تحليل الخلايا المفردة عالي الأبعاد لتنوع خلايا القاتل الطبيعي البشري

النتائج

تتكون خلايا NK الدائرة في الإنسان من ثلاث مجموعات رئيسية

يمكن تقسيم ثلاث مجموعات خلايا NK الرئيسية إلى ستة مجموعات فرعية

تحليل أهم 20 علامة تعريفية للمجموعات الست (الشكل 2هـ) قدم ملفًا تفصيليًا للتعبير الجيني لكل مجموعة. أظهرت خلايا NK1، كما هو ملاحظ في الشكل 1ب، توقيعًا أساسيًا يدل على الكيموكينات (CCL3 وCCL4) والبروتينات الحيوية للسُمية الخلوية وتنظيمها (PRF1 وGZMA وGZMB وNKG7) وديناميات الهيكل الخلوي (RAC2 وARPC2 وCFL1) والالتصاق الخلوي (ITGB2 وCALR). عبرت مجموعات NK1 الفرعية عن علامات محددة فريدة لكل مجموعة. تميزت NK1A بتعبير عالٍ عن CXCR4 وJUN وJUNB، التي تشفر AP-1

الشكل 2 | يمكن تقسيم ثلاث مجموعات خلايا NK الأكثر أهمية إلى ستة مجموعات فرعية. بناءً على مجموعات البيانات 1-4 أ. أ، تصور UMAP لخلايا NK المفروزة من دم الإنسان الصحي، مع مجموعات تم تحديدها بواسطة التجميع الهرمي غير المراقب. ب، رسم بياني عمودي يوضح نسبة الخلايا داخل كل مجموعة في جميع المتبرعين. تظهر الأعمدة الزرقاء والوردية تحت الأفراد الإيجابيين والسالبين لـ HCMV، على التوالي. ج، رسم بياني على شكل كمان لتسجيل المجموعات الست من خلايا NK بالنسبة لتوقيعات NK1 وNK2 وNK3 المعروفة (

الميزات الجزيئية لمجموعات خلايا NK

لتوضيح الاستجابات المتفاوتة للفئات الفرعية الست لخلايا NK لتحفيز السيتوكينات، استخدمنا محلل إشارة السيتوكين (CytoSig) ، الذي يتنبأ باستجابة الخلايا لإشارات السيتوكين. أظهرت هذه التحليل أن مجموعة NK2 تظهر رد فعل بارز تجاه الإنترلوكين-18 (IL-18)، وهو ما يتماشى مع التعبير القوي عن IL18R وبروتينه المرتبط IL18RAP في هذه الفئة (الشكل 3e). بدت خلايا NKint وNK1A وNK1B أكثر عرضة لـ IL-10 وPGE2، وهما إشارتان يمكن أن تخففا من الاستجابات المناعية، لا سيما في بيئة الورم. “. بالمقابل، أظهرت NK1B و NK3 استجابة أكبر لعامل النمو المحول بيتا (TGF- ). TGF- يشتهر بتأثيراته المثبطة للمناعة على خلايا NK ، لا سيما داخل بيئة الورم الدقيقة، حيث يمكن أن تعيق وظائفها السامة للخلايا وفقًا للدراسات السابقة، أظهرت خلايا NK3 حساسية منخفضة تجاه IL-12 (المرجع 9). أخيرًا، أظهرت خلايا NK1C أقوى استجابة لمجموعة من السيتوكينات، وهي

مسارات النسخ الفرعية لمجموعات خلايا NK

توزيع مجموعات خلايا NK في الأنسجة السليمة

توزيع مجموعات خلايا NK في السرطان

كانت نقطة مهمة في تحليلنا هي توفير معيار للمقارنات المستقبلية مع الحالات المرضية. لذلك، قمنا بتحليل أنماط توزيع مجموعات خلايا NK1 و NK2 و NK3 في 22 نوعًا من السرطان (الشكل 7). لهذا الغرض، استخدمنا نهج نقل العلامات الكلاسيكي (انظر الطرق). بعد التحقق من دقة الطريقة المستخدمة لتوضيح المجموعات الفرعية (بيانات موسعة الشكل 9a-e)، قمنا بالتحقيق في النسب والقرب النسخي لهذه المجموعات عبر الأنسجة وأنواع السرطان. يختلف توزيع مجموعات خلايا NK في هذه الأورام الـ 22 حسب نوع الورم (الشكل 7a، اللوحة العلوية). هذا التوزيع

نقاش

أدى دمج بيانات خلايا NK من CITE-seq و scRNA-seq في تحليلنا الشامل، بما في ذلك بيانات من أكثر من 225,000 خلية NK، إلى تمييز ثلاث مجموعات رئيسية من خلايا NK في الدم المحيطي، والتي أطلقنا عليها هنا NK1 و NK2 و NK3. هذه المجموعات غنية جدًا في خلايا NK التقليدية CD56 و CD56 التقليدية و خلايا NK التكيفية المدفوعة بـ HCMV، على التوالي. يتماشى ملف التعبير الجيني لمجموعة NK1 الموصوفة هنا مع تلك الخاصة بخلايا hNK_Bl1 الموصوفة سابقًا، مع تعبير قوي عن FGFBP2 و GZMB و SPON2 و . يتداخل ملف التعبير الجيني لمجموعة NK2

