Deși nu pare că procentul de TEX crește odată cu severitatea bolii (Figura suplimentară 6C) sau pe măsură ce animalele predispuse la lupus îmbătrânesc (6), numărul total de celule T infiltrante crește odată cu severitatea bolii la aceste modele și la pacienții umani. Astfel, poate exista un punct dincolo de care epuizarea poatenu mai controlează boala. Lucrările anterioare au sugerat că acei pacienți cu semnătură CD8 plus TEX din sângele periferic aveau mai puține șanse de erupție în comparație cu cei care nu aveau această semnătură (52). Cu toate acestea, ceea ce se întâmplă la nivelul organului țintă rămâne o întrebare restante și va fi interesant, în lucrările viitoare, să se determine dacă proporția de celule epuizate dintr-o biopsie poate fi corelată cu rezultatele bolii.

Potrivit unor studii relevante, cistanche este o plantă tradițională chinezească care a fost folosită de secole pentru a trata diferite boli. S-a dovedit științific că posedă proprietăți antiinflamatorii, anti-îmbătrânire și antioxidante. Studiile au arătat că cistanche este benefică pentru pacienții care suferă de boli de rinichi. Ingredientele active ale cistanche sunt cunoscute ca reduc inflamatia, imbunatatesc functia renala si refac celulele renale afectate. Astfel, integrarea cistanche într-un plan de tratament a bolii renale poate oferi mari beneficii pacienților în gestionarea stării lor. Cistanche ajută la reducerea proteinuriei, scade nivelul BUN și al creatininei și scade riscul de deteriorare suplimentară a rinichilor. În plus, cistanche ajută și la reducerea nivelurilor de colesterol și trigliceride, care pot fi periculoase pentru pacienții care suferă de boli de rinichi.

Faceți clic pe Suplimentul Cistanche Tubulosa

【Pentru mai multe informații: david.deng@wecistanche.com / WhatApp:86 13632399501】

Va fi important să se identifice mecanismele prin care fiecare dintre aceste tipuri și evenimente de celule potențial dăunătoare sunt inhibate de către rinichi și modul în care terapiile existente și noi le pot afecta. Se speră că această activitate ne va permite nouă și altora să țintăm mai precis aceste populații diferite de celule T, deschizând astfel noi căi terapeutice.

Metode

Animale. Șoarecii C57BL/6 au fost achiziționați de la Jackson Laboratory. Șoarecii MRL/lpr au fost obținuți inițial de la Jackson Laboratory și au fost menținuți în laboratorul nostru. Șoarecii Fc R2B–/–.Yaa au fost obținuți de la Silvia Bolland (Institutul Național de Alergie și Boli Infecțioase, NIH, Rockville, Maryland, SUA) și au fost menținuți în laboratorul nostru. Șoarecii au fost îmbătrâniți și proteinuria a fost măsurată înainte de sacrificiu, așa cum este documentat în Tabelul suplimentar 2.

Izolarea celulelor T din rinichi și splină. Celulele T au fost izolate așa cum s-a descris anterior (6). Pe scurt, după sacrificiu, splinele au fost îndepărtate și animalele au fost perfuzate cu 40 mL de HBSS până a avut loc albirea completă a ficatului și a rinichilor. KIT-urile au fost izolate utilizând Octodissociator (Miltenyi Biotec) în prezența a 1600 de unități Kunitz/mL colagenază D (Roche Diagnostics) și 0,2 mg/mL ADNază IV (MilliporeSigma) timp de 30 de minute la 37 de grade. A fost efectuată liza RBC și celulele au fost filtrate printr-o sită celulară (100 μM nailon; Falcon, Corning). Splenocitele au fost izolate folosind disocierea mecanică între 2 lame de sticlă mată și filtrate printr-un filtru cu ochiuri de 70 μm după liza RBC.

