单细胞RNA测序揭示帕金森病的外周免疫特征

Single-cell RNA sequencing reveals peripheral immunological features in Parkinson's Disease.

作者信息Liu-Lin Xiong, Ruo-Lan Du, Rui-Ze Niu, Lu-Lu Xue, Li Chen, Li-Ren Huangfu, Xiao-Xing Cai, Xiu-Ying He, Jin Huang, Xue-Yan Huang, Jia Liu, Chang-Yin Yu, Wen-Yuan Wang, Ting-Hua Wang
PMID39366969
发布时间2024-10
DOI10.1038/s41531-024-00790-3

实验完整度

高

包含scRNA-seq、流式细胞术、免疫荧光、RT-qPCR等多种方法,且有扩大样本验证和人体脑组织验证。

主要模型

外周血单个核细胞(PBMCs) 人脑组织切片(杏仁核和运动皮层) 人外周血样本

重点核对

NK细胞比例在PD早期和晚期减少,与HY评分负相关 NK细胞浸润至PD晚期患者脑运动皮层和杏仁核,与TH强度负相关 XCL2在NK细胞C2和C5亚群中特异性高表达,与HY评分正相关 XCL2的AUC值预测PD性能(AUC 0.8040)优于JUN

摘要

尽管许多帕金森病(PD)研究者已将关注点从中枢神经系统(CNS)转向外周血,但PD严重程度与外周免疫反应之间仍存在显著的知识空白。在本研究中,我们旨在通过单细胞RNA测序(scRNA-seq)描绘PD患者和健康对照外周血单个核细胞(PBMCs)的外周免疫图谱。我们的研究采用scRNA-seq分析,通过对PD早期、PD晚期患者和匹配对照的PBMCs进行剖析,绘制了PD的外周免疫图谱。通过扩大血液样本量,我们验证了NK细胞在众多免疫相关生物学过程中的作用。我们还利用人脑切片检测到随着疾病进展NK细胞浸润到大脑运动皮层,并阐明了外周与CNS之间的通讯及其对PD的影响。结果,通过scRNA-seq分析,我们鉴定了PD患者和健康对照PBMCs中的细胞亚群图谱以及NK细胞中的差异表达基因,代表6个主要免疫细胞亚群,其中NK细胞在PD进展中数量下降。我们进一步在更多样本中验证了NK细胞的减少,并发现它们参与了众多免疫相关生物学过程并随疾病进展浸润到大脑运动皮层,证明了外周免疫反应与CNS之间的密切通讯。值得注意的是,XCL2与PD严重程度正相关,对PD具有良好的预测性能,并在NK细胞的C2和C5亚群中特异性表达。所有这些发现描绘了NK细胞介导的外周免疫反应在PD发病机制中的关键作用。NK细胞特异性的XCL2可作为治疗PD的诊断标志物。NK细胞及NK细胞特异性分子生物标志物的不可或缺功能强调了外周免疫反应在PD进展中的重要意义。试验注册:ChiCTR,ChiCTR1900023975。注册于2019年6月20日 - 追溯注册,https://www.chictr.org.cn/showproj.html?proj=31035。

实验结论

提炼研究问题、关键发现与证据,快速把握文章的核心贡献。

研究问题
PD患者外周血中免疫细胞组成和基因表达如何变化,以及这些变化与疾病进展的关系?
核心机制
NK细胞在PD进展中数量减少,可能通过免疫调节和细胞因子反应参与PD发病,且NK细胞可能浸润脑组织,与中枢神经系统相互作用。
主要证据
scRNA-seq显示6种主要免疫细胞亚群,NK细胞比例随疾病进展下降;流式细胞术和免疫荧光验证了NK细胞减少及脑内浸润;RT-qPCR证实XCL2在NK细胞中上调并与疾病严重程度正相关。
研究意义
NK细胞及NK细胞特异性XCL2可能成为PD的诊断标志物,为PD治疗策略提供潜在靶点。

研究路径

按研究推进顺序梳理实验设计、验证步骤与关键观察。

1

PBMC分离与scRNA-seq分析

构建PD患者和健康对照的外周免疫图谱,鉴定细胞亚群和基因表达差异。

从PD早期、PD晚期患者和健康对照中分离PBMC,利用10x Genomics平台进行scRNA-seq,经过质量控制后获得48523个细胞,聚类为12个簇,并归为6种主要免疫细胞类型(CD4+ T细胞、CD8+ T细胞、NK细胞、B细胞、单核细胞和粒细胞-单核祖细胞)。

2

NK细胞比例变化的流式验证

在更大样本中验证NK细胞比例随PD进展的变化。

使用流式细胞术分析健康对照、PD早期和PD晚期患者PBMC中T细胞、B细胞和NK细胞的比例,并分析与HY评分的相关性。

3

脑组织NK细胞浸润检测

探究NK细胞是否浸润到PD患者脑组织并参与病理过程。

对PD晚期患者和健康对照的人脑切片(杏仁核和运动皮层)进行免疫荧光染色,检测TH和CD56阳性细胞,分析NK细胞数量和TH强度的相关性。

4

XCL2作为生物标志物的验证

验证NK细胞特异性基因XCL2在PD中的表达及其预测性能。

通过RT-qPCR检测候选基因在PD患者和健康对照中的表达,评估XCL2和JUN的ROC曲线下面积(AUC),并分析其与HY评分的相关性。

5

NK细胞亚群分析

鉴定NK细胞亚群中XCL2的特异性表达及其与疾病进展的关系。

对NK细胞进行无监督聚类,鉴定出8个亚群(C0-C7),分析XCL2在C2和C5亚群中的高表达,并进行GO富集分析。

研究方法

按研究目的归类文中使用的方法,便于定位所需技术。

产品清单

实验环节名称品牌货号
Ficoll-Paque PlusGE Healthcare--
10x Genomics Chromium Next GEM 单细胞3'试剂盒v3.110x Genomics1000268
Countess® II 自动细胞计数器----
C1000 Touch PCR仪Bio-Rad--
CD45/CD56/CD19/CD3检测试剂盒Beckman Coulter--
CD16-PE抗体Beckman Coulter--
抗CD16抗体Bioss--
抗CD56抗体Bioss--
抗TH抗体Abcam--
DyLight 488标记的山羊抗兔IgGAbbkine--
抗荧光淬灭封片剂BeyotimeP0126
RNAiso PlusTaKaRa--
Bestar™ qPCR RT试剂盒DBI--
CFX96™实时荧光定量PCR仪Bio-Rad--

关键环节

汇总复现实验时建议重点确认的条件及原文阅读提示。

环节核对要点
PBMC分离与scRNA-seq
样本分组(健康对照、PD早期、PD晚期)、样本量、细胞数、质控标准(线粒体基因比例>10%去除)、测序平台
阅读提示:Methods: Participants, Isolation and culture of PBMCs, Single-cell RNA sequencing, Quality control
流式细胞术验证
样本量(健康对照n=14,PD早期n=28,PD晚期n=14)、抗体组合(CD45, CD3, CD19, CD16, CD56)、门控策略
阅读提示:Methods: Fluorescence-activated cell sorting (FACS), Figure 4 legend
脑组织免疫荧光
脑区(杏仁核、运动皮层)、样本量(健康对照n=3,PD晚期n=2)、抗体稀释度(抗CD56 1:50,抗TH 1:250)
阅读提示:Methods: Immunofluorescence staining, Figure 4F-J legend
RT-qPCR验证
样本量(健康对照n=13,PD n=36)、内参基因(GAPDH)、引物序列
阅读提示:Methods: Real-time quantitative PCR (RT-qPCR), Table 2, Figure 6B legend