مع تلك الخاصة بـ hNK_BI2، المحددة بمستويات عالية من COTL1 و CD44 و XCL1 و LTB و . من الجدير بالذكر أن نظائر NK1 و NK2 قد تم تحديدها أيضًا في دم الفئران: mNK_Bl1 و mNK_BI2، على التوالي . أظهرت خلايا NK3 نمطًا من التعبير الجيني يتداخل مع تلك الخاصة بخلايا NK التكيفية المدفوعة بـ HCMV الموصوفة سابقًا، المحددة بمستويات عالية من KLRC2 و CD3E و ZBTB38 (المراجع 12، 30). ومع ذلك، على الرغم من أن هذه الجينات التكيفية هي المحركات الرئيسية لتوقيع مجموعة NK3، يمكن أيضًا العثور على خلايا المخصصة لمجموعة NK3 في دراستنا بترددات أقل في الأفراد. لذلك، فإن مجموعة NK3 المحددة هنا
ليست محدودة بخلايا NK التكيفية المدفوعة بـ HCMV. بالإضافة إلى ذلك، بالنظر إلى أن التوقيع النسخي الذي يقتصر على خلايا NK التكيفية محدود بالنسبة لمستوى إعادة تشكيل الإيبيجينوم الذي تخضع له هذه الخلايا، قد تكون الخطوة التالية في حل هوية خلايا NK التكيفية على المستوى الإيبيجينومي من خلال طرق تسلسل ATAC أحادي الخلية . يبرز هذا فوائد دمج أساليب أحادية الخلية متعددة النماذج عند تعريف مجموعات خلوية متميزة. بدلاً من ذلك، يمكن أيضًا تمييز خلايا NK التكيفية عن خلايا NK التقليدية CD56 بناءً على نقص تعبير PLZF .

أفادت الدراسات السابقة بوجود مجموعة فرعية متوسطة تربط CD56 (NK2) و CD56 خلايا NK . تشترك هذه المجموعة المتوسطة في توقيع أساسي يشمل تعبير CD44 وXCL1 وGZMK، لكنها تتميز بارتفاع تعبير CXCR4، بما يتماشى مع وصفنا لـ NKint. يشير التعبير العالي لـ KLRC1 (NKG2A) ولكن التعبير المنخفض لـ CD56 إلى أن مجموعة NKint لديها تشابهات قوية مع NKG2A المبكرة. تعداد الخلايا . التعبير الوسيط لـ CD56، الذي يقع بين تعبير NK2 و NK1 ومستويات أقل من البيرفورين والجرانزيم B، بالإضافة إلى تعبير CD27، الذي تم اكتشافه في بداية المسار النسخي المفترض الذي يربط NKint بـ NK1C، يشير أيضًا إلى CD27 الذي تم تعريفه سابقًا. CD56 سي دي 94 سكان كوريا الشمالية .

