近日，综合期刊Science Bulletin在线发表四川大学华西医院生物医学大数据研究院郭安源教授团队与胸外科袁勇教授团队的最新T细胞研究成果。论文题目为An automatic annotation tool and reference database for T cell subtypes and states at single-cell resolution。该研究针对T细胞研究中缺乏统一的亚型和状态参考谱及自动注释工具，导致注释标准不一致、研究结果难以对比和整合的难题，提出了系统性解决方案，并开发了高效精准的T细胞亚型自动注释工具STCAT，同时构建了全球最大规模的T细胞参考数据库TCellAtlas（https://guolab.wchscu.cn/TCellAtlas/） 。该研究为scRNA-seq数据的T细胞分析提供了一套完整的解决方案，将极大推动免疫学与肿瘤学研究的发展。
T细胞在免疫系统中扮演关键角色，广泛参与抗感染、抗肿瘤及自身免疫调节。然而，由于T细胞的高度异质性，现有研究缺乏标准化的T细胞亚型和状态参考，导致不同实验结果难以整合。尽管已有部分scRNA-seq注释工具，但专注于T细胞亚型和状态的工具较少，研究人员在T细胞精确注释方面面临诸多挑战。该研究填补了这一空白，构建了涵盖35种疾病状态、16种组织来源的T细胞参考谱，涵盖约134万个T细胞，并细化为68种T细胞亚型和状态。研究团队基于此参考谱，利用分层模型和标记基因矫正方法，开发出高效自动注释工具STCAT，为T细胞研究提供了强大而方便的工具。
STCAT能够从含有T细胞的scRNA-seq数据中精准识别T细胞亚型和状态，在多个独立数据集上的测试结果表明，该工具的准确性较现有方法提升28%。研究者利用STCAT，在多个数据集的晚期肺癌患者体内，一致性发现CD4+ Th17细胞显著富集且得到了新样本的验证。此外，该工具揭示CD8+ Tn IFN-response细胞在肿瘤免疫治疗无响应患者中富集，并确认卵巢癌治疗后Treg细胞毒性降低，同时分析发现HRD与HRP卵巢癌肿瘤的T细胞亚群分布存在差异。
TCellAtlas数据库：免疫学研究的重要资源
为了进一步推动T细胞研究，研究团队整合所有注释信息，建立了TCellAtlas数据库。该数据库提供了详尽的T细胞表达谱，研究人员可在其中自由浏览数据，并使用STCAT对自有的scRNA-seq数据进行注释和分析。TCellAtlas的建立，为全球科研人员提供了一个高质量、标准化的T细胞数据共享平台，助力精准医学和免疫学研究的发展。此外，研究者系统分析CD4+和CD8+ T细胞的全景图谱，刻画了Treg细胞六种不同状态的分子特征，包括基因表达、转录因子、代谢、基因富集、疾病分布及细胞因子反应性，揭示其差异性。
推动T细胞免疫学与肿瘤学研究
该研究成果为单细胞T细胞研究提供了重要工具和数据支持，为免疫学、肿瘤学等领域的科研人员提供了强有力的助力。通过STCAT和TCellAtlas，研究者可以更精准地解析T细胞在不同疾病状态下的功能，为疾病诊疗和免疫治疗提供数据支持。
该研究由四川大学华西医院郭安源教授、雷倩副研究员、胸外科袁勇教授共同指导，华中科技大学博士生沈文康和硕士生张楚瑜为共同第一作者。
原文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2095927325002889
制版人：十一
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