単一細胞RNAシーケンシングによって明らかにされた腎臓病における骨髄の不均一性

概要

腎臓病は、有病率の増加という世界的な健康上の負担を表しており、心血管疾患の独立した危険因子です。 骨髄細胞は免疫系の主要な細胞内コンパートメントです。 それらは健康な腎臓に見られ、損傷した腎臓や病気の腎臓に多く見られ、傷害、炎症、線維症の進行の主要なプレーヤーとして機能します。 それらは巨大な可塑性と不均一性を持っており、局所環境での刺激に応じて異なる表現型と機能的特徴を採用しています。 この固有の複雑さは腎臓で完全に理解されていないままですが、シングルセルゲノミクスの進歩はこれを変えることを約束します。 具体的には、単一細胞RNAシーケンス（scRNA-seq）は腎臓研究に変革をもたらし、前例のない解像度とスループットでの単一細胞のトランスクリプトームのプロファイリングと分析、およびその後の細胞アトラスの生成を可能にしました。 今後、scRNAおよび単核RNA-seqをより高解像度の空間トランスクリプトミクスと組み合わせることで、さまざまな病因の腎疾患の空間マッピングが可能になり、免疫細胞および非免疫腎細胞のパターンがさらに明らかになります。 このレビューは、腎臓の健康と病気における骨髄細胞の役割をまとめたものです。実験ワークフローは現在、scRNA-seqテクノロジーで利用可能であり、骨髄細胞と腎臓のコンテキストでscRNAseqを使用した調査結果が公開されています。

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レイチェルMBベルとローラデンビー

序章

腎臓は、生理的恒常性に不可欠な多様な機能を実行する複雑な臓器であり、その結果、腎臓病の患者はしばしば重大な合併症や併存症を呈します（1,2）。 腎疾患の症状は広範囲であり、急性腎障害（AKI）、自己免疫疾患、腎移植の拒絶反応などがあり、これらはすべて直接的または間接的に免疫介在性です（3）。 有病率の増加により、腎疾患は、罹患率と死亡率の直接的な原因として、また心血管疾患の主要な危険因子として、世界の健康に大きな影響を及ぼしています（1）。 骨髄細胞は、単球、マクロファージ、樹状細胞（DC）、および顆粒球を含む、体内で最も豊富な有核造血細胞です。 骨髄細胞は免疫系の重要な腕を構成し、多様な機能を持っています（4）。 腎臓では、マクロファージとDCは、特に、臓器の恒常性、損傷、および多様な傷害後の修復プロセスに影響を与えることが示されています。 それらの機能、表現型スペクトル、および他の免疫細胞と非免疫細胞との相互作用は複雑であり、完全には理解されていません（3,5）。 免疫系の理解は、主に顕微鏡検査とフローサイトメトリーなど、単一細胞の解像度を可能にする技術の適用を通じて進歩しました。 これらの技術と同時に測定できるパラメーターの数は限られており、どの抗原が存在するかについての事前の知識に依存しています。 近年、細胞内の遺伝子の発現レベルを包括的に測定することを目的とした単一細胞RNAシーケンシング（scRNA-seq）の進歩により、免疫細胞のプロファイリング能力が変化しました（2,6,7）

腎臓の健康と病気における骨髄細胞の役割

骨髄細胞は適応性があり、恒常性であろうと炎症性であろうと、一過性の応答、制御された分化、組織への（再）配置、およびさまざまな環境刺激に応答する可塑性を示します（4）。 この主要な血液濾過器官は空間的に均一ではない挑戦的な環境を提供し、腎皮質と髄質の免疫細胞型の違いが報告されているため、これは腎臓内での研究に関する合併症を表しています（8,9）。 マクロファージは腎臓で最も豊富な骨髄細胞型であり、DCとともに、自由に濾過された抗原性物質に対する炎症反応を調整し、腎臓を感染から保護します（8）。 重要なことに、それらは腎疾患の開始と進行、およびその後の組織再生にも関与しています。 この多様性のために、マクロファージは炎症誘発性（M1または「古典的に活性化」）および組織修復（M2または「代替的に活性化」）表現型に分類されることが一般的に示唆されています。

