Nature 多组学分析为你揭晓心肌梗死的时空图谱
Spatialmulti-omicmapofhumanmyocardialinfarction
(资料图片仅供参考)
人心肌梗死空间多组学图谱
影响因子：69.504/Q1
发表期刊：Nature
发表日期：2022年8月
通讯作者单位：德国亚琛工业大学，德国海德堡大学
研究背景
冠心病引起的急性心肌梗死是心血管死亡的最大原因，而心血管死亡又是全球死亡的主要原因。心肌梗死的急性治疗已经取得了实质性进展，主要集中在经皮冠状动脉介入治疗，从而降低急性死亡率。然而，心肌梗死后左室心脏重塑的发病率和死亡率仍然很高。心肌梗死后的心脏重构包括免疫细胞的招募和梗死区域的划分，接着是坏死组织的吸收、吞噬、肌成纤维细胞的激活、瘢痕形成和新生血管的形成。了解从急性缺血事件到慢性心脏瘢痕形成的心脏重构过程的确切细胞和分子机制将是开发新的治疗方法的关键。
2022年8月，德国亚琛工业大学RafaelKramann研究组与海德堡大学JulioSaez-Rodriguez研究组合作在Nature上发表了文章Spatialmulti-omicmapofhumanmyocardialinfarction，通过对心肌梗死患者与对照组样本中心肌组织在不同时间点、不同生理结构区域的单细胞基因表达、染色质可及性分析以及空间转录组分析，生成了心肌梗死后人类心脏重构的一体化高分辨率图谱，为评估心肌细胞组成类型、修复与重塑过程的全面理解提供了工具，为心肌梗死领域的研究提供了重要参考，也为心脏疾病的治疗提供了重要基础。
技术路线
研究结果
01心肌梗死的空间多组学图谱
研究者应用联合单细胞多组学策略，包括单核RNA测序（10xsnRNA-seq）和单核染色质可及性测序（10xsnATAC-seq），以及来自同一组织的空间转录组测序（10xVisium），以前所未有的空间和分子分辨率绘制了处于稳态和心肌梗死后的人类心脏细胞图谱。研究者共分析了来自23个病人的31个样本，包括4个非移植供体心脏作为对照，以及急性心肌梗死患者坏死区（缺血区和边界区）和未受影响左心室心肌（远端区）的组织样本,还分析了9例心肌梗死后晚期显示缺血性心脏病的心脏标本。
研究者使用snRNA-seq和snATAC-seq数据集独立建立了主要人类心脏细胞类型的图谱，其中snATAC-seq数据中比snRNA-seq多了两种细胞类型：肥大细胞和脂肪细胞。由于每个空间转录组学位点捕获了一群细胞，研究者通过在同一样本的snRNA-seq注释数据的基础上对每个空间位点进行了分解来提高其分辨率。从每个病人的空间转录组学中估计的细胞类型组成与snRNA-seq和snATAC-seq数据中各自的观察组成基本一致。然后，研究者用PROGENy方法估计了空间基因表达数据中每个点的信号通路活动。将空间定位的通路活动与每个点的估计细胞丰度进行比较，使他们能够将空间细胞组成的信息与每个玻片的细胞功能联系起来。总之，本研究的综合空间图谱使研究者能够绘制细胞类型丰度、信号通路活动、转录因子结合活动和GWAS信号在整个心脏组织分区的谱图，为人类心肌梗死后的组织重塑过程提供一个深入的观点。
02心脏组织的空间结构
为了探索心肌组织的空间组织，研究者对空间转录组所有样本spots的细胞组成类型采用无监督聚类，鉴定了九个细胞类群并定义为主要的细胞类型生态位（niche）。通过将这些生态位在空间中可视化，发现一些生态位与背后的样本条件密切相关。然后研究者测试了从snRNA-seq得出的细胞类型在细胞类型生态位中的过度代表性，并观察到了4个肌源性细胞niches（1,7,8,9），其中主要包含心肌细胞、内皮细胞和周细胞，以及1个纤维化细胞niche（niche4），其中主要包含成纤维细胞、髓样细胞和淋巴细胞，和1个炎症细胞niche（niche5）。研究者的综合结果提供了对细胞共定位事件的全面描述，使他们能够在这个图谱中对所有组织分区进行下游的分子比较。