Celulele au fost colorate așa cum s-a descris anterior (6) cu următorul panou: anti-CD8 (Lyt-2/TIB{-105, Pac-Blue, produs intern), anti-CD4 (GK{{9 }}.5, în PE, achiziționat de la BioLegend) și anti-CD90.2 (Thy1.2/30H12, Al488, produs intern) pentru șoareci MRL/lpr sau anti-CD90.2 (Thy1.2/30H12) , Al647, produs intern) pentru Fc R2B–/–.Yaa Ghost BV510 (Tonbo) a fost folosit pentru a exclude celulele moarte. Pentru toți anticorpii „in-house”, clonele de hibridom sunt disponibile comercial și anticorpii au fost purificați așa cum este descris (6).

Celulele T au fost sortate folosind un FACSAria (BD Biosciences). După sortare, celulele au fost spălate de două ori cu 2% BSA în PBS. Apoi s-au adăugat reactivi anti-CD45 HTO la o diluție de 1:50 la fiecare dintre probele sortate. Anti-CD45 TotalSeq-A0096 30-F11 (BioLegend) a fost utilizat pentru cohorta Main-Seq, iar TotalSeq-C0096 30-F11 (BioLegend) a fost folosit pentru ambele cohorte TCR-Seq. După colorarea cu HTO, celulele au fost spălate de două ori în 2% BSA în PBS.

Pregătirea bibliotecii și ARN-Seq al celulelor T. Celulele au fost numărate și încărcate în sistemul de 10x Genomics Chromium conform instrucțiunilor producătorului. Au fost generate biblioteci de expresie genetică, TCR și hashtag-uri/coduri de bare cu caracteristici de anticorpi, calitatea acestora a fost evaluată prin intermediul Agilent TapeStation High Sensitivity D5000 Screentape, iar cantitățile lor au fost cuantificate cu KAPA Library Quantification Kit for Illumina Platforms. Pentru cohorta Main-Seq, a fost utilizată biblioteca 3PrimeV2; biblioteca de coduri de bare de caracteristici a fost generată conform protocolului New York Genome Center (56). Pentru cohortele TCR-Seq, bibliotecile 5PrimeV1 au fost obținute din 10x Genomics. Pentru hashtagging, am urmat instrucțiunile „cod de bare caracteristică” de la producător. Bibliotecile au fost reunite și secvențiate pe un NovaSeq (Illumina Biosciences). Fișierele FASTQ au fost generate și aliniate la genomul de referință al șoarecelui mm10 cu Cell Ranger 5.0.0 (10x Genomics) pentru a produce matricea de numărare genă-celulă și celule-anticorpi.

procesarea datelor scRNA-Seq. Datele brute de 10x din fiecare probă au fost demultiplexate, iar fișierele FASTQ au fost generate utilizând conducta „rapid” Cell Ranger (v5.0.0, 10 x Genomica). „Numărarea” Cell Ranger a fost folosită pentru a alinia citirile la genomul de referință mm10 și au fost generate tabelele de cuantificare ale identificatorului molecular unic (UMI) HTO. Fișierele matrice de coduri de bare brute generate din conducta Cell Ranger au fost utilizate în continuare pentru analiza în aval folosind pachetul Seurat (v4.0.0) (12) în R (v3.4.3).

Controlul inițial al calității și procesarea. Celulele care exprimă mai puțin de 200 de gene sau cu mai mult de 10 la sută din UMI-uri care au fost mapate la ADN-ul mitocondrial, au fost filtrate. Tabelele HTO au fost adăugate la setul de date și normalizate printr-o metodă de raport centrat-log folosind funcția „NormalizeData”. Numărul normalizat de HTO a fost utilizat pentru a determina dacă fiecare sferă de gel în emulsie conține o singură celulă folosind funcția Seurat „MULTIseqDemux” și inspecția manuală a celulelor, unde o celulă a fost considerată un singlet dacă expresia unui singur HTO a reprezentat mai mult. peste 70% din expresia totală a HTO în acea celulă; în caz contrar, celula a fost considerată un dublet și îndepărtată. Valorile expresiei genelor pentru fiecare celulă au fost log2 -normalizate folosind funcția „NormalizeData”, în care expresia unei gene a fost normalizată la expresia totală a tuturor genelor din acea celulă și scalată cu un factor de 10,{{8 }}. Scorurile UMI, conținutul mitocondrial și gena hemoglobulinei și conținutul genei ribozomale au fost „regresate” folosind funcția „ScaleData” a Seurat.