ただし、この特性評価は、マクロファージだけでなく、固有の可塑性を備えたDCでも単純化されすぎています。 確かに、炎症誘発性と抗炎症性の両方の特徴のシグネチャーマーカー遺伝子を共有する疾患関連骨髄細胞の確固たる証拠があります（4,10）。 免疫細胞は通常、さまざまな細胞表面マーカーによって定義されますが、さまざまな骨髄細胞タイプには多くの共通のマーカーがあります。 したがって、目的の細胞タイプを識別するために、いくつかのマーカーが必要になることがよくあります。 さらに、マーカーは種間で異なる可能性があります（表1）。 免疫組織化学および仲間のサイトメトリーは、細胞内マーカーと細胞外マーカーの両方を識別するためによく使用されます（6）。 マウスでは、腎臓に存在するマクロファージ（CD11bloF4 / 80hi）は、卵黄嚢と決定的な造血から生じる二重造血起源であり、Ly6Cloは単球（ヒトではCD14loCD16hi）を「パトロール」します（11–13）。 炎症性条件下では、Ly6Chi単球（ヒトではCD14hiCD162）が腎臓に浸潤し、（CD11bhiF4 / 80lo）マクロファージに分化します（11–13）。 スペクトルの重複から生じる約16のパラメーターと問題に制限されているにもかかわらず、特に仲間のサイトメトリーは非常に有用であり、最も基本的な単一細胞技術を表していますが、骨髄細胞の完全な表現型スペクトルを提供することはほとんどありません（6 、7、10）。

シングルセルシーケンシングテクノロジーの概要

マイクロアレイやバルクRNA-seqなどのハイスループット遺伝子発現技術により、複雑な臓器トランスクリプトームの理解が深まりました。 ただし、それらのRNA入力要件は、プールされた集団に関する研究を制限しています。 腎臓には.20の異なる細胞型（上皮、内皮、間葉、免疫集団を含む）が含まれているため、結果として得られる腎臓組織の遺伝子発現プロファイルは、これらの不均一な構成要素の平均のみを反映します（14）。 腎臓内では、近位尿細管細胞の数が支配的であるため、まれな集団の発現プロファイルを不明瞭にする可能性があります。 scRNA-seqテクノロジーは、哺乳類の腎臓成分の細胞アトラスを生成することで、特定のサンプルの個々の細胞のトランスクリプトームを客観的に調査できるようにすることで、これらの制限に対処しています。 特に、腎臓研究コミュニティはオープンアクセスに投資しており、これらのデータをWebサイトから自由に利用できるようにしています（表2）。 これにより、細胞の不均一性の偏りのない評価、新しい細胞の状態とサブタイプの識別、および非常に高い解像度と精度での動的な細胞遷移が可能になります（6、14、15）。

現在までに、いくつかのscRNA-seq技術が提案されており、新しいプロトコルの開発は非常に活発な研究分野です（Li and Humphreys [16]によるレビュー）。 一般に、すべてのscRNA-seq実験は、サンプル調製、単一細胞捕捉、逆転写およびトランスクリプトーム増幅、ライブラリー調製、シーケンシング、および分析という共通のワークフローを共有しています（図1）。 単核RNA-seq（snRNA-seq）は、scRNA-seqに代わるものとしてますます人気が高まっています。 ここでは、核が細胞から分離され、液滴ベースのシーケンスに使用されます（14）。 snRNA-seqは、成人の腎臓でscRNA-seqと同等の遺伝子検出を行い、炎症を起こした線維性腎臓で解離によって誘発される転写ストレス応答を排除することが報告されています。 さらに、凍結サンプルと互換性がありますが、免疫細胞をより低い効率で捕捉します（19）。 この理由は不明なままです。 そのため、この方法を使用して腎白血球について可能な限り最大の洞察を得るためには、腎臓細胞集団全体の2％〜17％しか占めていないCD451細胞を分離する必要があるかもしれません（20）。