المحتوى عبر الإنترنت

References

1. Vivier, E. et al. Innate lymphoid cells: 10 years on. Cell 174, 1054-1066 (2018).
2. Lanier, L. L., Testi, R., Bindl, J. & Phillips, J. H. Identity of Leu-19 (CD56) leukocyte differentiation antigen and neural cell adhesion molecule. J. Exp. Med. 169, 2233-2238 (1989).
3. Phillips, J. H. & Lanier, L. L. A model for the differentiation of human natural killer cells. Studies on the in vitro activation of Leu granular lymphocytes with a natural killer-sensitive tumor cell, K562. J. Exp. Med. 161, 1464-1482 (1985).
4. Beziat, V., Descours, B., Parizot, C., Debre, P. & Vieillard, V. NK cell terminal differentiation: correlated stepwise decrease of NKG2A and acquisition of KIRs. PLoS ONE 5, e11966 (2010).
5. Bjorkstrom, N. K. et al. Expression patterns of NKG2A, KIR, and CD57 define a process of CD56 NK-cell differentiation uncoupled from NK-cell education. Blood 116, 3853-3864 (2010).
6. Juelke, K. et al. CD62L expression identifies a unique subset of polyfunctional CD56 NK cells. Blood 116, 1299-1307 (2010).
7. Yu, J. et al. CD94 surface density identifies a functional intermediary between the CD56 and CD56 human NK-cell subsets. Blood 115, 274-281 (2010).
8. Lee, J. et al. Epigenetic modification and antibody-dependent expansion of memory-like NK cells in human cytomegalovirusinfected individuals. Immunity 42, 431-442 (2015).
9. Schlums, H. et al. Cytomegalovirus infection drives adaptive epigenetic diversification of NK cells with altered signaling and effector function. Immunity 42, 443-456 (2015).
10. Hao, Y. et al. Integrated analysis of multimodal single-cell data. Cell 184, 3573-3587 (2021).
11. Tang, F. et al. A pan-cancer single-cell panorama of human natural killer cells. Cell 186, 4235-4251 (2023).
12. Ruckert, T., Lareau, C. A., Mashreghi, M. F., Ludwig, L. S. & Romagnani, C. Clonal expansion and epigenetic inheritance of long-lasting NK cell memory. Nat. Immunol. 23, 1551-1563 (2022).
13. Crinier, A. et al. High-dimensional single-cell analysis identifies organ-specific signatures and conserved NK cell subsets in humans and mice. Immunity 49, 971-986 e975 (2018).
14. Jiang, P. et al. Systematic investigation of cytokine signaling activity at the tissue and single-cell levels. Nat. Methods 18, 1181-1191 (2021).
15. Konjevic, G. M., Vuletic, A. M., Mirjacic Martinovic, K. M., Larsen, A. K. & Jurisic, V. B. The role of cytokines in the regulation of NK cells in the tumor environment. Cytokine 117, 30-40 (2019).
16. Patterson, C., Hazime, K. S., Zelenay, S. & Davis, D. M. Prostaglandin impacts multiple stages of the natural killer cell antitumor immune response. Eur. J. Immunol. 54, e2350635 (2023).
17. Castriconi, R. et al. Transforming growth factor beta 1 inhibits expression of NKp30 and NKG2D receptors: consequences for the NK-mediated killing of dendritic cells. Proc. Natl Acad. Sci. USA 100, 4120-4125 (2003).
18. Viel, S. et al. TGF- inhibits the activation and functions of NK cells by repressing the mTOR pathway. Sci. Signal 9, ra19 (2016).
19. Angerer, P. et al. destiny: diffusion maps for large-scale single-cell data in R. Bioinformatics 32, 1241-1243 (2016).
20. Trapnell, C. et al. The dynamics and regulators of cell fate decisions are revealed by pseudotemporal ordering of single cells. Nat. Biotechnol. 32, 381-386 (2014).
21. Ding, Y. Different developmental pathways generate functionally distinct populations of natural killer cells. Nat. Immunol. (in the press).
22. Jaeger, N. Diversity of group 1 innate lymphoid cells in human tissues. Nature Immunol. (in the press).
23. Aibar, S. et al. SCENIC: single-cell regulatory network inference and clustering. Nat. Methods 14, 1083-1086 (2017).
24. Lambert, S. A. et al. The human transcription factors. Cell 172, 650-665 (2018).
25. Bi, J. & Wang, X. Molecular regulation of NK cell maturation. Front. Immunol. 11, 1945 (2020).
26. Gordon, S. M. et al. The transcription factors T-bet and Eomes control key checkpoints of natural killer cell maturation. Immunity 36, 55-67 (2012).
27. Kallies, A. et al. A role for Blimp1 in the transcriptional network controlling natural killer cell maturation. Blood 117, 1869-1879 (2011).
28. Collins, P. L. et al. Gene regulatory programs conferring phenotypic identities to human NK cells. Cell 176, 348-360 (2019).
29. Torcellan, T. et al. Circulating NK cells establish tissue residency upon acute infection of skin and mediate accelerated effector responses to secondary infection. Immunity 57, 124-140 (2024).
30. Holmes, T. D. et al. The transcription factor Bcl11b promotes both canonical and adaptive NK cell differentiation. Sci. Immunol. 6, eabc9801 (2021).
31. Yang, C. et al. Heterogeneity of human bone marrow and blood natural killer cells defined by single-cell transcriptome. Nat. Commun. 10, 3931 (2019).
32. Netskar, H. et al. Pan-cancer profiling of tumor-infiltrating natural killer cells through transcriptional reference mapping. Nat. Immunol. (in the press).
33. Smith, S. L. et al. Diversity of peripheral blood human NK cells identified by single-cell RNA sequencing. Blood Adv. 4, 13881406 (2020).
34. Scheiter, M. et al. Proteome analysis of distinct developmental stages of human natural killer (NK) cells. Mol. Cell Proteom. 12, 1099-1114 (2013).
35. Melsen, J. E. et al. Single-cell transcriptomics in bone marrow delineates CD56 GranzymeK subset as intermediate stage in NK cell differentiation. Front. Immunol. 13, 1044398 (2022).
36. Vossen, M. T. et al. CD27 defines phenotypically and functionally different human NK cell subsets. J. Immunol. 180, 3739-3745 (2008).
37. Crinier, A. et al. Single-cell profiling reveals the trajectories of natural killer cell differentiation in bone marrow and a stress signature induced by acute myeloid leukemia. Cell Mol. Immunol. 18, 1290-1304 (2021).
38. Lieberman, J. & Fan, Z. Nuclear war: the granzyme A-bomb. Curr. Opin. Immunol. 15, 553-559 (2003).
39. Trapani, J. A. & Sutton, V. R. Granzyme B: pro-apoptotic, antiviral and antitumor functions. Curr. Opin. Immunol. 15, 533-543 (2003).
40. Guo, Y., Chen, J., Shi, L. & Fan, Z. Valosin-containing protein cleavage by granzyme K accelerates an endoplasmic reticulum stress leading to caspase-independent cytotoxicity of target tumor cells. J. Immunol. 185, 5348-5359 (2010).
41. Zhao, T. et al. Granzyme K cleaves the nucleosome assembly protein SET to induce single-stranded DNA nicks of target cells. Cell Death Differ. 14, 489-499 (2007).
42. Jiang, W., Chai, N. R., Maric, D. & Bielekova, B. Unexpected role for granzyme K in CD56 NK cell-mediated immunoregulation of multiple sclerosis. J. Immunol. 187, 781-790 (2011).
43. Fellows, E., Gil-Parrado, S., Jenne, D. E. & Kurschus, F. C. Natural killer cell-derived human granzyme H induces an alternative, caspaseindependent cell-death program. Blood 110, 544-552 (2007).
44. Hou, Q. et al. Granzyme H induces apoptosis of target tumor cells characterized by DNA fragmentation and Bid-dependent mitochondrial damage. Mol. Immunol. 45, 1044-1055 (2008).
45. Zhou, Z. et al. Granzyme A from cytotoxic lymphocytes cleaves GSDMB to trigger pyroptosis in target cells. Science 368, eaaz7548 (2020).
46. Barry, K. C. et al. A natural killer-dendritic cell axis defines checkpoint therapy-responsive tumor microenvironments. Nat. Med. 24, 1178-1191 (2018).
47. Bottcher, J. P. et al. NK cells stimulate recruitment of cDC 1 into the tumor microenvironment promoting cancer immune control. Cell 172, 1022-1037 (2018).
48. Hegewisch-Solloa, E. et al. Differential integrin adhesome expression defines human NK cell residency and developmental stage. J. Immunol. 207, 950-965 (2021).
49. Zhang, Y. et al. Integrin inhibits colorectal cancer pathogenesis via maintaining antitumor immunity. Cancer Immunol. Res. 9, 967-980 (2021).
50. Oyer, J. L. et al. Natural killer cells stimulated with PM21 particles expand and biodistribute in vivo: clinical implications for cancer treatment. Cytotherapy 18, 653-663 (2016).
51. Li, L. et al. Loss of metabolic fitness drives tumor resistance after CAR-NK cell therapy and can be overcome by cytokine engineering. Sci. Adv. 9, eadd6997 (2023).
52. Demaria, O. et al. Antitumor immunity induced by antibody-based natural killer cell engager therapeutics armed with not-alpha IL-2 variant. Cell Rep. Med 3, 100783 (2022).
53. Dean, I. et al. Rapid functional impairment of natural killer cells following tumor entry limits anti-tumor immunity. Nat. Commun. 15, 683 (2024).
54. Vivier, E. et al. Natural killer cell therapies. Nature 626, 727-736 (2024).