Reducerea dimensionalității și gruparea. Genele variabile au fost detectate folosind metoda „mean.var.plot” în funcția „FindVariableFeatures” cu cutoff implicit, care calculează expresia medie și dispersia (log[varianță/medie]) per genă, urmată de gruparea datelor în 20 de compartimente pe baza expresiei lor medii. Genele variabile au fost apoi selectate pe baza dispersiei punctate z în fiecare bin. Aceste gene variabile au fost utilizate pentru reducerea dimensionalității pe baza analizei componentelor principale (PCA) folosind funcția „RunPCA”. „ElbowPlot” a fost folosit pentru a evalua primele 50 de componente principale, iar componentele principale care au reprezentat cea mai mare variabilitate a datelor au fost selectate pentru reducerea dimensională UMAP și analiza de grupare.

Pentru a identifica grupuri distincte de celule, gruparea nesupravegheată a fost efectuată folosind funcția „FindClusters”, care calculează cei mai apropiați k vecini în funcție de expresia variabilă a genei în toate celulele, construind astfel un grafic comun al celui mai apropiat vecin folosind algoritmul Louvain. Pentru a evita supragruparea, am testat diferiți parametri de rezoluție ("res"), variind de la 0.1 la 2 în trepte de 0.1, iar progresia grupării a fost evaluată și vizualizată folosind "Cluster". " (v 0.4.3) (57). Rezoluția optimă a fost determinată pe baza separării continue înainte de „supragrupare”, așa cum se observă prin încrucișarea crescândă între clustere. Gruparea cu rezoluție scăzută a fost apoi definită ca analiza tuturor celulelor dintr-o întreagă cohortă, în timp ce gruparea cu rezoluție înaltă a fost definită ca grupare pe o subpopulație preselectată, adică celulele CD4 plus, CD8 plus sau Treg definite anterior în rezoluția noastră joasă. analiză. Pe baza acestor observații am ales rezoluțiile 0.9, 1.4, {{20}}.6 și, respectiv, 0.9, pentru Main-Seq, CD4 plus , CD4 plus Treg sub și CD8 plus din cohorta 1 și rezoluția 0,7 pentru cohorta combinată CD8 plus celule T. Grupurile de celule au fost vizualizate folosind diagrame de reducere dimensională UMAP.

Funcția „FindAllMarkers” cu setări implicite a fost utilizată pentru a găsi DEG-uri în fiecare cluster, în comparație cu toate celelalte clustere, folosind testul Wilcoxon rank-sum cu gene detectate într-un minim de 10 la sută din celule, un minim de 0,25 modificare medie log fold și un minim de 0,01 valoarea P ajustată de Bonferroni.

Analiza armoniei. Pentru UMAP combinat din Figura 8, cele 3 cohorte executate independent au fost îmbinate folosind Harmony (58) cu setările implicite ale parametrilor.

Evaluarea ciclului celular. Funcția „CellCycleScoring” din Seurat a fost utilizată pentru a calcula scorul de expresie a markerilor de fază G1, G2/M și S în fiecare celulă utilizând strategia de punctare descrisă anterior (59). Numărul de celule determinat a fi în faza G1, G2/M sau S a fost calculat pe bază de cluster, iar abaterea de la distribuția globală a fost evaluată prin analiză χ2.

GSEA și cartografierea expresiei. Valorile P pentru GSEA au fost determinate folosind testul Wilcoxon pentru semnăturile setului de gene publicate, așa cum este definit în Tabelul suplimentar 1. Folosind „ggplot2” în Seurat, valorile P –log10 au fost reprezentate grafic pe UMAP-uri.

Analize suplimentare. Diagramele cu bare, diagramele cu puncte și diagramele PCA au fost construite folosind ggplot2 în R. Hărțile termice au fost generate utilizând funcția „hărmă termică” din R.

Analiza datelor TCR. Datele TCR au fost procesate folosind celula ranger vdj cu referință {{{0}} refdata-cellranger-vdj-GRCm38-alts-ensembl{-3.1.0 pentru a asambla TCR și lanțuri și pentru a determina clonotipurile . Celulele cu 1 TCR productiv ( și ) au fost păstrate pentru analize ulterioare, în timp ce lanțurile TCR neproductive au fost excluse. Celulele T clonale au fost definite ca celule care exprimă receptori TCR- și - împărtășiți cu secvențe CDR3 identice la nivel de nucleotide.

