Aj keď sa nezdá, že by sa percento TEX zvyšovalo so závažnosťou ochorenia (doplnkový obrázok 6C), alebo ako starnú zvieratá náchylné na lupus (6), celkový počet infiltrujúcich T buniek sa v týchto modeloch a ľudských pacientoch zvyšuje so závažnosťou ochorenia. Môže teda existovať bod, za ktorým môže vyčerpanieuž nekontrolujú chorobu. Predchádzajúca práca naznačila, že u pacientov s periférnou krvou CD8 plus TEX podpisom bola menšia pravdepodobnosť vzplanutia v porovnaní s tými, ktorým tento podpis chýbal (52). Čo sa však deje na úrovni cieľového orgánu, zostáva nevyriešenou otázkou a v budúcej práci bude zaujímavé určiť, či podiel vyčerpaných buniek v biopsii môže korelovať s výsledkami ochorenia.

Podľa relevantných štúdií je cistanche tradičná čínska bylina, ktorá sa po stáročia používa na liečbu rôznych chorôb. Bolo vedecky dokázané, že má protizápalové, anti-agingové a antioxidačné vlastnosti. Štúdie ukázali, že cistanche je prospešný pre pacientov trpiacich ochorením obličiek. Aktívne zložky cistanche sú známe tým, že znižujú zápal, zlepšujú funkciu obličiek a obnovujú poškodené obličkové bunky. Začlenenie cistanche do plánu liečby ochorenia obličiek teda môže pacientom ponúknuť veľké výhody pri zvládaní ich stavu. Cistanche pomáha znižovať proteinúriu, znižuje hladinu BUN a kreatinínu a znižuje riziko ďalšieho poškodenia obličiek. Okrem toho cistanche tiež pomáha znižovať hladinu cholesterolu a triglyceridov, čo môže byť nebezpečné pre pacientov trpiacich ochorením obličiek.

Kliknite na doplnok Cistanche Tubulosa

【Ďalšie informácie: david.deng@wecistanche.com / WhatApp:{0}}】

Bude dôležité identifikovať mechanizmy, ktorými každý z týchto potenciálne škodlivých bunkových typov a udalostí inhibuje oblička, a ako ich môžu ovplyvniť existujúce a nové terapie. Dúfame, že táto práca nám a iným umožní špecifickejšie zamerať sa na tieto rôzne populácie T-buniek, čím sa otvoria nové terapeutické cesty.

Metódy

Zvieratá. Myši C57BL/6 boli zakúpené od Jackson Laboratory. MRL/lpr myši boli pôvodne získané z Jackson Laboratory a boli chované v našom laboratóriu. Myši Fc R2B–/–.Yaa boli získané od Silvie Bolland (Národný inštitút pre alergie a infekčné choroby, NIH, Rockville, Maryland, USA) a boli chované v našom laboratóriu. Myši zostarli a pred usmrtením sa merala proteinúria, ako je zdokumentované v doplnkovej tabuľke 2.

Izolácia T buniek z obličiek a sleziny. T bunky sa izolovali, ako už bolo opísané (6). Stručne povedané, po usmrtení boli odstránené sleziny a zvieratá boli perfundované 4 0 ml HBSS, kým nenastalo úplné zblednutie pečene a obličiek. KIT boli izolované pomocou Octodissociator (Miltenyi Biotec) v prítomnosti 1600 Kunitzových jednotiek/ml kolagenázy D (Roche Diagnostics) a 0,2 mg/ml DNAázy IV (MilliporeSigma) počas 30 minút pri 37 stupňoch. Uskutočnila sa lýza RBC a bunky sa prefiltrovali cez bunkové sitko (100 uM nylon; Falcon, Corning). Splenocyty boli izolované pomocou mechanickej disociácie medzi 2 matnými sklenenými sklíčkami a po lýze RBC filtrované cez 70 μm sieťový filter.

Bunky boli zafarbené, ako už bolo opísané (6) s nasledujúcim panelom: anti-CD8 (Lyt-2/TIB-105, Pac-Blue, vyrábané interne), anti-CD4 (GK{{9 }}.5, v PE, zakúpené od BioLegend) a anti-CD90.2 (Thy1.2/30H12, Al488, vyrábané interne) pre myši MRL/lpr alebo anti-CD90.2 (Thy1.2/30H12 , Al647, vyrobený interne) pre Fc R2B–/–. Na vylúčenie mŕtvych buniek sa použil Yaa Ghost BV510 (Tonbo). Pre všetky "in-house" protilátky sú komerčne dostupné hybridómové klony a protilátky boli purifikované tak, ako je opísané (6).