scRNA-seqおよびsnRNA-seqアプローチでは提供されない、マイクロRNA、プロテオミクス、または代謝データの直接測定を可能にするために、他の多くの単一細胞技術が開発されています。 最も注目すべきは、RNA発現およびタンパク質（REAP）シーケンシング（21）やシーケンシングによるトランスクリプトームおよびエピトープ（CITE）の細胞インデックス作成（22）などの転写産物と細胞表面タンパク質の同時発現プロファイリングが可能になり、相関が可能になりましたトランスクリプトームデータによるタンパク質発現の評価。 さらに、シーケンシングによるトランスポザーゼアクセス可能クロマチン（ATAC）のアッセイにより、クロマチンアクセス可能性のプロファイリングが可能になり、エピジェネティックな不均一性の調査が可能になります（23）。 最近、snRNA-seqと組み合わせて使用​​され、近位尿細管内の固有の細胞状態とヒト腎臓の太い上行脚（24）、およびマウスの腎臓発生に関連する主要なクロマチンリモデリングイベントと遺伝子発現ダイナミクスを特定しました（図2 ）（25）。

腎臓には明確な地域差があるため、細胞の解剖学的局在と細胞間相互作用は重要ですが、解離した単一細胞を分析する場合、これらの要因はほとんど失われます。 相互作用は、ケモカインとサイトカインの受容体-リガンドペア分析からいくらか収集される可能性があります。 ただし、このような質問に完全に答えるには、セル間の空間的関係を直接視覚化する必要があります。 これはさらに、腎臓に浸潤または存在する白血球集団を、腎臓血管系を循環している可能性のある白血球集団と区別することができないことを意味します（6,15）。 scRNA-seqおよびsnRNA-seqを空間トランスクリプトミクスと組み合わせると、この側面が改善される可能性があります。 確かに、Ferrieraetal。 （26）最近、これらの補完的な技術を使用して、マウスAKIモデルのトランスクリプトミクス署名を空間的にマッピングし、これをヒトのサンプルにどのように適用できるかを示しました。 彼らは、免疫細胞と上皮細胞の共局在のパターンを特定しました。解像度によって制限されますが、これらの方法論は将来の研究で改善される可能性があります。

腎臓の健康におけるscRNA-Seq研究

正常な腎臓の包括的な細胞解剖学は、腎臓病の発症と解決を完全に理解するために重要です。 ただし、これまでのところ、健康状態の腎臓の免疫集団を完全にマッピングする試みは限られています。 2018年、Parketal。 （2）健康なマウスの腎臓からこれまでのところ最初で最大規模のマウス腎臓細胞scRNA-seqを提供しました。 彼らは、ネフロンと、常在性マクロファージや好中球を含む、以前から知られている腎免疫細胞型を構成する主要な細胞サブタイプを特定しました。 ただし、一部の骨髄サブタイプが検出されなかった可能性があります。これは、おそらく免疫細胞タイプが無傷の腎臓にわずかな割合で寄与しているため、および/またはこの研究では細胞の約25％が品質管理に合格しなかったため、サンプル準備が原因です。

