每年的5月10日是“世界狼疮日”，5月作为狼疮宣传月，10x Genomics在此想和大家分享一篇研究论文，它采用了单细胞基因表达分析来研究疫苗应答和某种类型狼疮发作之间共同的基线基因表达特征(1)。通过将疾病发作时的免疫应答与疫苗接种后的相似活动进行比较来揭示导致疾病发作的细胞活动，有望确定疾病的生物标志物和新的治疗靶点。


5月是狼疮宣传月，这种宣传活动旨在提高认知度并推动研究。图片来源：美国狼疮基金会。

狼疮是一种自身免疫性疾病。当疾病发生时，人体的免疫系统将体内的健康细胞误认为是外来的并攻击它们，导致皮疹、关节疼痛或肿胀、极度疲劳等症状。与其他自身免疫性疾病类似，狼疮也难以诊断和治疗——症状可能因人而异，与其他疾病相似，而且不时变化。最常见的狼疮类型是系统性红斑狼疮（SLE），它可能导致全身疼痛和肿胀。

临床医生希望能够预测谁会患上狼疮，疾病如何发作以及何时发作，因此关注疫苗接种后的免疫应答可能会有助于了解狼疮等自身免疫性疾病的免疫应答。在接种疫苗后，个体之间的免疫应答差异很大，有些人表现出更强的免疫应答或更高的抗体产生。一般来说，免疫应答因人而异，而越来越多的证据表明，接种疫苗或罹患疾病前的外周免疫系统状态可预测后续的免疫应答(2)。有意思的是，疫苗（包括流感和黄热病等）和感染都会导致血液中浆母细胞的增加。而浆母细胞也随着SLE的发作而增加(3)。在最近的一项研究中，美国NIH人类免疫学中心（CHI）的联合主任John Tsang博士及其团队在以往工作的基础上，以SLE为模型来研究与健康人群的疫苗应答以及SLE的疾病活动性相关的共同基线基因表达特征。

用相同的基线特征来预测疫苗应答和狼疮发作

在以往的工作中，Tsang博士及其团队确定了血液中10个基因的所谓基线（疫苗接种前）基因表达特征，通过这个特征，他们可以预测一些临床试验队列对流感疫苗的抗体应答，但并非所有队列(4)。之后他们将研究扩展到黄热病疫苗，它与灭活的季节性流感疫苗的不同之处在于它使用减毒的活病毒。当他们将这种10个基因特征（TGSig）应用到另一黄热病疫苗临床试验的外周血单核细胞（pBMC）表达数据时，他发现TGSig也可以预测黄热病疫苗接种后的抗体应答。之后他将TGSig应用到儿科SLE队列中，发现TGSig也与SLE的基线疾病活动性相关联，并且可根据这10个基因的表达情况来预测疾病发作（以浆母细胞的升高为特征）。

深入到细胞水平：单细胞分析揭示激活的网络

在之前的NIH队列研究中，预测性的10个基因与一个特定的B细胞亚群的频率相关联——它们表达CD20和高水平的CD38。为了准确确定哪些细胞亚群表达特征基因，他们采用多组学细胞术来同时分析53,201个单细胞的基因表达和82种细胞表面蛋白，这些细胞来自NIH队列中对流感疫苗应答高和低的健康个体。结果显示，大量基因特征反映了基线水平多个免疫细胞群的激活程度，包括浆细胞样树突状细胞（pDC）和淋巴细胞，特别是参与浆细胞样树突状细胞/I型干扰素/T细胞和B细胞网络的细胞。

这些分子回路的激活已被证明与SLE及其他自身免疫性疾病的进展有关(5)，而这项研究提供了进一步的支持，表明非发作状态时的激活增加可能意味着与浆母细胞相关的疾病活动性更高。简单地说，通过疫苗接种应答和SLE非发作状态下的pDC以及B细胞和T细胞的激活可分别预测抗体应答水平和疾病发作。未来的研究也许会探索如何用这种特征来预测狼疮以外的其他自身免疫性疾病的免疫应答水平。

推动狼疮的生物标志物和疗法

这项研究的结果表明，可根据一组共同的基线标志物基因来预测某些自身免疫性疾病的免疫应答和疾病应答，而且SLE的发作可能涉及到特定的细胞，这些细胞可以作为疾病标志物或治疗靶点。这种类型的单细胞分析不仅有助于管理狼疮及其他自身免疫性疾病的症状，还有助于开发临床上有用的血液型生物标志物或发现靶向治疗的新通路。

参考文献：

1. Kotliarov Y, et al. Broad immune activation underliesshared set point signatures for vaccine responsiveness in healthy individualsand disease activity in patients with lupus. Nat Med 26(4): 618–629, 2020.
2. Tsang JS. Utilizing population variation, vaccination, andsystems biology to study human immunology. Trends Immunol 36: 479–493, 2015.
3. Banchereau R, et al. personalized immunomonitoringuncovers molecular networks that stratify lupus patients. Cell 165: 551–565,2016.
4. Tsang JS, et al. Global analyses of human immune variationreveal baseline predictors of postvaccination responses. Cell 157: 499–513,2014.
5. Banchereau J & pascual V. Type I interferon insystemic lupus erythematosus and other autoimmune diseases. Immunity 25:383–392, 2006.