空间单细胞图谱揭示健康与病变人肺的局部变异

Spatial single-cell atlas reveals regional variations in healthy and diseased human lung.

作者信息Alexandra B Firsova, Sergio Marco Salas, Louis B Kuemmerle, Xesús M Abalo, Alexandros Sountoulidis, Ludvig Larsson, Krishnaa T Mahbubani, Jonas Theelke, Zaneta Andrusivova, Leire Alonso Galicia, Andreas Liontos, Tamás Balassa, Ferenc Kovacs, Peter Horvath, Yuexin Chen, Janine Gote-Schniering, Mircea-Gabriel Stoleriu, Jürgen Behr, Kerstin B Meyer, Wim Timens, Herbert B Schiller, Malte D Luecken, Fabian J Theis, Joakim Lundeberg, Mats Nilsson, Martijn C Nawijn, Christos Samakovlis
PMID41193468
发布时间2025-11
DOI10.1038/s41467-025-65704-0

实验完整度

高

整合三种空间转录组方法(HybISS、SCRINSHOT、Visium/RRST),包含多个供体及COPD患者样本,进行细胞类型注释、邻域分析及免疫荧光验证。

主要模型

健康人肺组织(气管、近端肺、远端肺) COPD患者肺组织(GOLD II期)

重点核对

组织样本来源于四个健康供体和三名COPD患者,COPD样本取自无肿瘤区域 空间转录组方法:HybISS(162基因)、SCRINSHOT(64基因/41基因)和Visium/RRST 细胞类型注释基于先前scRNA-seq数据,并通过与Madissoon等的数据集成映射验证。 邻域分析:每个细胞取20个最近细胞定义微环境,使用Leiden聚类。 统计分析:COPD与健康样本比较采用logit变换和未配对参数双尾多重t检验,Holm-Sidak校正。

摘要

整合来自数百万细胞的scRNA-seq数据揭示了健康和患病人类肺中细胞类型的高度多样性。在一个大型且复杂的器官中,持续暴露于外部因素,理解肺组织地形或外部因素对细胞类型内基因表达变异的影响至关重要。在这里,我们应用三种空间转录组学方法,以:(i)定位大多数肺细胞类型,包括组织地形中的稀有上皮细胞,(ii)描述细胞类型内和跨细胞类型的一致解剖和区域基因表达变异,以及(iii)揭示特定解剖区域中的不同细胞邻域并检查其中的基因表达变化。因此,我们在健康人肺的三个代表性区域提供了一个空间分辨的组织参考图谱。我们进一步通过定义慢性阻塞性肺疾病肺中上皮细胞类型组成的先前未知失衡来证明其效用。我们的地形图谱能够精确描述实验扰动或疾病进展过程中特征性的区域细胞反应。

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
如何构建健康成人肺的空间参考图谱,并利用其揭示COPD等疾病中细胞组成和邻域的异常变化?
核心机制
COPD中AT0细胞(共表达AT2和气道分泌细胞标志物的中间细胞状态)比例显著增加,可能与远端气道和肺泡细胞表型的平衡转变有关,并伴随免疫细胞浸润和组织重塑。
主要证据
基于HybISS和SCRINSHOT对健康肺和COPD样本进行细胞类型和邻域分析,发现COPD中AT1细胞减少、T淋巴细胞增加,AT0细胞增加,且存在COPD特异性的细胞邻域(T-Epi、AT0-Alv、Imm-Par),而正常肺泡邻域(AT2-Alv、Cap-Alv)减少。
研究意义
该图谱为研究肺疾病中的细胞组成和环境变化提供了参考,有助于建立假设并进一步探索相应细胞类型的RNA-seq数据。

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

组织样本收集与筛选

获取健康供体和COPD患者的肺部组织样本,并评估其组织病理学和RNA质量。

收集4个健康供体的气管、近端肺和远端肺样本,以及3名COPD患者和对照的远端肺样本;通过H&E染色和RNA质量评估筛选样本。

2

空间转录组数据生成

利用三种空间转录组方法获取组织中细胞类型和基因表达的空间信息。

使用HybISS(162基因)、SCRINSHOT(64基因或41基因)和Visium/RRST分析连续组织切片。

3

细胞类型鉴定与注释

识别组织中所有主要细胞类型和亚型。

对HybISS和SCRINSHOT数据进行聚类和标记基因表达分析,结合scRNA-seq参考数据进行注释。

4

区域分布和细胞邻域分析

描述细胞类型在解剖区域的分布和形成细胞邻域的共定位模式。

计算细胞类型比例,进行邻域富集分析,并基于组织学分区量化细胞类型分布。

5

COPD疾病状态比较

利用健康图谱作为参考,检测COPD中的细胞组成和邻域异常。

对COPD和健康样本进行细胞类型比例比较和邻域聚类,确定COPD特异性的细胞邻域。

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

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
样本收集与筛选
健康供体4名,COPD患者3名,组织采集位置和大小
阅读提示:Methods: Sample collection and screening
空间转录组实验
基因面板(HybISS 162基因,SCRINSHOT 64基因/41基因),组织切片厚度10 µm,固定条件,探针浓度
阅读提示:Methods: Gene panel selection, In situ sequencing (HybISS), Scrinshot
细胞类型注释
聚类参数(Leiden聚类,20最近邻,分辨率1.5,主成分数7),细胞过滤标准(HybISS至少3个基因和5个转录本,SCRINSHOT至少25点/细胞)
阅读提示:Methods: Clustering and subclustering method, Scrinshot: Data analysis
邻域分析
邻域定义(每个细胞20个最近细胞),聚类方法(Leiden),排除少于50个细胞的簇
阅读提示:Methods: Neighborhood enrichment analysis
统计分析
COPD与健康比较采用logit变换和未配对t检验(Holm-Sidak校正),统计学差异阈值(P<0.05)
阅读提示:Figure 5 legend, Methods: Reproducibility and statistical analysis