T bunky boli triedené pomocou FACSAria (BD Biosciences). Po triedení sa bunky dvakrát premyli 2 percentami BSA v PBS. Potom boli pridané anti-CD45 HTO činidlá v riedení 1:50 ku každej z triedených vzoriek. Anti-CD45 TotalSeq-A0096 30-F11 (BioLegend) bol použitý pre Main-Seq kohortu a TotalSeq-C0096 30-F11 (BioLegend) bol použitý pre obe TCR-Seq kohorty. Po farbení HTO sa bunky dvakrát premyli v 2 percentách BSA v PBS.

Príprava knižnice a RNA-Seq T buniek. Bunky sa spočítali a vložili do systému 10x Genomics Chromium podľa pokynov výrobcu. Vygenerovali sa knižnice génovej expresie, TCR a hashtag/funkcie čiarových kódov protilátok, ich kvalita sa hodnotila pomocou obrazovky Agilent TapeStation High Sensitivity D5000 a ich množstvá sa kvantifikovali pomocou súpravy KAPA Library Quantification Kit pre platformy Illumina. Pre kohortu Main-Seq bola použitá knižnica 3PrimeV2; knižnica čiarových kódov funkcie bola vytvorená podľa protokolu New York Genome Center (56). Pre kohorty TCR-Seq boli knižnice 5PrimeV1 získané od 10x Genomics. Pri hashtagovaní sme postupovali podľa pokynov výrobcu „čiarového kódu funkcie“. Knižnice sa spojili a sekvenovali na NovaSeq (Illumina Biosciences). Vygenerovali sa súbory FASTQ a zarovnali sa s myšacím referenčným genómom mm10 pomocou Cell Ranger 5.0.0 (10x Genomics), aby sa vytvorila matrica počtu gén-bunka a bunka-protilátka.

spracovanie údajov scRNA-Seq. 10x nespracované údaje z každej vzorky boli demultiplexované a súbory FASTQ boli vygenerované pomocou „rýchleho“ kanála Cell Ranger (v5.0.0, 10 x genomika). "Počet" Cell Ranger sa použil na porovnanie údajov s referenčným genómom mm10 a vytvorili sa kvantifikačné tabuľky mRNA transkriptu a HTO jedinečného molekulárneho identifikátora (UMI). Súbory surovej matrice čiarového kódu vygenerované z potrubia Cell Ranger sa ďalej použili na následnú analýzu s použitím balíka Seurat (v4.0.0) (12) v R (v3.4.3).

Počiatočná kontrola kvality a spracovanie. Bunky exprimujúce menej ako 200 génov alebo s viac ako 10 percentami UMI, ktoré sa mapovali na mitochondriálnu DNA, boli odfiltrované. Tabuľky HTO boli pridané do súboru údajov a normalizované metódou centrovaného logaritmu pomocou funkcie "NormalizeData". Normalizovaný počet HTO sa použil na určenie, či každá gélová guľôčka v emulzii obsahuje jednu bunku pomocou funkcie Seurat „MULTIseqDemux“ a manuálnej kontroly buniek, kde sa bunka považovala za singlet, ak expresia jedného HTO predstavovala viac. ako 70 percent celkovej expresie HTO v tejto bunke; inak bola bunka považovaná za dublet a odstránená. Hodnoty génovej expresie pre každú bunku boli log2 -normalizované pomocou funkcie „NormalizeData“, kde bola expresia génu normalizovaná na celkovú expresiu všetkých génov v danej bunke a škálovaná faktorom 10,{{8 }}. Skóre UMI, mitochondriálneho obsahu a obsahu hemoglobulínového génu a ribozomálneho génu boli „regresované“ pomocou Seuratovej funkcie „ScaleData“.

