2022-07-17 11:21:18, 景杰生物 杭州景杰生物科技股份有限公司
2022年6月,美国西奈山伊坎医学院、普林斯顿大学等单位的研究团队合作在国际权威期刊Science Advances (IF=14.14)上发表了题为A reference tissue atlas for the human kidney 的最新文章,研究运用空间蛋白质组学,及近单细胞蛋白质组学技术,结合单细胞测序、空间代谢组等技术,成功绘制了肾脏中不同细胞类型的图谱,并构建了不同细胞类型的分子实体和功能通路并开发出第一版高精度的人类肾脏标准图谱。
为构建非疾病的人类肾脏参考图谱,研究团队从多个机构获取了经标准病理学分析评估未显示任何疾病结构迹象、且从肾切除术和活组织检查中获得的来自56个成人的组织样本。包括肿瘤肾切除标本的未受影响部分 (n=38)、活体供体预灌注活检 (n= 3)、患病供体肾切除术 (n=5) 和正常监测移植 (n=5) 和天然肾活检 (n=4)。随后对组织样本进行了空间蛋白质组学和近单细胞蛋白组分析,并与对应的转录组数据,及先前研究的空间转录组学和空间代谢组学数据进行整合。研究结果显示不同组学分析结果之间的一致性,并以所有已知的主要肾组织细胞类型和多种免疫细胞验证表明了结果的高可信度。
图1 KPMP多组学数据的获取、整合和协调流程图
研究使用两种不同的蛋白质组学分析来呈现肾脏组织特异性的蛋白质表达谱。包括使用空间蛋白质组学技术 (LMD bulk proteomics) 鉴定了肾小球和肾小管间质,近单细胞蛋白质组学(NSC Proteomics) 分析近端小管 (PT) 细胞中的蛋白质表达。并进行了对应样本的极微量转录组 (LMD bulk Transcriptomics) 和单细胞转录组分析,将其结果进行整合。结果表明相似的实体能够被不同的测定法识别,基因或蛋白质表达值呈现成对相关现象 (下图D),根据其相对表达水平层次聚类能指示肾脏的相应解剖区域,很容易地识别并显示不同测定的子组 (下图C)。此外,多个数据集的集成提高了结果的准确性,显示出比任何单个 RNAseq 和蛋白质组数据集更高的相关性 (下图E)。
研究团队对蛋白质组学、转录组学数据进行整合以识别不同细胞类型的特异性功能通路和网络模块。首先基于转录组数据识别出特异性高表达基因所涉及的功能通路,以鉴定肾脏不同细胞类型的潜在功能,其他维度数据则用于进一步确认将不同信号通路和生理功能分配给不同细胞类型时的准确性。接下来,研究团队通过GO分析对每种细胞类型或亚型的前300个重要基因和蛋白质标记物进行了动态富集分析,并利用其预测下游通路。结合这些方法,研究团队创建了肾脏所有主要细胞类型通路活动的详细图谱,从而确认了多种肾细胞很多已知的细胞活性和许多以前未知的功能。
图3 整合分析揭示细胞特异性信号通路
此外,研究团队还探索了过滤后的离子或小分子在肾单位的特定部位重新吸收或在输尿管中排泄的百分比。由于一些肾单位片段包含具有不同重吸收机制的多种细胞类型,研究团队专注于细胞类型特异性转运机制,并首次提供了钠重吸收的详细图谱,这些分析结果与实验获得的重吸收曲线一致。 另外,他们还发现沿肾单位的葡萄糖转运速率与葡萄糖转运蛋白mRNA丰度有关,并且葡萄糖转运主要由SGLT2介导,SGLT2是负责PT中80%以上过滤葡萄糖重吸收的葡萄糖转运体。
图4 多组学分析识别肾脏易损伤部位
总而言之,该研究通过功能多组学构建了肾脏中不同细胞类型的图谱以及这些细胞类型中的分子集群和功能途径,为深入理解肾脏生理过程背后的分子和细胞机制提供了夯实的研究基础。这一交互式的肾脏细胞图谱可能成为肾脏研究领域的新起点,通过将肾脏疾病的状态数据映射到相应的功能背景上,从而推动肾脏疾病的分子分类和诊断治疗。
值得注意的是,成像分析中可以看出,肾脏内不同细胞类型的空间分布差异很大。需要进一步的空间组学分析,以更深入的探索主要细胞亚型及其特征蛋白的数量和功能。此外,对脑和心脏组织的研究已经确定了室旁神经元和心室肌细胞的多种亚型。该研究通过基于蛋白组和转录组数据的聚类分析初步识别了肾细胞的子类型,肾细胞有多少亚型以及这些亚型是否存在于所有个体中,需要进一步研究。
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