طرق

استرجاع بيانات تسلسل RNA أحادي الخلية والمعالجة المسبقة

تصحيح تأثير الدفعة والتجميع غير المراقب

تسجيل النقاط بالتوقيعات

تحليل سرعة RNA

تحليل خريطة الانتشار

تحليل مسار النسخ

تحليل SCENIC

تقييم توقيعات ENKP

تحليل إثراء GO

استجابة السيتوكين

تحليل CITE-seq

تحسين التجميع

تحليل المسار الأيضي

تحسين توقع الهوية من خلال نقل التسمية

تحليل PCA وتحليل التغاير

ملخص التقرير

توفر البيانات

توفر الشيفرة

References

55. Korsunsky, I. et al. Fast, sensitive and accurate integration of single-cell data with Harmony. Nat. Methods 16, 1289-1296 (2019).
56. La Manno, G. et al. RNA velocity of single cells. Nature 560, 494-498 (2018).
57. Bergen, V., Lange, M., Peidli, S., Wolf, F. A. & Theis, F. J. Generalizing RNA velocity to transient cell states through dynamical modeling. Nat. Biotechnol. 38, 1408-1414 (2020).
58. Haghverdi, L., Lun, A. T. L., Morgan, M. D. & Marioni, J. C. Batch effects in single-cell RNA-sequencing data are corrected by matching mutual nearest neighbors. Nat. Biotechnol. 36, 421-427 (2018).
59. Van de Sande, B. et al. A scalable SCENIC workflow for single-cell gene regulatory network analysis. Nat. Protoc. 15, 2247-2276 (2020).
60. Barten, R., Torkar, M., Haude, A., Trowsdale, J. & Wilson, M. J. Divergent and convergent evolution of NK-cell receptors. Trends Immunol. 22, 52-57 (2001).
61. Stoeckius, M. et al. Cell Hashing with barcoded antibodies enables multiplexing and doublet detection for single cell genomics. Genome Biol. 19, 224 (2018).
62. Stuart, T. et al. Comprehensive integration of single-cell data. Cell 177, 1888-1902 (2019).
63. Kiselev, V. Y. et al. SC3: consensus clustering of single-cell RNA-seq data. Nat. Methods 14, 483-486 (2017).
64. Zappia, L. & Oshlack, A. Clustering trees: a visualization for evaluating clusterings at multiple resolutions. Gigascience 7, giyO83 (2018).
65. Hanzelmann, S., Castelo, R. & Guinney, J. GSVA: gene set variation analysis for microarray and RNA-seq data. BMC Bioinformatics 14, 7 (2013).

شكر وتقدير

مساهمات المؤلفين

المصالح المتنافسة

معلومات إضافية

الشكل البياني الموسع 1 | تصنيف خلايا NK إلى 3 عائلات رئيسية قوي في أطلس خلايا NK في الدم الأخرى. استنادًا إلى مجموعة البيانات 6. أ، تقريب وتوقع متعدد الأبعاد الموحد (UMAP) لخلايا NK في الدم من أطلس خلايا NK في بانكانسر لتانغ وآخرين. المجموعات الفرعية التي تشكل أقل من خلايا NK الدائرة

تم استبعادها مما أسفر عن إجمالي 84,343 خلية NK بشرية من الدم للتحليل. ب، UMAP لخلية NK من الدم من مجموعة البيانات 5 تم تقييمها بتوقيعات NK1 و NK2 و NK3. ج، تصور RidgePlot لتقييم المجموعات المحددة بواسطة تانغ وآخرون. عينات).