最近の重要な研究では、フローおよびマスサイトメトリーを備えたscRNA-seqを使用して、健康な成人および胎児の腎臓における全体的な免疫の状況を定義し、生涯にわたって細胞をプロファイリングしました（9）。 単核食細胞（MNP）、ナチュラルキラー（NK）細胞、およびT細胞が最も一般的であり、MNP、好中球、肥満細胞、および形質細胞様樹状細胞（pDC）の4つのサブセットが成熟腎骨髄組織内で同定されました。 MNPクラスターは、2つの単球由来マクロファージ集団によって支配されていました。1つはCD141古典的単球と転写的に類似しており、もう1つはCD161非古典的単球と類似していた。 また、従来のDC（CDC）集団と、CD206を発現する抗炎症性M2トランスクリプトームに偏った組織マクロファージ集団も含まれていました。 さらに、研究者は、既知の腎臓領域から生成された公的に入手可能なバルクRNA-seqデータを参照することにより、免疫細胞の解剖学的局在を示し、皮質と比較した髄質および骨盤における免疫サブセットの分布の違いを明らかにしました。 上皮および免疫細胞のクロストークを示すリガンド-受容体相互作用の分析は、抗菌性マクロファージおよび好中球を、尿路からの上行感染に最も感受性の高い腎臓の領域に局在化させると予測された。 これは、髄質の高い間質性ナトリウム濃度が尿細管上皮細胞によるケモカインの産生を刺激し、上行性細菌感染によって引き起こされる免疫学的脅威に対抗するためにマクロファージを配置するのに役立つことを示した以前の研究と一致しています（8）。 特定の領域への免疫細胞の局在化を調整する能力は胎児の腎臓には存在せず、出生後の転写サインの獲得は炎症と免疫防御における役割を示しています（9）。 メノンらによる別の最近の研究。 （27）腫瘍腎摘出術、サーベイランス、および再灌流生検からの非罹患ヒトサンプルで特定された常在免疫細胞。 これらには2つの骨髄クラスターが含まれていましたが、サブタイプには定義されていませんでした。

免疫系の動的な変化は老化の特徴です（28）。 最近、scRNA-seqは、1〜30か月の年齢層に属するC57BL / 6Jマウスから採取されたいくつかの臓器および組織からの.350、000細胞で実行されました（29）。 全体的な多様性スコアを計算した後、腎マクロファージの2つのクラスターが特定され、その組成は年齢とともに大幅に変化しました。 1つのクラスターは主に、抗炎症サイン（Cq1a、Cd74、Cd81など）が豊富な1-および3-月齢のマウスの細胞で構成されていました。 逆に、他のクラスターは主に、炎症性マクロファージの状態に似た18-、21-、24-、および30-月齢のマウスの細胞で構成されていました（例：Intgal、 Msrb1）。 現在、このような人間の包括的な老化研究は見当たらないが、腎臓病の有病率は年齢とともに増加するため、これらは将来実施することが重要である（1）。

ヒトとマウスの両方の組織で研究が行われていますが、十分な新鮮なヒトサンプルを取得するには欠点があり、翻訳の問題を克服することの重要性が強調されています。 研究により、マウス組織全体で骨髄細胞型の明確なマーカーが特定されましたが、種間での保存が不足しています。 よく知られている例はF4/80（adgre1でエンコード）です。これは、マウスの組織に存在するマクロファージを識別するために使用されますが、ヒトのマクロファージ集団では発現しません。 さらに、CD11cやMHCIIなどのマクロファージからDCを区別するために歴史的に使用されていたマーカーは、現在、組織マクロファージによって一般的に発現されることが知られています（28,30）。 Zimmermanetal。 （31）scRNA-seqを使用して、異種間腎臓マクロファージ特異的マーカーを特定しました。 リンパ球集団を除いたCD451細胞は、1つのマウス、ラット、ブタ、およびヒトの腎臓から分離され、C1qを発現する細胞のクラスターを明らかにしました。 マウス（2,10）およびヒト（32）の腎臓組織全体の他のscRNA-seq分析でも、このC1q発現クラスターが特定されています。 C1q発現クラスターでは、新規表面マーカーCd74およびCd81が、種を超えた腎臓に存在するマクロファージの潜在的な候補マーカーとして同定されました（31）。 これらはフローサイトメトリー分析によって検証され、CD741CD811細胞は浸潤性（CD11bhiF4 / 80lo）マクロファージと比較して常駐（CD11bloF4 / 80hi）でより豊富であり、パラバイオティックマウスモデルを使用して骨髄由来細胞との最小限の交換を確認しました。 これらの候補が炎症の時間経過を通して変化するかどうかは不明のままです。 実際、C1qaの発現は、可逆的な片側尿管閉塞（R-UUO）研究で12の骨髄サブセットにわたって変化しました（10）。 将来的には、マウス系統の影響をさらに調査して、所見を文脈化することが重要になります。 確かに、近交系の実験用マウス系統は、免疫応答パターンが大きく異なる可能性があります。 たとえば、片側性虚血再灌流傷害（IRI）後、129 / Svマウスは、C57BL6 / Jマウスよりも浸潤性白血球が少ないことが示されています（33）。

