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。