الشكل البياني الموسع 3 | يمكن تقسيم خلايا NK في دم الإنسان إلى ستة مجموعات فرعية. استنادًا إلى مجموعة البيانات ورسم تخطيطي لـ Clustree لاستقرار المجموعات في sc 3 عند دقة تجميع مختلفة (من إلى ). متوسط استقرار sc3 كدالة لمدى دقة تجميع الكتل. ج، تصور UMAP لرسم خلايا NK المفروزة من دم إنسان سليم مع الكتل المحددة بواسطة التجميع الهرمي غير المراقب عند دقة

الشكل البياني الموسع 4 | يمكن تقسيم خلايا NK في دم الإنسان إلى ستة
المجموعات الفرعية. أ، ج ود-و: استنادًا إلى مجموعة البيانات 1، 2، 3 و4 ب: استنادًا إلى مجموعة البيانات 5. أ، رسم بياني عمودي يوضح نسبة الخلايا داخل كل مجموعة في مجموعات البيانات. عينات) ب، مخطط الكمان لتسجيل جميع CD45 الخلايا من مجموعة البيانات 5 مع 13 جينًا مميزًا لخلايا NK البشرية كما حددها كرينير

أ

الشكل التوضيحي الممتد 6 | تحليل المسار الذي يؤدي من NKint إلى NK1C. استنادًا إلى مجموعة البيانات 1 و2 و3 و4a. أ، خريطة حرارية ديناميكية لتطور أعلى 150 علامة تتطور بشكل أكبر على طول الزمن الزائف للمسار الذي يؤدي من مجموعة NKint إلى مجموعة NK1C.

أ

الشكل البياني الموسع 7| جينات المنظمين الرئيسيين المميزة لكل مجموعة فرعية من خلايا NK في الدم والنشوء المحتمل للسكان الرئيسيين من خلايا NK. استنادًا إلى مجموعة البيانات 1 و2 و3 و4a. أ، خريطة حرارية تظهر التعبير التفاضلي لعوامل النسخ الحقيقية المكتشفة في مجموعات خلايا NK الفرعية. مقياس الألوان يعتمد على درجة z لنشاط التنظيم. تتراوح توزيع درجات z من -2 (أزرق) إلى 2 (أحمر).

الشكل البياني الموسع | توزيع مجموعات خلايا NK1 و NK2 و NK3 في الأنسجة. استنادًا إلى مجموعة البيانات 7. أ، تصور ViolinPlot لدرجة الوحدة للخلايا الفردية التي تم تقييمها بتوقيعات NK1 و NK2 و NK3 من مجموعات ILC.
موجود في اللوزتين والرئة و IELs ومجموعة في عناقيد (كما هو محدد في مجموعة البيانات 7). تمثل أشرطة الخطأ الوسيط – الانحراف المعياري. (الرئة: عينات، اللوزة: عينات، IEL: عينات).

الشكل البياني الموسع 9 | توزيع مجموعات خلايا NK1 و NK2 و NK3 في دم مرضى السرطان وفي سرير الورم. أ: استنادًا إلى مجموعة البيانات 1، 2، 3، 4أ. ب-هـ: استنادًا إلى مجموعة البيانات 6.أ، خريطة حرارية توضح دقة نقل التسمية لتوضيح المجموعات المختبرة على من الخلايا التي تم الاحتفاظ بها لتدريب المرجع. ب، تصور ViolinPlot لأقصى درجة توقع لكل خلية في عينات NK من الدم في مجموعة البيانات 6. يتم تجميع الخلايا حسب هويتها المتوقعة. تمثل أشرطة الخطأ الوسيط. – الانحراف المعياري. ج، تصور ViolinPlot لأقصى درجة توقع لكل خلية في عينات NK المتسللة إلى الورم من مجموعة البيانات 6. الخلايا
يتم تجميعها حسب هويتها المتوقعة. تمثل أشرطة الخطأ الوسيط +/- الانحراف المعياري. د، تصور ViolinPlot لدرجة الوحدة لخلايا NK الفردية في مجموعة البيانات 6 التي تم تقييمها بتوقيعات NK1 و NK2 و NK3. يتم تجميع الخلايا حسب هويتها المتوقعة. تمثل أشرطة الخطأ الوسيط +/- الانحراف المعياري. هـ، تصور ViolinPlot لدرجة الوحدة لخلايا NK المتسللة إلى الورم الفردية في مجموعة البيانات 6 التي تم تقييمها بتوقيعات NK1 و NK2 و NK3. يتم تجميع الخلايا حسب هويتها المتوقعة. تمثل أشرطة الخطأ الوسيط. -الانحراف المعياري.
ن

محفظة الطبيعة

ملخص التقرير

الإحصائيات

تم التأكيد

البرمجيات والشيفرة

بيانات

• رموز الانضمام، معرفات فريدة، أو روابط ويب لمجموعات البيانات المتاحة للجمهور
• وصف لأي قيود على توفر البيانات
• بالنسبة لمجموعات البيانات السريرية أو بيانات الطرف الثالث، يرجى التأكد من أن البيان يتماشى مع سياستنا.
  

