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人类细胞图谱（Human Cell Atlas，HCA）国际研究联盟小组于2016年由当时在麻省理工学院和哈佛大学布罗德研究所（美国）的Aviv Regev博士以及Wellcome Sanger研究所（英国）的Sarah Teichmann博士共同创立，汇集了约100名世界领先科学家的合作社区，包括了全球83个国家的2300多名成员，创建了人体33个器官和系统中超过100万个细胞的高度详细的地图。近日，HCA研究组在《Science》以封面论文的形式发表了最新研究成果，共包括4项前沿研究结果，其中显示，国际合作者们已经开发出方法并创建了迄今为止最全面的跨组织图谱，并且这些图谱是公开的，允许研究人员详细比较全身的特定细胞类型，揭示新的细胞功能、健康和疾病。单细胞测序揭示组织间保守性细胞功能与组织特异的细胞状态，这些数据为了解疾病致病机制、疫苗研发、抗肿瘤免疫和再生药物开发提供了重要的信息。

深入到整个组织的免疫系统

从历史上看，我们对人体免疫系统的理解主要局限于血液中循环的细胞作用，然而组织内的免疫细胞在维持健康和对抗感染方面有关键作用。来自剑桥大学Wellcome Sanger研究所的研究人员及其合作者对来自12个已故成人器官捐献者的16个不同组织中提取的约330000个免疫细胞的单细胞RNA测序和配对VDJ测序，以了解不同组织中免疫细胞的功能[1]。



在创建了人体内免疫细胞的精选目录后，该团队开发了一种机器学习工具CellTypist自动化细胞类型识别。研究者使用该工具检测了101种不同类型的免疫细胞，并对每个亚群进行了广泛的跨组织比较，包括特定的巨噬细胞，T细胞和B细胞以及它们在不同组织中的分布（图1）。该研究结果显示：
1）在髓系室内，巨噬细胞显示出最突出的组织特异性特征。肝脏和脾脏中的红细胞、巨噬细胞与其他位置的巨噬细胞（例如肠系膜淋巴结）具有与铁回收相关的特征，这表明巨噬细胞参与一系列组织的铁代谢。
2）在淋巴室中，结合单细胞转录组和VDJ分析，检测到表达ITGAX（CD11c）和TBX21（T-bet）的记忆B细胞的子集，这些B细胞没有显示出克隆扩增，至少有50%显示出IgM亚类，这表明它们可能以低水平存在于健康组织中，并在衰老时扩大。


由此可知，该研究确定了精细表型免疫细胞类型的组织分布，揭示了迄今为止未被重视的组织特异性特征以及T细胞和B细胞的克隆结构。展示了基于CellTypist的自动注释，专家驱动的聚类分析和抗原受体测序的组合如何协同作用来剖析整个人体免疫细胞的特定和功能相关方面，通过利用通用参考数据集、组织整合表达分析和抗原受体测序，为鉴定高度分辨的免疫细胞类型奠定了基础。

同时，来自剑桥大学Wellcome Sanger研究所及其合作者的第二项研究创建了跨器官发育的人类免疫系统的综合图谱，揭示了参与血液和免疫细胞形成的组织，并增强了对免疫疾病的理解。还揭示了随着我们成长而丢失的细胞类型，为体外细胞工程和再生医学研究提供了信息[2]。


来自冷冻组织的图谱，揭示了罕见和常见的疾病基因

组织稳态和病理学源于不同细胞类型之间错综复杂的相互作用，使得疾病风险受到影响细胞功能和相互作用的基因变异的影响。迄今为止，人类遗传学研究已经绘制了数以万计的位点，这些位点要么是罕见的单基因疾病的基础，要么是与复杂的多基因疾病风险相关的位点。而单细胞基因组学已成为构建健康器官和患病组织的细胞图谱的工具。

来自Broad Institute的研究人员及其合作者生成了来自16个个体（7例男性和9例女性）的8种组织类型（乳房、食道黏膜、食道肌肉、心脏、肺、前列腺、骨骼肌和皮肤）的209126个单核RNA测序（snRNA-seq）图谱，作为基因型组织表达（GTEx）项目的一部分存档为冷冻组织。该研究揭示了研究组如何优化snRNA-seq以克服使用冷冻细胞的挑战，创建了一个跨组织图谱来分析来自多个银行冷冻组织的200000个细胞，重点考察罕见和常见的疾病基因[3]。


研究小组从25个存档的冷冻组织样本中构建了一个跨组织snRNA-seq图谱，使用新颖的机器学习算法，通过4种不同方式从每个样品中分离细胞核，系统地将图谱中的细胞与6000种单基因疾病和2000种复杂的遗传疾病和性状相关联，以确定可能涉及疾病的细胞类型和基因程序，为健康和疾病的新研究揭示了多个新的起点（图2）。


