack the cellular diversity and complex spatial environment found in the brain. Here, to address this gap, we use 3D midbrain organoids (hMOs), differentiated from human induced pluripotent stem cells derived from patients carrying a triplication of the SNCA gene and from CRISPR/Cas9 corrected isogenic control iPSCs. These hMOs recapitulate key features of α-syn pathology observed in the brains of patients with synucleinopathies. In particular, we find that SNCA triplication hMOs express elevated levels of α-syn and exhibit an age-dependent increase in α-syn aggregation, manifested by the presence of both oligomeric and phosphorylated forms of α-syn. These phosphorylated α-syn aggregates were found in both neurons and glial cells and their time-dependent accumulation correlated with a selective reduction in dopaminergic neuron numbers. Thus, hMOs from patients carrying SNCA gene multiplication can reliably model key pathological features of Parkinson′s disease and provide a powerful system to study the pathogenesis of synucleinopathies.

Summary Autism Spectrum Disorder is phenotypically and genetically heterogeneous, but genomic analyses have identified candidate susceptibility genes. We present a CRISPR gene editing strategy to insert a protein tag and premature termination sites creating an induced pluripotent stem cell (iPSC) knockout resource for functional studies of 10 ASD-relevant genes ( AFF2/FMR2, ANOS1, ASTN2, ATRX , CACNA1C , CHD8, DLGAP2, KCNQ2 , SCN2A , TENM1 ). Neurogenin 2 (NEUROG2)-directed differentiation of iPSCs allowed production of cortical excitatory neurons, and mutant proteins were not detectable. RNAseq revealed convergence of several neuronal networks. Using both patch-clamp and multi-electrode array approaches, the electrophysiological deficits measured were distinct for different mutations. However, they culminated in a consistent reduction in synaptic activity, including reduced spontaneous excitatory post-synaptic current frequencies in AFF2/FMR2- , ASTN2-, ATRX -, KCNQ2 - and SCN2A -null neurons. Despite ASD susceptibility genes belonging to different gene ontologies, isogenic stem cell resources can reveal common functional phenotypes, such as reduced functional connectivity.

Abstract The lack of fragile X mental retardation protein (FMRP) protein, due to a repression of the FMR1 gene, causes Fragile X syndrome (FXS), one of the most prevalent forms of syndromic autisms. The FMR1 gene codes for an RNA binding protein involved in the regulation of gene expression through RNA processing, control of local translation, and protein-protein interactions; processes that are crucial for proper brain development. Taking advantage of induced pluripotent stem cells (iPSCs) and CRISPR-Cas9 genome editing technologies, we generated iPSC-derived cortical neural progenitors and cortical neurons from an FMR1 knock-out and patient cell line with the aim of identifying common phenotypes between the two cellular models. Using RNA sequencing, quantitative PCR and multielectrode array approaches, we assessed how the absence of the functional FMR1 gene affects the transcriptional profiles and the activities of iPSC-derived cortical neuronal progenitor cells (NPCs) and neurons with both models. We observed that FMR1 KO and FXS patient cells have a decrease in their mean firing rate; a cellular activity that can also be blocked by tetrodotoxin (TTX) application in wild-type active neurons. Relative to wild-type neurons, in FMR1 KO neurons, increased expression of presynaptic mRNA and transcription factors involved in the forebrain specification and decreased levels of mRNA coding AMPA and NMDA subunits were observed. Intriguingly, 40% of the differentially expressed genes were commonly deregulated between NPCs and differentiating neurons with significant enrichments in FMRP targets and Autism Related Genes found amongst downregulated genes. This implies that an absence of functional FMRP affects transcriptional profiles at the NPC stage, resulting in impaired activity and differentiation of the progenitors into mature neurons over time. These findings from the FMR1 KO lines were also shared with FXS patients’ iPSC-derived cells that also present with an impairment in activity and neuronal differentiation, illustrating the critical role of FMRP protein in neuronal development.