Analiza traiectoriei pseudotimp. Analiza traiectoriei utilizând numărul de gene procesate de Seurat a fost efectuată folosind Monocle 3 (versiunea 0.1.3) pentru a modela diferențierea celulelor CD4 plus T. Metoda de încorporare a graficului invers DDRTree a fost utilizată pentru a reduce dimensionalitatea, celulele au fost ordonate de-a lungul unei traiectorii folosind funcția „orderCells”, iar traiectoria a fost vizualizată în spațiul dimensional redus.

Pentru a modela diferențierea celulelor CD8 plus T, am folosit Slingshot cu „start. clubs” setat ca B6/cluster naiv. Celulele au fost ordonate după pseudo-timp Slingshot și grupate ca clustere Seurat pentru a proiecta traiectoria clusterului. Rezultatul liniei traiectoriei Slingshot a fost reprezentat pe celula CD8 plus Seurat UMAP.

Analiza rețelei de reglementare TF. Fluxul de lucru SCENIC v.1.1.2 a fost utilizat în R pentru a identifica reguloni folosind numărul și clusterele procesate de Seurat conform unui studiu anterior (60). Au fost create apoi hărțile termice așa cum este descris mai sus.

Scorul histologic. Pregătirea și notarea histologiei rinichilor au fost efectuate așa cum a fost definit anterior (61).

Disponibilitatea datelor și a materialelor. Toate analizele și vizualizările au fost efectuate în R. Metodologia și analiza specifică folosind programele Seurat publicate sunt detaliate în secțiunea Metode. Datele, metadatele și rezultatele analizei, cum ar fi identificarea clusterului, sunt depozitate în Omnibusul de expresie genetică al Centrului Național pentru Informații Biotehnologice (GSE197339).

Statistici. Statisticile au fost calculate în R așa cum este indicat în secțiunile specifice analizei sau GraphPad Prism prin 1-mod ANOVA cu testul Tukey pentru comparații multiple, 2-mod ANOVA cu măsuri repetate sau analiza χ2 așa cum este definită în legendele figurilor, cu valorile P reprezentate ca *P < 0.05, **P < 0.{{10}}1, ***P < 0,001, ****P < 0,0001. P < 0,05 a fost considerat semnificativ statistic.

Aprobarea studiului. Toate lucrările au fost aprobate de Comitetul instituțional de îngrijire și utilizare a animalelor de la Universitatea din Pittsburgh sau de la Universitatea Yale.

Contribuții ale autorului

JST și MJS au conceput studiul. SS, MC, JST și MJS au dezvoltat metodologia. JST și SS au fost investigate. Datele vizualizate JST și SS. JST și MJS au obținut finanțare. JST și MJS au asigurat administrarea proiectului. JST și MJS au asigurat supravegherea. JST și MJS au scris proiectul original. JST, MJS, SS și MC au revizuit și editat proiectul.

Mulțumiri

Am dori să mulțumim lui Minjung Kim pentru eforturile ei neobosite în laborator, permițând realizarea acestei lucrări și să recunoaștem cunoștințele critice asupra proiectului de la Kevin Nickerson, Rachael Gordon și Peter Lipsky și revizuirea critică a acestei lucrări de către Fadi Lakkis și Warren. Shlomchik. În plus, am dori să mulțumim Universității din Pittsburgh Single Cell Core și în special lui Tracy Tabib, care a ajutat la finalizarea pregătirii bibliotecii și a tehnologiei 10x Genomics.

Finanțarea a fost oferită de Lupus Research Alliance, Novel Research Grant (către JST); NIH/Institutul Național de Artrită și Boli Musculo-scheletale și de piele acordă K08AR075056 (către JST); și NIH/Institutul Național de Alergie și Boli Infecțioase acordă R01 AI137132 (către MJS).

