Nature Medicine:健康和疾病中的肺部综合细胞图谱
2023/7/11 10:21:47 阅读:86 发布者:
论文ID
题目:An integrated cell atlas of the lung in health and disease
期刊:Nature Medicine
IF:87.241
发表时间:2023年6月8日
通讯作者单位:慕尼黑工业大学
DOI:https://doi.org/10.1038/s41591-023-02327-2
主要内容:
人类肺细胞图谱(HLCA)包括了36项研究的数据,是迄今为止人类呼吸系统中细胞基因表达的最全面代表。HLCA作为未来肺部细胞研究的参考,使人们能够更好地了解健康和疾病中的肺部生物学。
过去十年的技术进步使研究人员能够以单细胞的分辨率研究组织。同时测量数千个细胞的基因表达,使人们对肺部的细胞异质性有了更好的了解,并发现了新的细胞类型,如肺离子细胞。然而,不同的研究对细胞类型的定义仍然缺乏共识。此外,由于成本和时间的限制,个别研究往往只包括少量的个体,这限制了作者对个体间细胞类型特征的理解。在这种情况下,人类细胞图谱(HCA)宣布了创建人类细胞生物学中心参考的目标。有许多可用的人类肺部单细胞数据集可供选择,哪种数据集最适合这项任务?
与其选择单一的数据集,最近计算方法的进步使作者能够将多个数据集合并为一个综合的单细胞参考。这些数据整合方法消除了研究之间的技术差异,同时保留了数据中有意义的生物变化。为了选择目前可用的方法中哪个最适合建立一个综合的肺细胞参考,作者用最近的基准管道4比较了12种流行的方法。使用性能最好的方法,作者整合了14个高质量的肺部数据集来创建HLCA的核心(图1)。然后,作者根据HCA肺部社区的意见,对HLCA进行了分析和重新注释,提出了第一个基于共识的人类肺部注释。图集的规模很大,包括来自100多个个体的健康肺组织的数据,使作者能够描述个体之间细胞轮廓的多样性。
作者在人类呼吸系统中发现了61种细胞类型,每一种都是在多个数据集中检测到的,包括以前没有被发现的罕见细胞类型。利用图谱中所包含的个体的多样性,作者发现细胞类型对人口统计学变量如年龄、性别和BMI的影响。例如,体重指数较高的个体显示出肺泡巨噬细胞的炎症基因表达程序的增加,这表明一种细胞状态可能参与慢性肥胖相关的系统性炎症。随着转移学习方法的最新进展5,作者表明,HLCA可以作为映射和注释新数据的参考,并自动识别疾病特定的细胞状态。用10多种不同疾病的数据扩展HLCA,作者发现了多种疾病共有的细胞状态的改变,如在COVID-19、肺癌和肺纤维化中观察到的肺单核细胞衍生的巨噬细胞子集,它们可能参与了所有三种疾病的疤痕形成过程。
与人类基因组计划的初稿类似,HLCA是肺组织单细胞研究的参考,它将改变作者分析新肺部数据的方式。作者现在可以将新数据映射到HLCA上,而不是从头开始分析,以便快速分析和注释新数据,并突出这些数据中与图谱中健康细胞不同的细胞状态。此外,正如基因组注释随着时间的推移而发展一样,HLCA将通过提供一个框架来讨论和挑战基于综合数据集的细胞类型注释的共识,从而实现类似的过程。
尽管作者已经将来自不同技术的30多个数据集映射到HLCA,但要达到基因组比对方法的可用性,将新数据映射到HLCA的方法仍有一段路要走。目前,来自模型系统(如器官和细胞系)的数据映射仍然是一个挑战,而且映射的数据仍然需要人工质量检查。此外,HLCA从根本上说是一种观察性研究和资源。尽管作者可以描述疾病之间共有的细胞状态,但还需要进一步的实验来得出关于共同致病机制的结论。
HLCA不可能是静态的:随着我们探索肺部细胞的空间组织和表观遗传特征,细胞类型共识将不断发展。如果作者可以为肺部做这件事,为什么要止步于此?作为HCA整合团队的一部分,我们现在正在扩大HLCA图谱,为更多的组织和器官建立参考。
原文链接:https://www.nature.com/articles/s41591-023-02327-2
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