Zníženie rozmerov a zhlukovanie. Variabilné gény boli detegované pomocou metódy „mean.var.plot“ vo funkcii „FindVariableFeatures“ s predvolenou hranicou, ktorá vypočítava priemernú expresiu a disperziu (log[variance/priemer]) na gén, po čom nasleduje zoskupenie údajov do 20 zásobníkov na základe ich stredného výrazu. Variabilné gény sa potom vybrali na základe z-skóre disperzie v každej nádobe. Tieto variabilné gény sa použili na redukciu rozmerov na základe analýzy hlavných komponentov (PCA) pomocou funkcie "RunPCA". "ElbowPlot" sa použil na posúdenie prvých 50 hlavných komponentov a hlavné komponenty, ktoré predstavovali najväčšiu variabilitu v údajoch, sa vybrali na ďalšiu dimenzionálnu redukciu UMAP a analýzu zhlukov.

Na identifikáciu odlišných skupín buniek sa uskutočnilo zhlukovanie bez dozoru pomocou funkcie „FindClusters“, ktorá vypočítava k-najbližších susedov podľa variabilnej génovej expresie vo všetkých bunkách, čím sa vytvoril zdieľaný graf najbližšieho suseda pomocou algoritmu Louvain. Aby sme sa vyhli nadmernému zhlukovaniu, testovali sme rôzne parametre rozlíšenia ("res") v rozsahu od 0.1 do 2 v prírastkoch 0.1 a postup zhlukovania bol hodnotený a vizualizovaný pomocou "Cluster (v 0.4.3) (57). Optimálne rozlíšenie sa určilo na základe pokračujúceho oddeľovania pred „nadmerným zhlukovaním“, ako bolo pozorované narastajúcim krížením medzi klastrami. Klastrovanie s nízkym rozlíšením bolo potom definované ako analýza všetkých buniek v rámci celej kohorty, zatiaľ čo zhlukovanie s vysokým rozlíšením bolo definované ako zoskupovanie na vopred vybranej subpopulácii, tj CD4 plus , CD8 plus alebo Treg bunkách predtým definovaných v našom nízkom rozlíšení analýza. Na základe týchto pozorovaní sme vybrali rozlíšenie 0.9, 1.4, {{20}}.6 a 0.9 pre Main-Seq, CD4 plus, CD4 plus Treg sub a CD8 plus z kohorty 1 a rozlíšenie 0,7 pre zlúčenú kohortu CD8 plus T bunky. Bunkové zhluky sa vizualizovali pomocou grafov redukcie rozmerov UMAP.

Funkcia „FindAllMarkers“ s predvolenými nastaveniami sa použila na nájdenie stupňov v každom klastri v porovnaní so všetkými ostatnými klastrami pomocou Wilcoxonovho poradového súčtu testu s génmi zistenými v minimálne 10 percentách buniek, minimálne 0,25 priemernej log násobnej zmeny a minimálne 0,01 Bonferroniho upravenej hodnoty P.

Analýza harmónie. Pre kombinovaný UMAP na obrázku 8 boli 3 nezávisle spustené kohorty zlúčené pomocou Harmony (58) s predvolenými nastaveniami parametrov.

Hodnotenie bunkového cyklu. Funkcia "CellCycleScoring" v Seurate sa použila na výpočet skóre expresie markerov fázy G1, G2/M a S v každej bunke s použitím skôr opísanej stratégie hodnotenia (59). Počet buniek, o ktorých sa zistilo, že sú vo fáze G1, G2/M alebo S, sa vypočítal na základe klastra a odchýlka od celkovej distribúcie sa hodnotila analýzou x2.

GSEA a výrazové mapovanie. Hodnoty P pre GSEA sa určili pomocou Wilcoxonovho testu pre publikované podpisy sady génov, ako je definované v doplnkovej tabuľke 1. Pomocou „ggplot2“ v Seurate sa hodnoty –log10 P vyniesli do grafov UMAP.

Dodatočná analytika. Stĺpcové grafy, bodové grafy a PCA grafy boli skonštruované pomocou ggplot2 v R. Teplotné mapy boli generované pomocou funkcie „heatmap“ v R.

Analýza údajov TCR. Údaje TCR boli spracované pomocou cell ranger vdj s referenciou {{0}} refdata-cellranger-vdj-GRCm38-alts-ensembl-3.1.0 na zostavenie TCR a reťazcov a určenie klonotypov . Bunky s 1 produktívnym TCR ( a ) boli ponechané na ďalšiu analýzu, zatiaľ čo neproduktívne reťazce TCR boli vylúčené. Klonálne T bunky boli definované ako bunky exprimujúce zdieľané TCR- a - receptory s identickými CDR3 sekvenciami na nukleotidovej úrovni.