Adresa corespondenta catre:Jeremy S. Tilstra, 3500 Terrace Street, BST S705A, Pittsburgh, Pennsylvania 15261, SUA. Telefon: 412.383.8861; Sau către Mark J. Shlomchik, W1052 Biomedical Science Tower, 200 Lothrop Street, Pittsburgh, Pennsylvania 15261, SUA. Telefon: 412.648.8771.

1. Hope HC, Salmond RJ. Dirijarea micromediului tumoral și a metabolismului celulelor T pentru imunoterapie eficientă a cancerului. Eur J Immunol. 2019;49(8):1147–1152.

2. Jiang Y, şi colab. Epuizarea celulelor T în micromediul tumoral. Moartea celulară Dis. 2015;6:e1792.

3. Scharping NE, şi colab. Stresul mitocondrial indus de stimularea continuă sub hipoxie duce rapid la epuizarea celulelor T. Nat Immunol. 2021;22(2):205–215.

4. Clark MR, et al. Patogeneza și implicațiile terapeutice ale inflamației tubulointerstițiale în nefrita lupică umană. Semin Nefrol. 2015;35(5):455–464.

5. Hsieh C, şi colab. Prezicerea rezultatelor nefritei lupice cu inflamație tubulointerstițială și cicatrici. Îngrijirea artritei Res (Hoboken). 2011;63(6):865–874.

6. Tilstra JS, şi colab. Celulele T cu infiltrare renală în nefrita lupică murină sunt epuizate metabolic și funcțional. J Clin Invest. 2018;128(11):4884–4897.

7. Schmitz JE, şi colab. Controlul viremiei în infecția cu virusul imunodeficienței simiane cu limfocite CD8 plus. Ştiinţă. 1999;283(5403):857–860.

8. Paley MA, şi colab. Subseturile progenitoare și terminale ale celulelor CD8 plus T cooperează pentru a conține infecția virală cronică. Ştiinţă. 2012;338(6111):1220–1225.

9. Lanata CM, et al. O abordare fenotipică și genomică într-o cohortă multietnică pentru a subtipa lupusul eritematos sistemic. Nat Commun. 2019;10(1):3902.

10. Peterson KS, şi colab. Caracterizarea eterogenității în patogeneza moleculară a nefritei lupice din profilurile transcripționale ale glomerulilor capturați cu laser. J Clin Invest. 2004;113(12):1722–1733.

11. Arazi A, şi colab. Peisajul celulelor imune în rinichii pacienților cu nefrită lupică. Nat Immunol. 2019;20(7):902–914.

12. Butler A, et al. Integrarea datelor transcriptomice unicelulare în diferite condiții, tehnologii și specii. Nat Biotechnol. 2018;36(5):411–420.

13. Hashimoto K, și colab. Transcriptomica unicelulară dezvăluie expansiunea celulelor T CD4 citotoxice la supercentenari. Proc Natl Acad Sci US A. 2019;116(48):24242–24251.

14. Singer M, et al. Un modul de genă distinct pentru disfuncție decuplat de activarea în celulele T care infiltrează tumori. Celulă. 2016;166(6):1500–1511.

15. Stubbington MJ, et al. Un atlas al transcriptoamelor celulelor T CD4( plus) de șoarece. Biol Direct. 2015;10:14.

16. Tibbitt CA, et al. Secvențierea ARN-ului unicelular a răspunsului celulei T helper la acarienii de praf de casă definește o semnătură distinctă a expresiei genei în celulele Th2 ale căilor respiratorii. Imunitate. 2019;51(1):169–184.

17. Mackay LK, şi colab. Calea de dezvoltare pentru CD103(plus)CD8 plus celulele T cu memorie rezidente în țesut ale pielii. Nat Immunol. 2013;14(12):1294–1301.

18. Chen PM și colab. Hipoxia țesutului renal dictează leziunea mediată de celulele T în nefrita lupică murină. Sci Transl Med. 2020;12(538):eaay1620.

19. Aubert N, et al. Caracterizarea unei meta-semnături moleculare de celule T de reglementare identifică gena pro-encefalinei ca un marker nou la șoareci [preprint]. Postat pe bioRxiv 6 martie 2020.

