SMI新作 | 单细胞多组学和空间转录组分析揭示了肾脏疾病进展中纤维化微环境的作用
文章题目：Single-cell multi-omic and spatial profiling of human kidneys implicates the fibrotic microenvironment in kidney disease progression
发表期刊：Nature genetics
影响因子：31.7
技术平台：10x Genomics Chromium、10x Visium、NanoString CosMx SMI
01、研究思路
02、文章前言
肾脏纤维化是一种常见的病理过程，与多种慢性肾脏疾病相关，其特征是肾脏组织中的细胞外基质积累和结构性损伤。尽管已有大量研究关注纤维化的分子机制，但了解其在细胞层面的异质性和空间分布仍然是一个重要的研究领域。通过使用单细胞RNA测序（scRNA-seq）、单核RNA测序（snRNA-seq）、单核染色质可及性测序（snATAC-seq）以及Visium和CosMx SMI空间转录组测序平台，对81个肾脏样本的近338600个单细胞/细胞核进行了分析。
研究旨在揭示健康和疾病状态下肾脏细胞类型和组织结构的复杂性，并确定纤维化微环境在肾病预后中的作用。
多模态分析概述及样本的基本临床特征
03、主要结论
1. 通过分析81份人类肾脏组织样本，生成了空间分辨率的肾脏单细胞图谱
利用snRNA-seq、scRNA-seq和snATAC-seq技术的数据生成包含了338565个细胞/细胞核了肾脏的单细胞图谱。总体确定了六个细胞超家族：内皮细胞、基质细胞、小管上皮细胞、免疫细胞类型、肾小球细胞和神经细胞，进一步分析确定了44种主要细胞亚型和114种不同的细胞亚型或细胞状态。
人类肾脏的综合多组学单细胞图谱
2. 使用Visium和CosMx SMI对已识别细胞类型的空间位置和标记基因表达进行分析
使用Visium和CosMx SMI两个平台从FFPE肾脏样本中生成空间数据。基于Visium基因表达数据反卷积来识别单个细胞类型的存在，细胞类型以蓝色显示在H&E上，识别出了肾小球细胞类型、PT细胞类型、免疫和纤维化细胞类型、远端小管细胞类型和亨利环细胞类型。使用CosMx SMI技术验证了这些细胞类型的更加详细的空间位置。
空间分辨的人类肾脏
3. 纤维化疾病样本中的基质细胞具有异质性
通过结合胶原蛋白、糖蛋白和蛋白聚糖的表达创建了ECM评分。与健康样本相比，疾病样本的肌成纤维细胞频率更高，且位于高ECM评分区域内。随后对32706个基质细胞进行聚类，区分出12种不同的细胞亚型，并识别了系膜细胞（ITGA8和POSTN）、VSMC（MYH11、NOTCH3和NTRK3）、成纤维细胞（KCNK2和FAP）和肌成纤维细胞（COL1A1和SYNPO2）的标志物。利用SMI技术描绘了基质细胞亚型的空间位置以及特定标记基因表达。使用KEGG分析发现肌成纤维细胞表现出粘着斑富集和 TGFβ信号通路富集。
人类肾脏基质细胞图谱
4. 定义了人类肾脏的纤维化微环境（FME）
对Visium数据集进行非负矩阵分解（NMF），发现主要由肾小球、肾小管、纤维化和免疫区域组成的4个微环境区。还发现了一种由树突细胞、浆细胞以及B和T淋巴细胞组成特异性免疫微环境区位于FME内。FMEs中的iPT细胞表达SPP1和PDGFB，并表现出与基质细胞的强烈相互作用。进一步的细胞相互作用分析显示，FME基质细胞中富集了CXCL12、CCL19、CCL21，而它们的受体在不同的免疫细胞中表达，这表明基质细胞可能向免疫细胞发出信号。
人类肾脏的FME
5. 肾脏纤维化中存在受损肾小管细胞（iPT细胞）
研究发现，iPT细胞在FME中富集，并且在疾病样本中数量增加。iPT细胞包括两个亚型，一种表达VCAM1、ACSL1、ASS1和ASPA等基因，具有细胞代谢功能（称为iPT-VCAM1+）；另一种表达HAVCR1、NFKBIZ、IL-18和ITGB1等基因，与细胞粘附和基质相关（称为iPT-HAVCR1+）。iPT-HAVCR1+细胞主要出现在慢性肾病（CKD）样本中。对PT和iPT细胞进行伪时间分析表明，PT细胞和iPT细胞之间存在连续的分化路径。
患病人体肾脏中的iPT细胞
6. FME-GS能够预测疾病进展以及疾病预后
使用FME基因特征（FME-GS）分析了292个肾脏样本的外部数据集，其中包括健康样本和不同严重程度的CKD样本。FME-GS成功区分了较高纤维化和较低eGFR的病情较严重样本和较健康样本。进一步利用FME-GS预测肾脏疾病的预后，结果显示，FME-GS得分最高的样本达到终点事件（eGFR变化40%或达到终末期肾功能衰竭）的概率高出四倍。Kaplan-Meier分析显示，FME-GS得分最高的簇1组达到终点事件的风险显著更高。说明FME-GS能够更好地预测肾脏疾病，超过了传统的纤维化评分。
FME-GS成功预测了一个大型肾脏样本队列中的疾病预后
04、文章总结
本研究利用单细胞和Visium、CosMx SMI空间转录组学技术对肾脏样本进行分析，研究详细描述了肾脏中不同细胞类型及其在健康和疾病状态下的分布情况。
利用空间信息数据集和解卷积分析，研究人员定义了四种肾脏微环境：免疫、纤维化、肾小球和肾小管。表达HAVCR1的受损近端小管（iPT）细胞在纤维化区域中显著富集，暗示其在肾脏疾病进展中的潜在角色。纤维化微环境中的特定基因表达谱（FME-GS）可以有效区分不同程度的疾病样本以及预测疾病的进展风险。通过这些技术，研究揭示了肾脏细胞群体和微环境的高度异质性。
总之，这项研究为理解肾脏纤维化的病理机制提供了新的见解，并为未来的诊断和治疗策略提供了潜在的靶点。