Analýza pseudočasovej trajektórie. Analýza trajektórie s použitím Seurat-spracovaných génových počtov sa uskutočnila s použitím Monocle 3 (verzia 0.1.3) na modelovanie diferenciácie CD4 plus T buniek. Na zníženie dimenzionality bola použitá metóda vkladania reverzného grafu DDRTree, bunky boli usporiadané pozdĺž trajektórie pomocou funkcie "orderCells" a trajektória bola vizualizovaná v redukovanom rozmerovom priestore.

Na modelovanie diferenciácie CD8 plus T buniek sme použili Slingshot s "start. clubs" nastaveným ako B6/naivný klaster. Bunky boli usporiadané podľa pseudočasu Slingshot a zoskupené ako klastre Seurat, aby premietli trajektóriu klastra. Výsledok trajektórie Slingshot bol vynesený do grafu na CD8 plus bunke Seurat UMAP.

Analýza regulačnej siete TF. Pracovný postup SCENIC v.1.1.2 bol použitý v R na identifikáciu regulónov pomocou Seurat-spracovaného počtu a klastrov podľa predchádzajúcej štúdie (60). Teplotné mapy sa potom vytvorili tak, ako je opísané vyššie.

Histologické hodnotenie. Histologická príprava a hodnotenie obličiek sa uskutočňovali tak, ako bolo definované vyššie (61).

Dostupnosť údajov a materiálov. Všetky analýzy a vizualizácie boli vykonané v R. Špecifická metodológia a analýza pomocou publikovaných programov Seurat sú podrobne uvedené v časti Metódy. Údaje, metaúdaje a výstupy analýzy, ako je identifikácia klastrov, sú uložené v omnibuse génovej expresie Národného centra pre biotechnologické informácie (GSE197339).

Štatistiky. Štatistiky boli vypočítané v R, ako je uvedené v sekciách špecifických pre analýzu alebo GraphPad Prism pomocou 1-spôsobu ANOVA s Tukeyho testom pre viacnásobné porovnania, 2-spôsobom ANOVA s opakovanými meraniami alebo χ2 analýzy, ako je definované v legendách obrázkov, s hodnotami P vyjadrenými ako *P < 0.05, **P < 0.{{10}}1, ***P < 0,001, ****P < 0,0001. P < 0,05 sa považovalo za štatisticky významné.

Schválenie štúdie. Všetka práca bola schválená Inštitucionálnym výborom pre starostlivosť o zvieratá a používanie na univerzite v Pittsburghu alebo Yale University.

Autorské príspevky

JST a MJS koncipovali štúdiu. SS, MC, JST a MJS vyvinuli metodiku. Vyšetrovali sa JST a SS. Vizualizované dáta JST a SS. JST a MJS získali finančné prostriedky. Administráciu projektu zabezpečovali JST a MJS. Dozor zabezpečovali JST a MJS. JST a MJS napísali pôvodný návrh. JST, MJS, SS a MC skontrolovali a upravili návrh.

Poďakovanie

Radi by sme poďakovali Minjung Kim za jej neúnavné úsilie v laboratóriu, ktoré umožnilo túto prácu dokončiť, a oceniť kritický pohľad na projekt od Kevina Nickersona, Rachael Gordon a Peter Lipsky a kritickú recenziu tejto práce od Fadiho Lakkisa a Warrena. Šlomčik. Dodatočne by sme sa chceli poďakovať University of Pittsburgh Single Cell Core a konkrétne Tracy Tabib, ktorí pomohli s dokončením prípravy knižnice a technológie 10x Genomics.

Financovanie poskytla Lupus Research Alliance, grant pre nový výskum (pre JST); NIH/Národný inštitút artritídy a muskuloskeletálnych a kožných chorôb grant K08AR075056 (pre JST); a grant NIH/Národného inštitútu pre alergiu a infekčné choroby R01 AI137132 (pre MJS).

Korešpondenciu adresujte na:Jeremy S. Tilstra, 3500 Terrace Street, BST S705A, Pittsburgh, Pennsylvania 15261, USA. Telefón: 412 383 8861; Alebo na Marka J. Shlomchika, W1052 Biomedical Science Tower, 200 Lothrop Street, Pittsburgh, Pennsylvania 15261, USA. Telefón: 412 648 8771.

