T 细胞是人体中一组异质性的免疫细胞，在这个种类繁多的大家族中，按照不同的分类原则又可以将其细化为不同的亚群。

T 细胞活化是免疫系统对于感染作出的首个反应。 初始 T 细胞在受到抗原刺激后，将通过增殖和分化形成效应 T 细胞、记忆 T 细胞等。并且当 T 细胞被激活时，它们的基因表达模式也会发生巨大变化。

此前，研究人员已经获知，处于静息、活化等状态下的免疫细胞之间存在广泛的相互作用。并且，来自 RNA 测序数据等证据也表明，一些自身免疫性疾病在不同免疫细胞类型的活化亚群中表现出显著的遗传性。

基于以上问题， 在人类细胞乃至免疫细胞中充分表征动态免疫系统的基因调控景观势在必行。这对于深入了解部分自身免疫性疾病的致病机理、并进一步获知可能的潜在疗法等至关重要。

日前，来自 Open Targets 合作平台、Wellcome Sanger 研究所和葛兰素史克（GSK）的研究人员 通过单细胞 RNA 测序（scRNA-seq）技术对 65 万余单细胞进行了谱系分析，绘制出了 T 细胞激活过程中基因表达的动态变化，其中包括 T 细胞活化过程中每个细胞亚型的基因活性时间。 该研究已经发表于 Nature Genetics 期刊。

（来源：Nature Genetics）

本次研究中，团队共确定了超过 6400 个参与活化过程的基因，并且通过将数据与已知的 13 种免疫疾病的基因变异进行比较，进一步获知了 127 个免疫疾病相关基因。 这些证据为 T 细胞激活过程中基因表达随时间变化等信息提供了新的见解，目前，制药公司葛兰素史克已经着手利用该进展为早期药物发现提供帮助。

该研究通讯作者，Wellcome Sanger 研究所组长兼 Open Targets 平台的实验科学主任 Gosia Trynka 博士表示：“ T 细胞是非常动态的细胞， 因此能够如此详细地捕捉它们的激活过程是一项重要的成就。我们的数据将提供对关键免疫系统机制的重要洞察，从而帮助我们了解哪些基因受到了影响、哪些基因可能导致疾病以及哪些因素可能使患者处于危险之中。特别是， 在观测到激活过程中基因活性变化之后，将基因变异与免疫疾病密切关联起来将是开发新疗法的第一步。 ”

获知 T 细胞基因表达的动态变化

早在 2019 年，Trynka 带领的研究小组已经开始针对 T 细胞和巨噬细胞在激活状态下的免疫疾病相关变异进行深入分析。通过有限的激活细胞序列图谱，他们发现， 与免疫疾病相关的某些基因变异与 T 细胞的激活过程相关。 但具体过程如何，或通过哪些基因发生变化尚不清楚，这就为新的研究埋下了伏笔。

在本次研究中， 研究人员广泛分析了 CD4+ T 细胞在激活过程中的多个时间点。 其中包括处于静息状态的细胞，分裂前（16 小时），第一次细胞分裂后（40 小时）和获得效应功能后（5 天）。该过程中包括 655,349 个细胞的高质量数据。

▲图丨 CD4+ T 细胞活化的单细胞转录图谱（来源：Nature Genetics）

利用算法（UMAP）整理数据后，研究人员进一步将这些细胞根据活化时间点区分，形成从静止到最活跃状态的逐渐进展。并且，这种进展同时伴随着激活标志物的变化（图 1 c）。值得注意的是，部分来自 16 小时 (74%) 和 40 小时 (26%) 时间点的细胞组成了一个独立的 “中间” 群组。

通过独立分析这两个时间点的细胞，研究人员证实，部分 T 细胞在受到刺激后表现出独特的早期激活状态。与其他细胞相比， 早期激活组的细胞在其各自的激活时间点表达的基因少四倍，并且某些 T 细胞激活标志物的表达也更低，因此被称为 “低活性” 组。

在此之后， 研究组利用深度学习算法模型并结合相关基因表达将细胞共分为 38 个细胞群组，其中包括在多个时间点始终稳定检测的 25 个亚群，和仅在特定时间点检测到的 13 个瞬时细胞亚群。 例如，在早期激活期间瞬时高水平表达干扰素（IFN）诱导基因（IFI6、IFIT3、ISG15 和 MX1）的群组，以及在晚期激活期高水平表达热休克蛋白家族（例如 HSPA1A、HSPA1B 和 DNAJB1，与发烧反应有关）的群组等。研究组指出，在终末分化效应记忆细胞（TEMRA）中存在更多的变异性。

