《Nature | 解析免疫细胞互作,追溯免疫进化特征》

  • 来源专题:战略生物资源
  • 编译者: 李康音
  • 发布时间:2024-06-13
  • 2024年6月12日,以色列理工学院Shai S. Shen-Orr通讯在Nature发表题为Interactions between immune cell types facilitate the evolution of immune traits的文章,阐明了影响免疫功能的关键因素——免疫细胞群体多样性的遗传决定因素和进化机制。

    通过利用基因多样的协作交叉(Collaborative Cross, CC)小鼠模型,研究人员分析了多种免疫细胞在骨髓中的频率。他们观察到免疫细胞组成的显著变化,突出了这种特性的多基因性质。通过全面的遗传关联分析,作者确定了271个与各种免疫细胞类型的频率显著相关的基因,范围包括了造血干细胞、T细胞、B细胞和髓系细胞。

    作者发现许多相关基因参与细胞固有过程,如增殖、迁移和细胞死亡,这表明稳态平衡在决定免疫细胞频率方面起着至关重要的作用。然而,他们也发现了一个有趣的现象:一组被称为“细胞反式基因(cyto-trans genes)”的基因会影响特定细胞类型的丰度,而不会在该细胞类型本身中表达。这些细胞反式基因可能通过直接或间接与其他细胞类型的相互作用发挥作用,在不同的免疫细胞群体之间形成复杂的沟通网络。值得注意的是,作者发现,与以细胞自主(细胞顺式,cyto-cis)方式作用的基因相比,这些细胞反式基因在脊椎动物进化过程中面临着较弱的负选择。

    这一观察结果表明,免疫细胞类型之间的相互作用提供了一个表型空间,突变可以在不显著损害适应度的情况下产生变异。换言之,免疫系统的模块化组织,不同的细胞类型相互作用,通过允许接近中性的变异在控制这些相互作用的基因中积累,增强了系统的进化能力。作者通过分析一个大型人类数据集进一步加强了他们的发现,证实了与血液中免疫细胞频率相关的细胞反式基因也表现出降低的进化保守性。这种跨物种的一致性强调了模块化和细胞间相互作用在驱动免疫系统进化性方面的重要性。

    总的来说,这项研究为形成免疫细胞多样性的遗传结构和进化机制提供了有价值的见解。通过阐明细胞反式基因的作用和免疫系统的模块性,作者强调了理解复杂生物系统进化性的新范式。这些知识不仅加深了我们对免疫功能的理解,而且对仿生工程和受自然原理启发的稳健、适应性系统的设计也有更广泛的意义。

  • 原文来源:https://www.nature.com/articles/s41586-024-07661-0
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    •   近日,中国科学院大连化学物理研究所单细胞分析研究组研究员陆瑶团队利用单细胞多种类分泌因子检测技术,实现了对神经-免疫细胞互作网络的解析。   随着全球人口逐步进入老龄化阶段,神经退行性疾病正成为威胁人类健康的重大疾病之一。与神经退行性疾病直接相关的是神经细胞,但神经细胞不是孤立存在的,神经细胞需要通过物理接触、生物分子的信号交换等手段与其他细胞进行信息传递、相互作用,以协同完成生物学功能。   近年来,研究表明,神经系统和免疫系统之间存在密切的相互作用。大脑内免疫细胞在塑造、调控神经细胞神经功能中起到关键作用。尽管已有研究利用质谱、PCR、单细胞/单核核酸测序(sc-RNAseq/snRNA-seq)等技术,在群体细胞水平或单细胞水平上致力于解析神经-免疫细胞间的互作关系,而神经-免疫细胞在生理和病理状态下如何通过多种分泌因子信号介导相互作用尚不清楚。解析神经-免疫细胞间互作网络,可更清晰深入认识神经-免疫细胞通讯这一基础生物学过程,并有望为剖析神经退行性疾病的发展、发现神经退行性疾病的疾病诊断标志物奠定重要的前期基础。   本研究利用前期发展的单细胞多种类分泌因子检测技术(PNAS,2019),实现了单个神经细胞12种分泌因子的同时检测,包括细胞因子、神经营养因子和神经源性外泌体,并揭示了神经细胞多种类分泌因子的异质性和相关性;应用于神经-免疫配对单细胞互作研究发现,浸润性巨噬细胞与常驻巨噬细胞(小胶质细胞)对神经细胞的分泌功能调控上具有不同效果,例如,浸润性巨噬细胞一般倾向于抑制神经细胞分泌外泌体,而小胶质细胞则会促进神经细胞分泌外泌体。进一步,研究发现阿尔茨海默疾病(Alzheimer disease)模型下的神经细胞与巨噬细胞或小胶质细胞的相互作用,均导致促炎细胞因子的分泌增加。该研究为探索大脑微环境提供了新的技术支持,并可望为神经退行性疾病发生、发展以及标志物的发现提供数据参考。   近日,相关研究成果以Mapping secretome-mediated interaction between paired neuron-macrophage single-cells为题,发表在《美国国家科学院院刊》(PNAS)上。研究工作得到国家自然科学基金、中国科学院青年创新促进会等的支持。
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    • 来源专题:战略生物资源
    • 编译者:李康音
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    • 2023年12月6日,,broad研究所Nir Hacohen和Ang Cui共同通讯在Nature发表题为Dictionary of immune responses to cytokines at single-cell resolution的文章。作者生成了一个庞大的单细胞RNA测序数据集,对小鼠淋巴结中的17种免疫细胞类型对86种细胞因子的反应进行了详细描述。这个全面的“免疫词典”揭示了每种细胞因子诱导的每种免疫细胞类型特异性转录组变化,提供了细胞因子多效性的全局视角,并为推断任何反应底层的免疫细胞相互作用奠定了基础。 对词典的分析显示,大多数细胞因子(如IL-1β)在每种免疫细胞类型中触发了不同的反应。虽然I型干扰素诱导通用的抗病毒程序,但IL-1细胞因子引发了细胞类型依赖的具体响应:中性粒细胞炎症、DC迁移、Treg抑制等。这解释了细胞因子的多效性。 作者利用词典系统地表征了各种细胞类型中由细胞因子驱动的极化状态,鉴定出了60多种状态,包括IL-18诱导的多功能NK细胞等。即使在没有抗原受体信号的情况下,作者也观察到了这种可塑性。这些对环境信号引起的状态的参考图推进了学界对免疫细胞激活的认识。 作者绘制的细胞因子产生和反应的图谱量化了细胞因子网络中罕见细胞的作用,并揭示了广泛的互连性——大多数细胞可以影响和响应大多数其他细胞。作者还开发了一种免疫应答富集分析计算方法,用于推断转录组中的细胞因子活性和免疫细胞极化。该算法应用于抗PD1治疗揭示了巨噬细胞和NK细胞的预期极化,突显了这种方法在推断任何免疫反应底层的细胞间通信方面的实用性。总之,这个强大的体内细胞因子反应的单细胞词典为深入了解细胞因子功能提供了新的见解,为推断各种免疫背景下的细胞间网络奠定了基础。