1. Hope HC, Salmond RJ. Zacielenie na mikroprostredie nádoru a metabolizmus T buniek pre účinnú imunoterapiu rakoviny. Eur J Immunol. 2019;49(8):1147–1152.

2. Jiang Y, a kol. Vyčerpanie T-buniek v mikroprostredí nádoru. Cell Death Dis. 2015;6:e1792.

3. Scharping NE, a kol. Mitochondriálny stres vyvolaný nepretržitou stimuláciou pri hypoxii rýchlo poháňa vyčerpanie T-buniek. Nat Immunol. 2021;22(2):205–215.

4. Clark MR a kol. Patogenéza a terapeutické dôsledky tubulointersticiálneho zápalu pri ľudskej lupusovej nefritíde. Semin Nephrol. 2015;35(5):455–464.

5. Hsieh C, a kol. Predpovedanie výsledkov lupusovej nefritídy s tubulointersticiálnym zápalom a zjazvením. Arthritis Care Res (Hoboken). 2011;63(6):865–874.

6. Tilstra JS a kol. Obličky infiltrujúce T bunky pri myšej lupusovej nefritíde sú metabolicky a funkčne vyčerpané. J Clin Invest. 2018;128(11):4884–4897.

7. Schmitz JE, a kol. Kontrola virémie pri infekcii vírusom opičej imunodeficiencie lymfocytmi CD8 plus. Veda. 1999;283(5403):857–860.

8. Paley MA a kol. Progenitorové a terminálne podskupiny CD8 plus T buniek spolupracujú na potlačení chronickej vírusovej infekcie. Veda. 2012;338(6111):1220–1225.

9. Lanata CM a kol. Fenotypový a genomický prístup v multietnickej kohorte k subtypu systémového lupus erythematosus. Nat Commun. 2019; 10 (1): 3902.

10. Peterson KS, a kol. Charakterizácia heterogenity v molekulárnej patogenéze lupusovej nefritídy z transkripčných profilov laserom zachytených glomerulov. J Clin Invest. 2004;113(12):1722–1733.

11. Arazi A, a kol. Krajina imunitných buniek v obličkách pacientov s lupusovou nefritídou. Nat Immunol. 2019;20(7):902–914.

12. Butler A, a kol. Integrácia jednobunkových transkriptomických údajov naprieč rôznymi podmienkami, technológiami a druhmi. Nat Biotechnol. 2018;36(5):411–420.

13. Hashimoto K, a kol. Jednobunková transkriptomika odhaľuje expanziu cytotoxických CD4 T buniek u superstoročných ľudí. Proc Natl Acad Sci US A. 2019;116(48):24242–24251.

14. Singer M, a kol. Odlišný génový modul pre dysfunkciu oddelený od aktivácie v T bunkách infiltrujúcich nádor. Bunka. 2016;166(6):1500–1511.

15. Stubbington MJ a kol. Atlas transkriptómov myších CD4(plus) T buniek. Biol Direct. 2015;10:14.

16. Tibbitt CA, a kol. Sekvenovanie jednobunkovej RNA odpovede T pomocných buniek na roztoče domáceho prachu definuje zreteľný podpis génovej expresie v Th2 bunkách dýchacích ciest. Imunita. 2019;51(1):169–184.

17. Mackay LK, a kol. Vývojová dráha pre CD103(plus)CD8 plus tkanivovo-rezidentné pamäťové T bunky kože. Nat Immunol. 2013;14(12):1294–1301.

18. Chen PM, a kol. Hypoxia obličkového tkaniva diktuje poškodenie sprostredkované T bunkami pri myšej lupusovej nefritíde. Sci Transl Med. 2020;12(538):eaay1620.

19. Aubert N, a kol. Charakterizácia molekulárneho metapodpisu regulačných T buniek identifikuje pro-enkefalínový gén ako nový marker u myší [predtlač]. Uverejnené na bioRxiv 6. marca 2020.

20. MUDr. Martin, VP Badovinac. Definovanie pamäťovej CD8 T bunky. Front Immunol. 2018;9:2692.

21. Willinger T, a kol. Molekulárne podpisy odlišujú ľudskú centrálnu pamäť od podskupín T buniek CD8 s efektorovou pamäťou. J Immunol. 2005;175(9):5895–5903.