腎臓の損傷と疾患におけるscRNA-Seq研究

骨髄細胞の相依存性の流入とその表現型の変化は、腎臓病の時間経過中に起こります（34）。 AKIから慢性腎臓病（CKD）への進行における細胞の状況を定義するために、Valle Duraesetal。 （35）腎臓の再生または線維症をそれぞれ研究するために、即時の対側腎摘出術を伴うまたは伴わない片側IRIモデルでscRNA-seqを使用した。 常在性および炎症性マクロファージ、好中球/単球、DC /単球、NK細胞、T細胞、およびB細胞を含む7つの主要なクラスターが同定されました。 健康な腎臓は常在性マクロファージによって支配されていましたが、損傷後、使用したモデルや損傷後の時点に関係なく、炎症性マクロファージは大幅に拡大し、常在性マクロファージは消失しました。 好中球/単球とDC/単球の混合集団も損傷後に拡大しました。 別の研究では、snRNA-seqがAKIの両側IRIモデルで使用されました（36）。 ここでは近位尿細管に焦点が当てられましたが、6つの白血球クラスターが同定されました：3つのマクロファージサブタイプ、DC、T細胞、およびB細胞。 組み合わされた白血球クラスターで実行されたリガンド受容体分析は、Ccl2（尿細管間質）からCcr2（白血球）へのシグナル伝達の経時変化を示唆しました。 線維芽細胞と内皮細胞は、白血球にシグナルを送る最初の細胞型であり、続いて白血球-白血球シグナル伝達と近位尿細管からのCcl 2- Ccr2シグナル伝達の増加があり、損傷後2日と6週間で修復できませんでした。 最初と2番目のマクロファージクラスターは、F13a1やVcanなどのマーカーに基づく常在性および炎症性マクロファージである可能性があります。 3番目のクラスターは、マクロファージ特異的メタロプロテイナーゼであるMmp12と、M2分極を促進するために提案された炎症の負の調節因子であるGpnmbを高レベルで発現しました。 これとDCクラスターは、腎臓が修復段階にある損傷後2週間と6週間で最も豊富でした。 私たちのグループは最近、マウスR-UUOモデルでscRNA-seqを使用しました。このモデルでは、CKDの特徴である確立された尿細管間質性線維症の退行が閉塞の逆転後に起こります（10）。 興味深いことに、UUOの逆転を受けた腎臓のみに存在するマクロファージクラスターも報告しました。 また、Mmp12およびGpnmbやMrc1などのスカベンジャー受容体の発現も特徴でした。 我々は以前に、肝疾患の解決中に肝臓で同様のMmp121 macプロファージを報告しました（37）。 これらのMmp121細胞は、Immunological Genome Projectデータベースのマクロファージにマッピングされていますが、形態学的には単球に類似しており、免疫蛍光法により高レベルのCcr2を発現しましたが、低レベルのF4/80を発現しました。 さらに、それらのトランスクリプトームは、IRIからの回復中に腎臓に浸潤する単球に最も密接に整列しています。 FITC標識コラーゲンを与えられた骨髄由来の単球は、Mmp12とGpnmbの発現を増加させることを発見しました。これは、コラーゲンの食作用がこれらのマーカーの発現を誘導する可能性があることを示唆しています。