此前， 部分基因变化由于仅在特定时间点有所表现而被忽视， 现在，这些与疾病相关的基因变化进一步与 T 细胞激活进程结合起来。

以此为基础，研究人员使用 GWAS 目录中可用的 13 种自身免疫性疾病数据与准备好的细胞亚群进行映射。最终，对应于其中 11 种疾病的 127 个候选致病基因将成为下一阶段的主要研究对象。这其中，77 个（60.6%）发生显著变化的基因来自于激活亚群，如果只分析稳态离体细胞则很难发现。

▲图丨 CD4+ T 细胞 eQTL 与免疫疾病的 GWAS 关联图谱（来源：Nature Genetics）

这些关键信息或将为免疫疾病，如类风湿性关节炎、1 型糖尿病和克罗恩病等新疗法的开发工作提供指导作用。

该研究的第一作者，来自 Wellcome Sanger 研究所的 Blagoje Soskic 博士介绍道：“通过分析 T 细胞激活过程中的多个时间点，我们的研究强调了遗传调控在特定的细胞状态中发挥的作用。最重要的是，我们能够在激活过程的不同时间段，将表观遗传标记与特定基因活性的变化联系起来。这将有助于进一步了解 T 细胞活化过程，提供更深入的数据以寻求免疫疾病的新疗法。”

“ 了解细胞如何从稳定的静止状态一直过渡到不同的激活时间点，这是对过去方法的重大改进， ”Trynka 进一步补充道，“过去的方法是在特定时间点拍摄细胞静态快照。在这项工作中，结合算法分析，我们能够捕捉到单个 T 细胞在时间点之间转换时发生的情况。单个时间点的数据是动态的，而非静止不变，我们现在正在继续测量，以便可以更好地填补时间点之间的空白。”

GSK 抢占先机，研究成果已应用至新药发现进程

多年以来，科学家一直在致力于深入了解致病的原因。尽管人们早就知道，许多免疫系统疾病与基因突变相关，并且其中涉及到 T 细胞的变化。但是，受限于高度动态并且复杂的 T 细胞亚群变化，研究人员依然很难深入了解其变化机制和进展。

“单细胞技术使我们能够获取更精确的数据并做出判断 —— 而不是假设，” 论文作者之一，来自葛兰素史克免疫学研究部门的高级科学主任 David Tough 博士在一份新闻稿中表示。此前，研究人员只能通过大量测量 T 细胞中的基因表达并获取平均值，尽管这些 T 细胞并不完全相同。

“比较两大群细胞的基因表达平均值可能没有什么不同，但单个细胞之间的差异可能非常大。因此，在测量混合细胞群中的平均基因表达时，研究者可能会丢失很多信息。” Tough 介绍道。

借助单细胞技术的发展，通过对参与 T 细胞激活的基因进行分类，该工作首次展示了在 T 细胞激活的不同阶段，许多与疾病相关的基因变化、乃至表观遗传修饰处于动态变化过程中。这为深入了解免疫过程、以及它们如何影响疾病等信息提供了第一手资料。

下一阶段的研究工作将涉及单独改变每个基因，然后观察其对于 T 细胞激活过程的影响，从而了解其确切的功能。 在此基础上，或将为了解基因变化如何影响免疫过程，以及自身免疫性疾病如何发展提供见解。

作为 Open Targets 平台的合作伙伴之一，目前， 该工作成果已经被带入到葛兰素史克的新药发现工作中。 葛兰素史克高级副总裁兼研究主管 John Lepore 表示：“这项研究已经为我们的早期发现组合提供了信息，它提供了一个新颖、丰富的数据集，我们正在积极使用这些数据集来选择基因信息药物靶点以进行进一步的验证实验。”

尽管该项研究仅关注了 13 种免疫疾病相关的基因，但该方法和数据或将为识别其他疾病相关基因的工作带来影响。David Tough 认为：“这些知识可以在未来用于了解其他疾病的潜在原因，例如某些尚未确定 T 细胞是否参与作用的疾病。当前有限的成果仅仅是展示该技术对于基因关联识别能力的一个例子。”

可以看到，在 Open Targets 官网展示出的合作企业不止葛兰素史克一家，还包括了 BMS、赛诺菲和武田制药等国际制药大厂。“在结合了来自研究领域以及制药企业的大量数据之后，基于精确控制基因表达所产生的影响或将为药物开发带来重要线索。” Trynka 总结道。

参考资料：

• https://doi.org/10.1038/s41588-022-01066-3
• https://doi.org/10.1038/s41588-019-0493-9
• https://www.sanger.ac.uk/news_item/study-tracking-t-cell-activation-over-time-boosts-search-for-immune-disease-treatments/
• https://www.opentargets.org/

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