20. Martin MD, Badovinac VP. Definirea celulei T CD8 de memorie. Front Immunol. 2018;9:2692.

21. Willinger T, et al. Semnăturile moleculare disting memoria centrală umană de subseturile de celule T CD8 ale memoriei efectoare. J Immunol. 2005;175(9):5895–5903.

22. Ahrends T, et al. Celulele CD4 plus T ajută la crearea celulelor T CD8 plus de memorie cu capacități de reamintire înnăscute și independente de ajutor. Nat Commun. 2019;10(1):5531.

23. Yusuf I, et al. Producția de IL-4 celulelor foliculare ajutătoare ale centrului germinal T este dependentă de receptorul de semnalizare a moleculei de activare limfocitară (CD150). J Immunol. 2010;185(1):190–202.

24. Luzina IG, et al. Formarea spontană a centrilor germinali la șoarecii autoimuni. J Leukoc Biol. 2001;70(4):578–584.

25. Blaszczyk K, și colab. Rolul unic al STAT2 în transcripția constitutivă și indusă de IFN și răspunsurile antivirale. Cytokine Growth Factor Rev. 2016;29:71–81.

26. Swarnalekha N, și colab. Celulele helper rezidente T promovează răspunsuri umorale în plămân. Sci Immunol. 2021;6(55):eabb6808.

27. Hayward SL, et al. Indiciile de mediu reglează reprogramarea epigenetică a celulelor CD8 plus T de memorie rezidentă în căile respiratorii. Nat Immunol. 2020;21(3):309–320.

28. Sacher AG, et al. Celulele citotoxice CD4 plus T în cancerul vezicii urinare - o nouă licență de a ucide. Celula canceroasă. 2020;38(1):28–30.

29. Maehara T, et al. Limfocitele citotoxice CD4 plus T pot induce apoptoza celulelor endoteliale în scleroza sistemică. J Clin Invest. 2020;130(5):2451–2464.

30. Miragaia RJ, et al. Transcriptomica unicelulară a celulelor T reglatoare dezvăluie traiectorii de adaptare tisulară. Imunitate. 2019;50(2):493–504.

31. Doering TA, et al. Analiza rețelei dezvăluie gene și căi conectate central implicate în epuizarea celulelor CD8 plus T versus memorie. Imunitate. 2012;37(6):1130–1144.

32. Li J, şi colab. Nivelurile ridicate de locuințe favorizează epuizarea celulelor T CD8 plus antitumorale. Front Immunol. 2018;9:2981.

33. Seo H, et al. Factorii de transcripție TOX și TOX2 cooperează cu factorii de transcripție NR4A pentru a impune epuizarea celulelor CD8 plus T. Proc Natl Acad Sci US A. 2019;116(25):12410–12415.

34. Li H, şi colab. Celulele T CD8 disfuncționale formează un compartiment proliferativ, reglat dinamic în melanomul uman. Celulă. 2020;181(3):747.

35. Celhar T, Fairhurst AM. Modelarea clinică a lupusului eritematos sistemic: asemănări, diferențe și povești de succes. Reumatologie (Oxford). 2017;56(suppl 1):i88–i99.

36. Massengill SF, et al. Nefrita LES este asociată cu o expansiune oligoclonală a celulelor T intrarenale. Am J Rinichi Dis. 1998;31(3):418–426.

37. Winchester R, et al. Caracteristicile imunologice ale celulelor T intrarenale: traficul de clonotipuri ale lanțului de celule T extinse CD8 plus în nefrita lupică progresivă. Artrita Rheum. 2012;64(5):1589–1600.

38. Murata H, et al. Repertoriul receptorilor de celule T al celulelor T în rinichii pacienților cu nefrită lupică. Artrita Rheum. 2002;46(8):2141–2147.

39. Yost KE, et al. Înlocuirea clonală a celulelor T specifice tumorii după blocarea PD-1. Nat Med. 2019;25(8):1251–1259.

40. Collier JL, et al. Extremități nu atât de opuse ale spectrului: CD8 plus disfuncția celulelor T într-o infecție cronică, cancer și autoimunitate. Nat Immunol. 2021;22(7):809–819.