التقارير المتخصصة في المجال

تصميم دراسة العلوم الحياتية

تصميم دراسة العلوم السلوكية والاجتماعية غير متاح

التقارير عن مواد وأنظمة وطرق محددة

نحتاج إلى معلومات من المؤلفين حول بعض أنواع المواد والأنظمة التجريبية والأساليب المستخدمة في العديد من الدراسات. هنا، يرجى الإشارة إلى ما إذا كانت كل مادة أو نظام أو طريقة مدرجة ذات صلة بدراستك. إذا لم تكن متأكدًا مما إذا كان عنصر القائمة ينطبق على بحثك، يرجى قراءة القسم المناسب قبل اختيار رد.

الأجسام المضادة

خطوط خلايا حقيقية النواة

علم الحفريات وعلم الآثار غير متاح

الحيوانات وغيرها من الكائنات البحثية غير متاحة

البيانات السريرية

البحث ذو الاستخدام المزدوج الذي يثير القلق

المخاطر

لا

تجارب مثيرة للقلق

النباتات

غير متوفر

مخزونات البذور

أنماط جينية نباتية جديدة

تسلسل شريحة الكروماتين

غير متوفر

إيداع البيانات

روابط الوصول إلى البيانات

المنهجية

غير متوفر

المؤامرات

أكد أن:

المنهجية

غير متوفر

تصوير الرنين المغناطيسي غير متوفر

غير متوفر

High-dimensional single-cell analysis of human natural killer cell heterogeneity

Results

Human circulating NK cells comprise three main populations

The three primary NK cell populations can be split into six subsets

Analysis of the top 20 defining markers for the six clusters (Fig. 2e) provided a detailed transcriptional profile for each cluster. NK1 cells, as noted in Figure 1b, showed a core signature indicative of chemokines (CCL3,CCL4) and proteins critical for cytotoxicity and its regulation (PRF1, GZMA, GZMB, NKG7), cytoskeletal dynamics (RAC2, ARPC2,CFL1) and cellular adhesion (ITGB2, CALR). NK1 subpopulations expressed unique subset-specific markers. NK1A was characterized by high expression of CXCR4 and the JUN and JUNB, which encode AP-1

Fig. 2 | The three most important NK cell populations can be subdivided into six subgroups. Based on datasets 1-4a.a, UMAP visualization of NK cells sorted from healthy human blood, with clusters identified by unsupervised hierarchical clustering. b, Bar graph showing the proportion of cells within each cluster in all donors. Blue and pink bars are shown under HCMV-positive and HCMV-negative individuals, respectively. c, Violin plot of the scoring of the six NK clusters with respect to established NK1, NK2 and NK3 signatures (

Molecular features of NK cell subsets

To elucidate the varying responses of the six NK cell subsets to cytokine stimulation, we used the cytokine signaling analyzer (CytoSig) , which predicts the responsiveness of cells to cytokine signals. This analysis indicated that the NK2 population exhibits a pronounced reaction to interleukin-18 (IL-18), consistent with the strong expression of IL18R and its associated protein IL18RAP in this subset (Fig. 3e). NKint, NK1A and NK1B cells seemed to be more susceptible to IL-10 and PGE2, which are signals that can dampen immune responses, in particular in the tumor microenvironment . By contrast, NK1B and NK3 showed a greater response to transforming growth factor beta (TGF- ). TGF- is notorious for its immunosuppressive effects on NK cells , particularly within the tumor microenvironment, where it can hinder their cytotoxic functions . Consistent with previous studies, NK3 showed reduced sensitivity to IL-12 (ref. 9). Finally, NK1C cells demonstrated the most robust response to a suite of cytokines, namely

Transcriptional trajectories of NK cell subpopulations

Distribution of NK cell subsets in healthy tissue

Distribution of NK cell subsets in cancer

An important point of our analysis was to provide a benchmark for future comparisons with diseased conditions. Therefore, we analyzed the distribution patterns of NK1, NK2 and NK3 cell subsets in 22 cancer types (Fig. 7). To that end, we used a classical label-transfer approach (see Methods). After verifying the accuracy of the method used to annotate the subgroups (Extended Data Fig. 9a-e), we investigated the proportions and transcriptional proximity of these subsets across tissues and cancer types. The distribution of NK cell subsets in these 22 tumors varies by tumor type (Fig. 7a, top panel). This distribution

Discussion

The integration of CITE-seq and scRNA-seq NK cell data in our meta-analysis, including data from a total of more than 225,000 NK cells, led us to discern three major NK cell populations in peripheral blood, herein called NK1, NK2 and NK3. These populations are highly enriched in canonical CD56 , canonical CD56 and HCMV-driven adaptive NK cells, respectively. The gene-expression profile of the NK1 population described here aligns with that of the previously described hNK_Bl1 cells, with strong expression of FGFBP2, GZMB, SPON2 and . The gene-expression profile of the NK2 population overlaps

with that of hNK_BI2, defined by high levels of COTL1, CD44, XCL1, LTB and . Notably, the equivalents of NK1 and NK2 have also been characterized in mouse blood: mNK_Bl1 and mNK_BI2, respectively . NK3 cells exhibited a pattern of gene expression overlapping with that of previously described HCMV-driven adaptive NK cells, defined by high levels of KLRC2, CD3E and ZBTB38(refs.12,30). However, although these adaptive genes are the main drivers of the NK3 cluster signature, cells assigned to the NK3 cluster in our study can be also found at lower frequencies in individuals. Therefore, the NK3 cluster defined here
is not limited to HCMV-driven adaptive NK cells. Additionally, considering that the transcriptional signature that is exclusive to adaptive NK cells is limited relative to the level of epigenetic remodeling that these cells undergo, the next step in resolving adaptive NK cell identity might be at the epigenetic level through single-cell ATAC sequencing methods . This highlights the benefits of combining multimodal single-cell approaches when defining distinct cell subsets. Alternatively, adaptive NK cells can also be distinguished from canonical CD56 NK cells on the basis of deficient PLZF expression .