图注：A：研究设计。B：主区室，C：宽细胞类型，D:组织，E:分离方案,F:个体供体。G:跨组织的细胞型组成。结果显示了每种类型的细胞的总比例（%）以及每个组织（行）中分析的细胞核数量。圆圈中的数字表示相应的宽像元类型。黑色垂直线表示每个个体的细胞核的相对比例。

Aviv Regev博士表示：“单核人类细胞图谱研究展示了一种强大的大规模方法，可以通过深度学习计算进步分析全身冷冻组织样本中的细胞，并开辟了在单细胞水平上研究整个患者队列组织的道路。我们能够为多种疾病创建一个新的路线图，通过将细胞与人类疾病生物学和组织中的疾病风险基因联系起来。我们预计这项工作将导致许多新的研究，并使人类细胞图谱的持续努力能够建立所有人类细胞的参考图谱。”

The Tabula Sapiens Consortium：广泛的跨组织细胞图谱

本系列中的最后一篇论文描述了来自Chan Zuckerberg Biohub及其合作者的研究人员进行的一项非常大的交叉组织研究[4]。该研究团队从个体人类供体中收集了多个组织，并对活细胞进行了协调的单细胞转录组分析。捐赠者来自不同种族，性别平衡，平均年龄为51岁，均有各类疾病历史及治疗经历。收集包括：膀胱、血液、骨髓、眼睛、脂肪、心脏、肾脏、大肠、肝脏、肺、淋巴结、乳腺、肌肉、胰腺、前列腺、唾液腺、皮肤、小肠、脾脏、胸腺、舌头、气管、子宫和脉管系统的数据。总共收集、处理和分析了59个单独的标本，并通过了质量控制过滤的483152个细胞。在每个区室的基础上，该数据集包括264824个免疫细胞，104148个上皮细胞，31691个内皮细胞和82478个基质细胞。


该研究使用活细胞的单细胞RNA测序来分析来自同一供体的许多器官，从而实现了针对遗传背景、年龄和环境影响的跨组织比较。近50万个细胞的集合提供了来自活细胞的独特广泛的跨组织图谱，并创建了一个数据集，研究人员称之为“Tabula Sapiens”。Tabula Sapiens揭示了与细胞类型之间的共同行为和微妙的器官特异性差异有关的发现。由该研究结果发现器官之间共享的T细胞克隆，并表征了B细胞之间器官依赖性超突变率。内皮细胞和巨噬细胞在组织之间共享，通常表现出基因表达的细微但明显的差异。研究人员出乎意料地发现大量不同数量的细胞类型特异性RNA剪接变体，并验证了许多以前未定义的剪接，使单细胞图谱中替代基因剪接的首次大规模分析成为可能。该研究为研究人员提供了人类专家注释细胞类型的巨大研究资源，将为基础生物学和疾病提供重要的新见解。

细胞是生命的基本单位，但我们仍然不知道人体的所有细胞。如果没有不同细胞类型，它们的分子特征以及它们在体内的位置的图谱，我们就无法描述它们的所有功能并理解指导它们活动的网络。如今，我们可以通过人类细胞图谱计划改变对人类健康和疾病的理解，并影响到生物学和医学的方方面面，使我们对生命最基本的单位和原理有了更丰富的了解。这些互补的多组织细胞图谱将有助于实现单一的人体细胞图谱，并具有许多治疗意义，包括对常见和罕见疾病、疫苗开发、抗肿瘤免疫学和再生医学的理解，朝着绘制每种人类细胞类型的人类细胞图谱目标迈出的里程碑式一步。


参考文献：
[1] C. Domínguez Conde, C Xu, LB Jarvis, DB Rainbow, SB Wells et al. ‘Cross-tissue immune cell analysis reveals tissue-specific adaptations and clonal architecture in humans.’ (2022) Science.DOI: 10.1126/science.abl5197
[2]  Chenqu Suo and Emma Dann et al. ‘Mapping the developing human immune system across organs’ (2022) Science.DOI: 10.1126/10.1126/science.abo0510
[3] Gokcen Eraslan and Eugene Drokhlyansky et al. ‘Single-nucleus cross-tissue molecular reference maps towards understanding disease gene function.’ (2022) Science.DOI: 10.1126/science.abl4290
[4] The Tabula Sapiens Consortium. ‘The Tabula Sapiens: a multiple organ single cell transcriptomic atlas of humans.’  (2022) Science.DOI: 10.1126/science.abl4896

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