22. Ahrends T, a kol. CD4 plus T bunka pomáha vytvárať pamäťové CD8 plus T bunky s vrodenými a na pomoci nezávislými pamäťovými kapacitami. Nat Commun. 2019;10(1):5531.

23. Yusuf I, a kol. Produkcia IL-4 pomocných folikulárnych buniek T v zárodočnom centre závisí od signálneho receptora lymfocytárnej aktivačnej molekuly (CD150). J Immunol. 2010;185(1):190–202.

24. Luzina IG, a kol. Spontánna tvorba zárodočných centier u autoimunitných myší. J Leukoc Biol. 2001;70(4):578–584.

25. Blaszczyk K, a kol. Jedinečná úloha STAT2 v konštitutívnej a IFN-indukovanej transkripcii a antivírusových odpovediach. Cytokine Growth Factor Rev. 2016;29:71–81.

26. Swarnalekha N, a kol. T rezidentné pomocné bunky podporujú humorálne reakcie v pľúcach. Sci Immunol. 2021;6(55):eabb6808.

27. Hayward SL, a kol. Environmentálne podnety regulujú epigenetické preprogramovanie pamäťových CD8 plus T buniek v dýchacích cestách. Nat Immunol. 2020;21(3):309–320.

28. Sacher AG a kol. Cytotoxické CD4 plus T bunky pri rakovine močového mechúra – nová licencia na zabíjanie. Cancer Cell. 2020;38(1):28–30.

29. Maehara T, a kol. Cytotoxické CD4 plus T lymfocyty môžu indukovať apoptózu endotelových buniek pri systémovej skleróze. J Clin Invest. 2020;130(5):2451–2464.

30. Miragaia RJ, et al. Jednobunková transkriptomika regulačných T buniek odhaľuje trajektórie adaptácie tkaniva. Imunita. 2019;50(2):493–504.

31. Doering TA, a kol. Sieťová analýza odhaľuje centrálne spojené gény a dráhy zapojené do vyčerpania CD8 plus T buniek oproti pamäti. Imunita. 2012;37(6):1130–1144.

32. Li J, a kol. Vysoké hladiny domovov podporujú vyčerpanie protinádorových CD8 plus T buniek. Front Immunol. 2018;9:2981.

33. Seo H, a kol. Transkripčné faktory TOX a TOX2 spolupracujú s transkripčnými faktormi NR4A, aby vyvolali vyčerpanie CD8 plus T buniek. Proc Natl Acad Sci US A. 2019;116(25):12410–12415.

34. Li H a kol. Dysfunkčné CD8 T bunky tvoria proliferatívny, dynamicky regulovaný kompartment v ľudskom melanóme. Bunka. 2020; 181 (3): 747.

35. Celhar T, Fairhurst AM. Modelovanie klinického systémového lupus erythematosus: podobnosti, rozdiely a príbehy o úspechu. Reumatológia (Oxford). 2017;56(suppl 1):i88–i99.

36. Massengill SF, a kol. Nefritída SLE je spojená s oligoklonálnou expanziou intrarenálnych T buniek. Am J Kidney Dis. 1998;31(3):418–426.

37. Winchester R, a kol. Imunologické charakteristiky intrarenálnych T buniek: prenos expandovaných klonotypov reťazca CD8 plus T buniek pri progresívnej lupusovej nefritíde. Arthritis Rheum. 2012;64(5):1589–1600.

38. Murata H, a kol. Repertoár receptorov T buniek T buniek v obličkách pacientov s lupusovou nefritídou. Arthritis Rheum. 2002;46(8):2141–2147.

39. Yost KE a kol. Klonálna náhrada nádorovo špecifických T buniek po blokáde PD-1. Nat Med. 2019;25(8):1251–1259.

40. Collier JL a kol. Nie príliš opačné konce spektra: dysfunkcia CD8 plus T buniek naprieč chronickou infekciou, rakovinou a autoimunitou. Nat Immunol. 2021;22(7):809–819.

41. Chang A, a kol. Bunkové aspekty patogenézy lupusovej nefritídy. Curr Opin Rheumatol. 2021;33(2):197–204.

42. Kiner E, a kol. Črevné fenotypy CD4 plus T buniek sú kontinuum formované mikróbmi, nie TH archetypmi. Nat Immunol. 2021;22(2):216–228.