Previous studies have reported an intermediate subset linking CD56 (NK2) and CD56 NK cells . This intermediate subset shares a core signature including expression of CD44, XCL1 and GZMK, but is distinguished by elevated expression of CXCR4, in line with our description of NKint. The high expression of KLRC1 (NKG2A) but low expression of CD56 indicates that the NKint population has strong similarities with the early NKG2A cell population . The intermediate expression of CD56, which lies between that of NK2 and NK1 and the lower levels of perforin and granzyme B, as well as the expression of CD27, which was detected at the beginning of the putative transcription pathway connecting NKint to NK1C, also point to a previously defined CD27 CD56 CD94 NK population .

Online content

References

1. Vivier, E. et al. Innate lymphoid cells: 10 years on. Cell 174, 1054-1066 (2018).
2. Lanier, L. L., Testi, R., Bindl, J. & Phillips, J. H. Identity of Leu-19 (CD56) leukocyte differentiation antigen and neural cell adhesion molecule. J. Exp. Med. 169, 2233-2238 (1989).
3. Phillips, J. H. & Lanier, L. L. A model for the differentiation of human natural killer cells. Studies on the in vitro activation of Leu granular lymphocytes with a natural killer-sensitive tumor cell, K562. J. Exp. Med. 161, 1464-1482 (1985).
4. Beziat, V., Descours, B., Parizot, C., Debre, P. & Vieillard, V. NK cell terminal differentiation: correlated stepwise decrease of NKG2A and acquisition of KIRs. PLoS ONE 5, e11966 (2010).
5. Bjorkstrom, N. K. et al. Expression patterns of NKG2A, KIR, and CD57 define a process of CD56 NK-cell differentiation uncoupled from NK-cell education. Blood 116, 3853-3864 (2010).
6. Juelke, K. et al. CD62L expression identifies a unique subset of polyfunctional CD56 NK cells. Blood 116, 1299-1307 (2010).
7. Yu, J. et al. CD94 surface density identifies a functional intermediary between the CD56 and CD56 human NK-cell subsets. Blood 115, 274-281 (2010).
8. Lee, J. et al. Epigenetic modification and antibody-dependent expansion of memory-like NK cells in human cytomegalovirusinfected individuals. Immunity 42, 431-442 (2015).
9. Schlums, H. et al. Cytomegalovirus infection drives adaptive epigenetic diversification of NK cells with altered signaling and effector function. Immunity 42, 443-456 (2015).
10. Hao, Y. et al. Integrated analysis of multimodal single-cell data. Cell 184, 3573-3587 (2021).
11. Tang, F. et al. A pan-cancer single-cell panorama of human natural killer cells. Cell 186, 4235-4251 (2023).
12. Ruckert, T., Lareau, C. A., Mashreghi, M. F., Ludwig, L. S. & Romagnani, C. Clonal expansion and epigenetic inheritance of long-lasting NK cell memory. Nat. Immunol. 23, 1551-1563 (2022).
13. Crinier, A. et al. High-dimensional single-cell analysis identifies organ-specific signatures and conserved NK cell subsets in humans and mice. Immunity 49, 971-986 e975 (2018).
14. Jiang, P. et al. Systematic investigation of cytokine signaling activity at the tissue and single-cell levels. Nat. Methods 18, 1181-1191 (2021).
15. Konjevic, G. M., Vuletic, A. M., Mirjacic Martinovic, K. M., Larsen, A. K. & Jurisic, V. B. The role of cytokines in the regulation of NK cells in the tumor environment. Cytokine 117, 30-40 (2019).
16. Patterson, C., Hazime, K. S., Zelenay, S. & Davis, D. M. Prostaglandin impacts multiple stages of the natural killer cell antitumor immune response. Eur. J. Immunol. 54, e2350635 (2023).
17. Castriconi, R. et al. Transforming growth factor beta 1 inhibits expression of NKp30 and NKG2D receptors: consequences for the NK-mediated killing of dendritic cells. Proc. Natl Acad. Sci. USA 100, 4120-4125 (2003).
18. Viel, S. et al. TGF- inhibits the activation and functions of NK cells by repressing the mTOR pathway. Sci. Signal 9, ra19 (2016).
19. Angerer, P. et al. destiny: diffusion maps for large-scale single-cell data in R. Bioinformatics 32, 1241-1243 (2016).
20. Trapnell, C. et al. The dynamics and regulators of cell fate decisions are revealed by pseudotemporal ordering of single cells. Nat. Biotechnol. 32, 381-386 (2014).
21. Ding, Y. Different developmental pathways generate functionally distinct populations of natural killer cells. Nat. Immunol. (in the press).
22. Jaeger, N. Diversity of group 1 innate lymphoid cells in human tissues. Nature Immunol. (in the press).
23. Aibar, S. et al. SCENIC: single-cell regulatory network inference and clustering. Nat. Methods 14, 1083-1086 (2017).
24. Lambert, S. A. et al. The human transcription factors. Cell 172, 650-665 (2018).
25. Bi, J. & Wang, X. Molecular regulation of NK cell maturation. Front. Immunol. 11, 1945 (2020).