41. Chang A, și colab. Aspecte celulare ale patogenezei nefritei lupice. Curr Opin Rheumatol. 2021;33(2):197–204.

42. Kiner E, şi colab. Fenotipurile celulelor CD4 plus T intestinale sunt un continuum modelat de microbi, nu de arhetipurile TH. Nat Immunol. 2021;22(2):216–228.

43. Peine M, et al. Celulele hibride T-bet( plus )GATA-3( plus) stabile Th1/Th2 apar in vivo, se pot dezvolta direct din precursori naivi și limitează inflamația imunopatologică. PLoS Biol. 2013;11(8):e1001633.

44. Huang S. Celulele T-helper hibride: stabilizarea centrului moderat într-un sistem polarizat. PLoS Biol. 2013;11(8):e1001632.

45. Scharping NE, et al. Micromediul tumoral reprimă biogeneza mitocondrială a celulelor T pentru a determina insuficiența și disfuncția metabolică a celulelor T intratumorale. Imunitate. 2016;45(3):701–703.

46. ​​Scharping NE, et al. Stresul mitocondrial indus de stimularea continuă sub hipoxie duce rapid la epuizarea celulelor T. Nat Immunol. 2021;22(2):205–215.

47. Acharya N, și colab. Semnalizarea glucocorticoidului endogen reglează diferențierea celulelor T CD8 plus și dezvoltarea disfuncției în micromediul tumoral. Imunitate. 2020;53(3):658–671.

48. Mohan C, et al. Disecția genetică a patogenezei lupusului: o rețetă pentru autoanticorpi necrofili. J Clin Invest. 1999;103(12):1685–1695.

49. Hedrich CM, et al. Modulatorul elementului de răspuns cAMP controlează expresia IL2 și IL17A în timpul angajamentului de descendență CD4 și distribuția subgrupului în lupus. Proc Natl Acad Sci US A. 2012;109(41):16606–16611.

50. ElTanbouly MA, et al. VISTA este un regulator punct de control pentru repausul naiv al celulelor T și toleranța periferică. Ştiinţă. 2020;367(6475):eaay0524.

51. Zarour HM. Inversarea disfuncției celulelor T și a epuizării în cancer. Clin Cancer Res. 2016;22(8):1856–1864.

52. McKinney EF, et al. Epuizarea celulelor T, co-stimularea și rezultatul clinic în autoimunitate și infecție. Natură. 2015;523(7562):612–616.

53. Maxwell R, și colab. Impactul contrastant al corticosteroizilor asupra eficacității imunoterapiei anti-PD-1 pentru histologiile tumorale localizate în interiorul sau în afara sistemului nervos central. Oncoimunologie. 2018;7(12):e1500108.

54. Flint TR, et al. IL-6 indusă de tumori reprogramează metabolismul gazdei pentru a suprima imunitatea antitumorală. Cell Metab. 2016;24(5):672–684.

55. Hanoteau A, et al. Tratamentul cu ciclofosfamidă reglează echilibrul celulelor T CD8 plus specifice tumorii funcționale/epuizate. Oncoimunologie. 2017;6(8):e1318234.

56. Stoeckius M, et al. Cell Hashing cu anticorpi cu coduri de bare permite multiplexarea și detectarea dublă pentru genomica unicelulară. Genom Biol. 2018;19(1):224.

57. Zappia L, Oshlack A. Clustering arbori: o vizualizare pentru evaluarea clusterings la rezoluții multiple. Gigascience. 2018;7(7):giy083.

58. Korsunsky I, et al. Integrare rapidă, sensibilă și precisă a datelor dintr-o singură celulă cu Harmony. Metode Nat. 2019;16(12):1289–1296.

59. Tirosh I, et al. Disecarea ecosistemului multicelular al melanomului metastatic prin secv. ARN unicelular. Ştiinţă. 2016;352(6282):189–196.

60. Aibar S, et al. SCENIC: inferență și grupare a rețelei de reglementare cu o singură celulă. Metode Nat. 2017;14(11):1083–1086.

61. Tilstra JS, et al. Expresia TLR9 intrinsecă a celulelor B este protectoare în lupusul murin. J Clin Invest. 2020;130(6):3172–3187.

【Pentru mai multe informații: david.deng@wecistanche.com / WhatApp:86 13632399501】