Induced pluripotent stem cell (iPSC)-derived cortical neurons are increasingly used as a model to study developmental aspects of Autism Spectrum Disorder (ASD), which is clinically and genetically heterogeneous. To study the complex relationship of rare (penetrant) variant(s) and common (weaker) polygenic risk variant(s) to ASD, isogenic iPSC-derived neurons from probands and family-based controls, for modeling, is critical. We developed a standardized set of procedures, designed to control for heterogeneity in reprogramming and differentiation, and generated 53 different iPSC-derived glutamatergic neuronal lines from 25 participants from 12 unrelated families with ASD (14 ASD-affected individuals, 3 unaffected siblings, 8 unaffected parents). Heterozygous de novo (7 families; 16p11.2, NRXN1, DLGAP2, CAPRIN1, VIP, ANOS1, THRA) and rare-inherited (2 families; CNTN5, AGBL4) presumed-damaging variants were characterized in ASD risk genes/loci. In three additional families, functional candidates for ASD (SET), and combinations of putative etiologic variants (GLI3/KIF21A and EHMT2/UBE2I combinations in separate families), were modeled. We used a large-scale multi-electrode array (MEA) as our primary high-throughput phenotyping assay, followed by patch clamp recordings. Our most compelling new results revealed a consistent spontaneous network hyperactivity in neurons deficient for CNTN5 or EHMT2. Our biobank of iPSC-derived neurons and accompanying genomic data are available to accelerate ASD research.

Parkinson9s disease (PD) is a neurodegenerative disorder that results in the loss of dopaminergic neurons in the substantia nigra pars compacta. Despite advances in understanding PD, there is a critical need for novel therapeutics that can slow or halt its progression. Induced pluripotent stem cell (iPSC)-derived dopaminergic neurons have been used to model PD but measuring differences between PD and control cells in a robust, reproducible, and scalable manner remains a challenge. In this study, we developed a binary classifier convolutional neural network (CNN) to accurately classify microscopy images of PD models and matched control cells. We acquired images of iPSC-derived neural precursor cells (NPCs) and dopaminergic (DANs) and trained multiple CNN models comparing control cells to genetic and chemical models of PD. Our CNN accurately predicted whether control NPC cells were treated with the PD-inducing pesticide rotenone with 97.60% accuracy. We also compared control to a genetic model of PD (deletion of the Parkin gene) and found a predictive accuracy of 86.77% and 95.47% for NPC and DAN CNNs, respectively. Our cells were stained for nuclei, mitochondria, and plasma membrane, and we compared the contribution of each to the CNN9s accuracy. Using all three features together produced the best accuracy, but nuclear staining alone produced a highly predictive CNN. Our study demonstrates the power of deep learning and computer vision for analyzing complex PD-related phenotypes in DANs and suggests that these tools hold promise for identifying new targets for therapy and improving our understanding of PD.

Summary Cytoplasmic mislocalization and aggregation of the RNA-binding protein TDP-43 is a pathological hallmark of the motor neuron (MN) disease amyotrophic lateral sclerosis (ALS). Furthermore, while mutations in the TARDBP gene (encoding TDP-43) have been associated with ALS, the pathogenic consequences of these mutations remain poorly understood. Using CRISPR/Cas9, we engineered two homozygous knock-in iPSC lines carrying mutations in TARDBP encoding TDP-43 A382T and TDP-43 G348C , two common yet understudied ALS TDP-43 variants. MNs differentiated from knock-in iPSCs had normal viability and displayed no significant changes in TDP-43 subcellular localization, phosphorylation, solubility, or aggregation compared with isogenic control MNs. However, our results highlight synaptic impairments in both TDP-43 A382T and TDP-43 G348C MN cultures, as reflected in synapse abnormalities and alterations in spontaneous neuronal activity. Collectively, our findings argue that MN dysfunction precedes the occurrence of TDP-43 pathology and neurodegeneration in ALS, and further implicates synaptic and excitability defects in the pathobiology of this disease. Highlights MNs differentiated from knock-in iPSCs do not display a neurodegenerative phenotype. Mutant MNs do not show TDP-43 pathology. TDP-43 variants lead to a progressive decline in spontaneous neuronal activity. Functional impairments are accompanied by abnormal synaptic marker expression. eTOC blurb Using CRISPR/Cas9-edited iPSCs, Lépine et al. demonstrate that ALS TDP-43 variants (TDP-43 A382T and TDP43 G348C ) lead to alterations in spontaneous neuronal activity and synaptic abnormalities in the absence of TDP-43 mislocalization, aggregation, or neurodegeneration. These findings imply that TDP-43 pathology is not required to induce MN dysfunction and support the presence of early synaptic impairments prior to MN loss in ALS.