26. Gordon, S. M. et al. The transcription factors T-bet and Eomes control key checkpoints of natural killer cell maturation. Immunity 36, 55-67 (2012).
27. Kallies, A. et al. A role for Blimp1 in the transcriptional network controlling natural killer cell maturation. Blood 117, 1869-1879 (2011).
28. Collins, P. L. et al. Gene regulatory programs conferring phenotypic identities to human NK cells. Cell 176, 348-360 (2019).
29. Torcellan, T. et al. Circulating NK cells establish tissue residency upon acute infection of skin and mediate accelerated effector responses to secondary infection. Immunity 57, 124-140 (2024).
30. Holmes, T. D. et al. The transcription factor Bcl11b promotes both canonical and adaptive NK cell differentiation. Sci. Immunol. 6, eabc9801 (2021).
31. Yang, C. et al. Heterogeneity of human bone marrow and blood natural killer cells defined by single-cell transcriptome. Nat. Commun. 10, 3931 (2019).
32. Netskar, H. et al. Pan-cancer profiling of tumor-infiltrating natural killer cells through transcriptional reference mapping. Nat. Immunol. (in the press).
33. Smith, S. L. et al. Diversity of peripheral blood human NK cells identified by single-cell RNA sequencing. Blood Adv. 4, 13881406 (2020).
34. Scheiter, M. et al. Proteome analysis of distinct developmental stages of human natural killer (NK) cells. Mol. Cell Proteom. 12, 1099-1114 (2013).
35. Melsen, J. E. et al. Single-cell transcriptomics in bone marrow delineates CD56 GranzymeK subset as intermediate stage in NK cell differentiation. Front. Immunol. 13, 1044398 (2022).
36. Vossen, M. T. et al. CD27 defines phenotypically and functionally different human NK cell subsets. J. Immunol. 180, 3739-3745 (2008).
37. Crinier, A. et al. Single-cell profiling reveals the trajectories of natural killer cell differentiation in bone marrow and a stress signature induced by acute myeloid leukemia. Cell Mol. Immunol. 18, 1290-1304 (2021).
38. Lieberman, J. & Fan, Z. Nuclear war: the granzyme A-bomb. Curr. Opin. Immunol. 15, 553-559 (2003).
39. Trapani, J. A. & Sutton, V. R. Granzyme B: pro-apoptotic, antiviral and antitumor functions. Curr. Opin. Immunol. 15, 533-543 (2003).
40. Guo, Y., Chen, J., Shi, L. & Fan, Z. Valosin-containing protein cleavage by granzyme K accelerates an endoplasmic reticulum stress leading to caspase-independent cytotoxicity of target tumor cells. J. Immunol. 185, 5348-5359 (2010).
41. Zhao, T. et al. Granzyme K cleaves the nucleosome assembly protein SET to induce single-stranded DNA nicks of target cells. Cell Death Differ. 14, 489-499 (2007).
42. Jiang, W., Chai, N. R., Maric, D. & Bielekova, B. Unexpected role for granzyme K in CD56 NK cell-mediated immunoregulation of multiple sclerosis. J. Immunol. 187, 781-790 (2011).
43. Fellows, E., Gil-Parrado, S., Jenne, D. E. & Kurschus, F. C. Natural killer cell-derived human granzyme H induces an alternative, caspaseindependent cell-death program. Blood 110, 544-552 (2007).
44. Hou, Q. et al. Granzyme H induces apoptosis of target tumor cells characterized by DNA fragmentation and Bid-dependent mitochondrial damage. Mol. Immunol. 45, 1044-1055 (2008).
45. Zhou, Z. et al. Granzyme A from cytotoxic lymphocytes cleaves GSDMB to trigger pyroptosis in target cells. Science 368, eaaz7548 (2020).
46. Barry, K. C. et al. A natural killer-dendritic cell axis defines checkpoint therapy-responsive tumor microenvironments. Nat. Med. 24, 1178-1191 (2018).
47. Bottcher, J. P. et al. NK cells stimulate recruitment of cDC 1 into the tumor microenvironment promoting cancer immune control. Cell 172, 1022-1037 (2018).
48. Hegewisch-Solloa, E. et al. Differential integrin adhesome expression defines human NK cell residency and developmental stage. J. Immunol. 207, 950-965 (2021).
49. Zhang, Y. et al. Integrin inhibits colorectal cancer pathogenesis via maintaining antitumor immunity. Cancer Immunol. Res. 9, 967-980 (2021).
50. Oyer, J. L. et al. Natural killer cells stimulated with PM21 particles expand and biodistribute in vivo: clinical implications for cancer treatment. Cytotherapy 18, 653-663 (2016).
51. Li, L. et al. Loss of metabolic fitness drives tumor resistance after CAR-NK cell therapy and can be overcome by cytokine engineering. Sci. Adv. 9, eadd6997 (2023).
52. Demaria, O. et al. Antitumor immunity induced by antibody-based natural killer cell engager therapeutics armed with not-alpha IL-2 variant. Cell Rep. Med 3, 100783 (2022).
53. Dean, I. et al. Rapid functional impairment of natural killer cells following tumor entry limits anti-tumor immunity. Nat. Commun. 15, 683 (2024).
54. Vivier, E. et al. Natural killer cell therapies. Nature 626, 727-736 (2024).