The Innovation | 单细胞测序技术促进新冠病毒研究

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生物技术的发展促进了生物医学的研究。单细胞RNA测序技术能够在单细胞水平上进行高通量测序，已被广泛应用于多种疾病研究。尤其是在新冠病毒全球大流行中，单细胞RNA测序技术发挥了重要作用。本文回顾并总结了单细胞RNA测序技术在新冠病毒研究中的主要应用和发现，并指明了未来的优先研究方向。

图1 对新冠患者组织进行单细胞测序揭示免疫反应

自新冠疫情爆发以来，大量生物医学研究人员致力于解密新冠病毒的致病机理和人体的免疫反应，进而研发疫苗和治疗药物对抗新冠病毒。新生物技术的应用极大促进了该方面的研究进展。近年来，一种被广泛应用的生物技术——单细胞RNA测序技术，由于其单细胞水平高通量测序的特点，在新冠病毒研究中发现了很多重要的免疫学机理。

单细胞RNA测序技术可以检测并确定组织样本中的不同细胞类群比例，从而确定新冠患者组织样本中显著增加或减少的细胞类群（图2）。这些细胞类群比例的变化揭示了新冠病毒感染导致的异常细胞死亡、细胞增殖和分化等现象。

图2 新冠患者组织中细胞类群比例的变化特征

确定组织样本中的细胞类型后，通过比较新冠患者和健康人群同一细胞类型中的基因表达水平，可确定疾病状态下表达显著升高或降低的基因及相关的代谢通路（图3），并进一步揭示新冠病毒的某些致病机理（如异常髓系细胞形成和细胞因子风暴）和人体的免疫反应（如炎症反应和干扰素介导的免疫反应）。

图3 新冠患者组织和细胞中表达改变的基因及对应代谢通路

结合配体-受体蛋白质相互作用数据，单细胞测序可预测细胞类群之间的相互通讯（图4）。相比健康人群，新冠患者组织样本中多种免疫细胞类群的相互通讯更强，这表明需要更强的免疫细胞激活来应对新冠病毒感染。此外，介导细胞通讯的配体-受体分子也进一步反映了新冠患者体内相关的代谢通路。

图4 新冠患者体内重要的细胞间通讯

在新冠病毒感染过程中，某些细胞的正常分化过程也会受到干扰，其受影响的程度与新冠疾病严重性相关。基于单细胞测序数据进行细胞轨迹分析，可以发现一些异常的细胞分化现象，例如造血干细胞和表皮细胞分化异常导致的免疫系统和表皮功能受损（图5）。

图5 新冠患者异常的细胞分化轨迹

为了应对新冠病毒感染，人体会通过特异性免疫产生识别并清除病毒的B细胞和T细胞。B细胞受体（BCR）和T细胞受体（TCR）是识别病毒的关键。通过对编码BCR和TCR的RNA进行富集和测序，单细胞免疫组库测序可以深入理解新冠患者的特异性免疫过程。此外，通过对BCR序列进行分析、筛选和实验验证，可获得新冠病毒的特异性中和抗体，进而促进基于抗体的药物和疫苗研发（图6）。

图6 单细胞免疫组库测序刻画新冠患者特异性免疫

总结与展望

单细胞RNA测序技术可以在细胞和分子水平上揭示新冠病毒的多种免疫特征。为明确不同器官、组织在新冠病毒感染中受到的影响，未来的研究需要进一步拓展用于测序的组织样本，并建立新冠病毒感染的动物模型。此外，除了单细胞RNA测序技术，其它单细胞多组学技术也能为新冠病毒的研究提供更全面的分析。这些生物技术将成为我们了解、应对新冠病毒以及未来其他大流行疾病的有力工具！

责任编辑

肖冠军   吉林大学

余光辉   天津大学

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原文链接：https://www.cell.com/the-innovation/fulltext/S2666-6758(22)00085-6

本文内容来自Cell Press合作期刊The Innovation第三卷第五期以Review发表的“Delineating COVID-19 immunological features using single-cell RNA sequencing” (投稿: 2022-04-11；接收: 2022-06-28；在线刊出: 2022-07-20)。

DOI: https://doi.org/10.1016/j.xinn.2022.100289

引用格式：Liu W., Jia J., Dai Y., et al. (2022). Delineating COVID-19 immunological features using single-cell RNA sequencing. The Innovation. 3(5),100289.

作者简介

Zhongming Zhao is Chair Professor for Precision Health, and Professor of Biomedical Informatics and Human Genetics at The University of Texas Health Science Center at Houston (UTHealth). He directs the Bioinformatics and Systems Medicine Laboratory and UTHealth Cancer Genomics Core. His research interests include translational bioinformatics, methodology development, integrative genomics, and genomic medicine.

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