腎障害および修復における骨髄細胞の特性評価では、R-UUOモデルでさらに11の骨髄細胞サブセットを特定しました。これには、新しい表現型を持つものも含まれます。 これは、液滴およびプレートベースのscRNA-seqをインデックスリンケージと統合して、フローサイトメトリーでサブセットを単球およびマクロファージゲートにマッピングすることによって独自に行われました（10）。 3つの単球クラスターが特定されました：パトロールと炎症性サブタイプ、およびUUO 2日目（急性損傷期）にのみ存在したArg1を発現するユニークな「線維化促進」サブタイプ。 これらのArg11細胞は、Ly6c2ではなく、Ccr2およびF13a1を含むLy6C1炎症性単球のマーカーを発現しました。 さらに、それらは、細胞外マトリックス成分および細胞外マトリックス架橋剤をコードする遺伝子とともに、低酸素症、線維化促進性、および炎症性遺伝子を発現することが示された。 Arg11単球と間葉系細胞の間で明らかになった多数のリガンド-受容体ペアとともに、これらのデータは、Arg11細胞が、損傷した腎臓の低酸素および炎症環境で線維化促進表現型に向けて急性的に活性化される動員されたLy6C1単球に由来する可能性があることを示唆しています。 確かに、慢性進行性腎障害の間に単球の侵入の波があります（35）。

興味深いことに、敗血症による腎障害のモデルでは、マクロファージのサブクラスターは、Mrc1などの代替マクロファージ活性化のマーカーがあるにもかかわらず、損傷後の時点でArg1発現の増加を示しました（38）。 さらに、対の血液交換を使用して、腎臓に動員された循環免疫細胞の運命を追跡しました。 ドナー細胞が循環中に比較的短時間持続するため、パラバイオシスよりも優れているため、損傷後または疾患の解消中に複数の時点で細胞を追跡できます。 対の血液交換、フローサイトメトリー、および疑似時間分析を組み合わせることにより、UUO2日目に閉塞した腎臓へのドナー単球の早期動員を示しました。 UUOの7日目に、彼らは常駐マクロファージとほぼ同一のトランスクリプトームを持つCCR2hiマクロファージに移行しました。 他の研究は、CCR21細胞が有害であることを示しています。CCR2が不活性化されたIRIモデルでは、腎臓のF4 / 80マクロファージの増殖と腎線維症の重症度が低下しました（5）。 これらの新規集団がCKDの状況ですべての段階に存在するかどうかはまだ決定されていません。 たとえば、Mmp121マクロファージは、内因性の腎臓修復メカニズムがアクティブで修復を試みている損傷の初期点に存在しますか、それとも、損傷が進行していない状態で瘢痕マトリックスが存在する場合にのみ存在しますか？ Dhillonetal。 （39）葉酸腎症モデルからの健康で線維性のマウス腎臓でscRNA-seq分析を実行しました。 マクロファージ、DCのサブクラスター（CD11b1 / 2、PDC）、顆粒球、リンパ球など、以前の研究（2）では5つだけであったのに対し、14の免疫クラスターが同定されました。 別の研究では、UUOの14日目に閉塞した（線維性の）マウス腎臓でscRNA-seqとsnRNA-seqを比較しました。どちらの方法でも同等の遺伝子検出が行われました。 しかし、scRNA-seqと比較して、snRNA-seqは解離バイアスが減少し、解離によって誘発される転写ストレス応答がありました（19）。

ここでは1つのマクロファージクラスターが特定されましたが、研究者は、Ccl2、マクロファージ増殖性サイトカインIL -34、好中球化学誘引物質Cxcl1およびCxcl2など、多数の分泌型炎症性サイトカインを発現する新規の「脱分化」近位尿細管クラスターを特定しました。 この研究もまた、snRNA-seqは、損傷した腎臓や炎症を起こした腎臓の免疫集団を検出するのにscRNA-seqほど能力がないことを示しています。 実際、同じグループが凍結保存されたヒト糖尿病腎臓サンプルに対してsnRNA-seqを実行しました（40）。 予想通り、糖尿病の腎臓は、対照の腎臓と比較して白血球数が増加していることがわかった。 単球、形質細胞、T細胞、およびB細胞が検出されました。 しかし、2型糖尿病におけるマクロファージの役割が十分に立証されているにもかかわらず、マクロファージ集団はそうではありませんでした（41）。 対照サンプルの白血球数が少なかったため、研究者はさらに糖尿病サンプルを公的に入手可能なPBMCデータセットと比較しました。 炎症マーカーの増加は、浸潤性糖尿病CD141単球とCD161単球の両方で観察されました。 最近、Kuppe等。 （42）CKDにおける尿細管間質および線維症の発症に焦点を当てた、ヒト腎臓の単一細胞マップを生成した。 ただし、CD102（非近位管状）ソートされた細胞では、NK、T、およびB細胞と同様に、3つのマクロファージサブタイプ、単球、DC、および肥満細胞が同定されました。 研究者らは、腎線維症に関与する経路の実用的なモデルを提案しましたが、線維化促進シグナル伝達に重要な役割を果たす免疫細胞は、捕獲されたにもかかわらず、このモデルには存在しませんでした。 さまざまな病的状態にある免疫細胞の理解をさらに深める研究では、全身性エリテマトーデスの頻繁な合併症であるループス腎炎の患者におけるヒト腎臓の免疫状態について説明しました（43）。