43. Peine M, a kol. Stabilné hybridné bunky T-bet( plus )GATA-3( plus ) Th1/Th2 vznikajú in vivo, môžu sa vyvíjať priamo z naivných prekurzorov a obmedzujú imunopatologický zápal. PLoS Biol. 2013;11(8):e1001633.

44. Huang S. Hybridné T-pomocné bunky: stabilizácia stredného centra v polarizovanom systéme. PLoS Biol. 2013;11(8):e1001632.

45. Scharping NE, a kol. Nádorové mikroprostredie potláča mitochondriálnu biogenézu T-buniek, čo vedie k intratumorálnej metabolickej insuficiencii a dysfunkcii T-buniek. Imunita. 2016;45(3):701–703.

46. ​​Scharping NE, a kol. Mitochondriálny stres vyvolaný nepretržitou stimuláciou pri hypoxii rýchlo poháňa vyčerpanie T-buniek. Nat Immunol. 2021;22(2):205–215.

47. Acharya N, a kol. Endogénna glukokortikoidná signalizácia reguluje diferenciáciu CD8 plus T buniek a rozvoj dysfunkcie v mikroprostredí nádoru. Imunita. 2020;53(3):658–671.

48. Mohan C, a kol. Genetická disekcia patogenézy lupusu: recept na nekrofilné autoprotilátky. J Clin Invest. 1999;103(12):1685–1695.

49. Hedrich CM a kol. Modulátor prvku odozvy cAMP riadi expresiu IL2 a IL17A počas viazania línie CD4 a distribúcie podmnožín pri lupus. Proc Natl Acad Sci USA A. 2012;109(41):16606–16611.

50. ElTanbouly MA, a kol. VISTA je regulátor kontrolného bodu pokoja naivných T buniek a periférnej tolerancie. Veda. 2020;367(6475):eaay0524.

51. Zarour HM. Zvrátenie dysfunkcie a vyčerpania T-buniek pri rakovine. Clin Cancer Res. 2016;22(8):1856–1864.

52. McKinney EF, a kol. Vyčerpanie T-buniek, kostimulácia a klinický výsledok pri autoimunite a infekcii. Príroda. 2015;523(7562):612–616.

53. Maxwell R, a kol. Kontrastný vplyv kortikosteroidov na anti-PD-1 imunoterapeutickú účinnosť pre histologické nálezy nádorov lokalizovaných v centrálnom nervovom systéme alebo mimo neho. Onkoimunológia. 2018;7(12):e1500108.

54. Flint TR, a kol. Nádorom indukovaný IL-6 preprogramuje metabolizmus hostiteľa na potlačenie protinádorovej imunity. Cell Metab. 2016;24(5):672–684.

55. Hanoteau A, a kol. Liečba cyklofosfamidom reguluje rovnováhu funkčných/vyčerpaných nádorovo špecifických CD8 plus T buniek. Onkoimunológia. 2017;6(8):e1318234.

56. Stoeckius M, a kol. Bunkové hašovanie s čiarovým kódom protilátok umožňuje multiplexovanie a dvojitú detekciu pre jednobunkovú genomiku. Genome Biol. 2018;19(1):224.

57. Zappia L, Oshlack A. Zhlukovacie stromy: vizualizácia na vyhodnotenie zhlukov pri viacerých rozlíšeniach. Gigascience. 2018;7(7):giy083.

58. Korsunsky I, a kol. Rýchla, citlivá a presná integrácia jednobunkových dát s Harmony. Metódy Nat. 2019;16(12):1289–1296.

59. Tirosh I, a kol. Rozoberanie mnohobunkového ekosystému metastatického melanómu jednobunkovou RNA-sekv. Veda. 2016;352(6282):189–196.

60. Aibar S, a kol. SCENIC: jednobunková regulačná sieťová inferencia a klastrovanie. Metódy Nat. 2017;14(11):1083–1086.

61. Tilstra JS, a kol. Vnútorná expresia TLR9 B lymfocytov je ochranná pri myšacom lupuse. J Clin Invest. 2020;130(6):3172–3187.

【Ďalšie informácie: david.deng@wecistanche.com / WhatApp:{0}}】