2022-05-10

Science背靠背 | 单细胞eQTL作图解析自身免疫性疾病

原创 图灵基因 图灵基因 2022-05-10 09:27

收录于合集#前沿生物大数据分析


在细胞水平上,遗传变异在自身免疫中所起的作用尚不清楚。这在一定程度上是由于缺乏大量的单细胞表达数据。获取这些数据在人数和每个人的细胞数量方面面临着挑战。


现在,两个研究小组对免疫细胞进行了单细胞RNA测序(scRNA-seq),并将数据与自身免疫疾病相关基因变异的精细图谱相结合。总之,这为大规模识别基因型-表型相互作用提供了资源。这项工作汇集了群体遗传学和scRNA-seq数据,是揭示遗传学如何在细胞水平上导致自身免疫性疾病风险的一个重要里程碑。


这些发现发表在《Science》杂志上的两篇论文中:“Single-cell eQTL mapping identifies cell type–specific genetic control of autoimmune disease”和“Single-cell RNA-seq reveals cell type–specific molecular and genetic associations to lupus”。



每项研究都调查了数百个人和100多万个免疫细胞。


其中一组研究了欧洲和亚洲血统的健康个体,以及被诊断为系统性红斑狼疮的个体。另一组进行了一项基于人群的研究,调查分离等位基因如何导致免疫功能的变化。


在第一项研究中,在第一项研究中,研究人员提供了来自982名供体(OneK1K 队列)的127万个外周血单个核细胞(PMBC)的scRNA-seq数据。他们开发了一个用于对单个细胞进行分类的框架。他们将scRNA-seq数据与基因型数据相结合,绘制出14种免疫细胞类型中基因表达的遗传效应图。他们能够识别出26597个独立的顺式表达数量性状位点(EQTL)。


这项新研究将特定基因和免疫细胞类型与个体疾病联系起来,包括多发性硬化症、类风湿性关节炎、炎症性肠病、1型糖尿病和克罗恩病。将这些数据与自身免疫性疾病队列相结合,确定了160多个位点的因果效应。这一发现可以帮助个人找到适合他们的量身定制疗法,并指导新药的开发。


“我们分析了来自1000人的超过100万个细胞的基因组图谱,以确定将遗传标记与多发性硬化症、类风湿性关节炎、狼疮、1型糖尿病、脊柱炎、炎症性肠病和克罗恩病等疾病联系起来的证据。”Garvan Weizmann细胞基因组学中心主任Joseph Powell博士说,“我们能够通过单细胞测序来实现这一点,这是一项新的技术,可以让我们检测单个细胞的细微变化。”


研究结果表明,大多数遗传效应对细胞类型特异性的基因表达具有等位基因效应。研究结果在两个独立的队列中重复,其中一个包括与发现队列具有不同血统的个体。


“众所周知,一些自身免疫性疾病很难治疗。”Powell说。“由于我们的免疫系统的复杂性,以及个体之间的巨大差异,我们目前还不能很好地理解为什么一种治疗对某些人有效,而对另一些人无效。”他说。


“我们的数据还为缩小潜在药物靶点提供了一条新途径。这项研究对健康和经济的潜在影响是巨大的。”Menzies医学研究所眼科教授Alex Hewitt博士说。


具体而言,研究人员利用主要组织相容性复合体(MHC)区域外每个位点的顶端相关eQTL单核苷酸多态性(eSNP),确定了990种反式作用效应,其中大部分是细胞类型特异性的。


他们展示了EQTL如何在从天真状态过渡到记忆状态的B细胞中产生动态等位基因效应。他们的工作强调了研究作为免疫细胞功能基础的细胞状态特异性效应的重要性。


他们进一步研究了eQTLs如何影响特定细胞类型中必需免疫基因的表达变化,并为复杂自身免疫疾病的细胞机制假说提供了实验支持。


“这项工作的最大见解将是确定治疗靶点和定义免疫疾病的亚群,然后可以改进临床试验以评估药物的有效性。”Hewitt说。


研究人员表示,他们的数据可以降低与开发新疗法相关的风险。“制药公司可能有数百个目标,必须决定将哪些目标推进I期临床试验,因为他们知道90%的潜在候选药物在临床开发过程中会失败。”Garvan医学研究所Powell团队的博士生José Alquicira-Hernández说,“了解哪些细胞类型与特定疾病相关是开发新药的关键。”


该团队正在与圣乔治医院合作进行一项克罗恩病研究,以确定患者的免疫基因型如何影响他们对不同治疗的反应,并希望在一系列自身免疫性疾病中建立新的试验。


在第二篇论文中,该团队重点研究了系统性红斑狼疮(SLE)。他们使用多重scRNA-seq(mux-seq)分析了162例SLE患者和99名亚洲或欧洲血统的健康对照者的120多万个PBMC。在这一大型、多民族队列研究中,研究人员指出,他们“证明mux-seq是一种系统性的方法,可以表征细胞组成、识别细胞类型特异性转录组特征以及注释与SLE相关的遗传变异。”

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