ループス腎炎の患者と健康な対照からの腎臓サンプルは、scRNA-seqを使用して分析されました。 これにより、炎症誘発性反応と炎症解消反応の両方における骨髄細胞の多数のサブセットを含む21の免疫クラスターが明らかになりました：炎症性CD161マクロファージ、食作用性CD161マクロファージ、組織に存在するマクロファージ、M 2-様CD161マクロファージ、cDC、およびpDC。 組織に存在するマクロファージは、健康な腎臓の主要なクラスターでした。 骨髄細胞はまた、移植片拒絶反応の主要なプレーヤーとしてますます認識されています。 ダンギら （18）scRNA seqを使用して、マウスモデルにおける腎移植拒絶反応への骨髄細胞サブセットの寄与を分析しました。 13のクラスターは、2つのマクロファージサブセット、単球、pDC、cDC、および移行する単球/マクロファージ集団を含む免疫細胞型として識別されました。 予想通り、すべての免疫細胞クラスターの細胞数は、腎臓を拒絶する場合に最も多く、次に寛容化された腎臓が続き、ナイーブな腎臓では著しく少なく、しばしば無視できるものでした。 マクロファージクラスターは、T細胞に次いで2番目に豊富でした。 興味深いことに、上位のクラスター定義遺伝子の中で、Axlは、移植片浸潤性骨髄細胞クラスターマクロファージクラスター1および2、およびマクロファージ/単球クラスターによってのみ発現され、他の細胞型によっては発現されませんでした。 Axl11マクロファージは、拒絶された腎臓と寛容化された腎臓で有意に高いことがわかり、Axlは炎症性マクロファージの移植片内分化を促進しました。 別のscRNA-seq研究では、Wuetal。 （32）急性拒絶反応を受けているレシピエントからの腎臓同種移植片生検を分析した。 彼らは、炎症性および古典的または中間的である可能性が高い2つの異なる単球集団を特定し、ヒトの腎臓拒絶反応における骨髄細胞の役割をさらに支持しました。

結論

過去数年にわたって、シングルセルゲノミクス（scRNA-seqが先導する）は、健康と病気における個々の細胞型の役割と相互作用を分析するための新しい実験ツールボックスを研究者に提供してきました。 これにより、細胞個体発生、分化、恒常性、および活性化状態の範囲の側面を含む、複雑な臓器における骨髄細胞生物学の理解の再評価が可能になります。 これは、骨髄組織内の細胞の不均一性と可塑性が恒常性と疾患の両方の条件下で反映される腎臓で特に重要です。 人間のサンプルを使用した個別の実験からのデータセットの統合が重要になります。 人間は遺伝的に不均一であり、環境への曝露が変動するため、十分なサンプルを調達することは困難な場合があります。 これはまた、私たちの調査結果の翻訳可能性を決定し続ける必要性を浮き彫りにします。 基礎研究とトランスレーショナルリサーチの両方でのscRNA-seqの適用は、実験的および分析的手法の継続的な進歩と標準化により、指数関数的に成長すると予想されます。

詳細情報：ali.ma@wecistanche.com