接下来研究者测试了单个空间位点内主要细胞类型的丰度是否可以通过其邻域的细胞类型组成所描述的空间背景来预测。他们用MISTy评估了三种不同的相邻区域大小：（1）细胞类型丰度在一个空间位点内的重要性（colocalization），（2）在局部邻域（半径为1个空间位点），以及（3）在扩展的邻域，扩大到半径为15个空间位点。他们观察到内皮细胞对其所有spots内的vSMC、周细胞、脂肪细胞和心肌细胞的丰度最具预测性，可能反映了脉管系统细胞类型之间的依赖性。淋巴细胞和骨髓细胞与免疫细胞浸润和炎症区显示出很强的相互依赖性。这一点与niche5所捕获的现象一致。此外，研究者还观察到髓样细胞和成纤维细胞之间的强烈依赖性，二者在niche4中强烈共富集。
03心脏组织的结构变化
为了确定心肌梗死重塑过程中的总体组织差异，研究者在分子和组成水平上比较了不同组织形态区域、时间点和个体的样本。作者定义了三个主要样本分组：肌源性富集（包括对照、邻近和偏远区域样本），纤维化富集（包括所有纤维化区样本，除了一个）和缺血性富集（包括所有缺血区样本）样本。它们的伪混合细胞空间转录组学的层次聚类分析结果支持这种分组，并在UMAP图中展现。接下来研究者分析了样本分组之间的细胞类型组成变化是否也反映为空间转录组学中主要细胞类型之间空间依赖性的变化。为此，他们比较了先前使用MISTy计算的每种主要细胞类型在三个不同样本分组之间的三种不同邻域类型（共定位，邻近和延伸邻域）中预测其他细胞类型的重要性。其中，与组织瘢痕形成过程存在更为广泛的缺血性富集样本和纤维化富集样本相比，成纤维细胞的分布仅在包围脉管系统的肌源性富集的样本中才能更好地被存在于邻近区域的vSMC预测。这表明了心脏血管在定义整体心肌结构中的重要性，以及成纤维细胞和骨髓细胞的独特空间依赖性，这有利于获得疾病特异性空间组织重塑的分子。
04心肌梗死后的分子变异
为了以无偏好的方式研究不同样本中类似组织结构之间的分子差异，研究者根据基因表达情况对所有空间位点进行聚类，产生了一组分子niches，鉴定得到了与炎症和纤维化过程（niche3,6和9），vSMC（niche11）和肌源性区域（niche1,2,4,5和12）相关的分子生态位。富含心肌细胞的分子生态位在缺血丰富的样本中被耗尽，而富含纤维化和炎症的分子生态位在成肌丰富的样本中被耗尽。此外，作者还观察到在心肌细胞中均有富集的分子niche1,2和4具有不同的分子特征，分子niche1在对照和偏远区域样品中富集，niche2在邻近区域样品中的受损组织区域富集。总的来说，分子生态位的比较指出了远端心肌与对照组之间的细微变化，以及边界区与对照组和远端区之间的预期差异，而这些差异在细胞类型生态位的比较中是检测不到的。这表明在本研究的数据中存在着心肌细胞状态的功能差异。
05疾病特异性的心肌细胞状态
为了进一步研究心肌细胞的不同状态，了解心肌梗死后心肌细胞的分子异质性，研究者将来自心肌细胞的snRNA-seq和snATAC-seq数据整合到一个共同的低维空间中进行分析。通过细胞聚类，跨越多个样本和形式揭示了心室心肌细胞的五种细胞状态（vCM1-5）。通过差异基因表达分析发现vCM1与富含肌源性的样本相关，而vCM3与缺血性样本显著相关，并通过单分子荧光原位杂交（smFISH）验证，表明这些心肌细胞状态代表了心肌梗死期内不同的细胞应激状态（即vCM1：“非应激”；vCM2：“预应激”；和vCM3：“应激”）。
之后，研究者在边界区域样本的空间转录组学中检查了VCM标记基因，因为这一区域的空间重塑与心脏功能的恢复有着密不可分的关系。作者观察到ANKRD1和NPPB的空间基因表达模式存在广泛的异质性。空间基因表达数据的通路分析表明受损区域内TGFβ信号活性增加，但缺氧通路活性分布均匀。边界区域样本的细胞状态空间图显示，vCM1仅位于左上角未受伤的角落，vCM2位于中上部区域，作为从受伤到远处心肌的过渡区，并且vCM3主要位于受伤区域内的过渡区下面，表明了心肌细胞的重塑过程。
06心肌细胞状态的可变性
为了推断基于增强子的基因调控网络（eGRN），研究者从snRNA-seq和snATAC-seq整合数据中识别出了心肌细胞状态和主要的转录调节因子，反映了与支持重塑期间心肌细胞状态空间变化的分子生态位相关的表达模式。接下来，研究者评估了样本组之间每个空间点及其局部邻近区域（半径为五个空间位点）内受压心肌细胞状态vCM3与其他细胞类型的依赖性，结果表明受压心肌细胞vCM3可以在不同的空间细胞类型邻近区域找到，这些邻近区域富含不同成分的vSMCs、成纤维细胞、脂肪细胞或骨髓细胞。
07心脏内皮细胞异质性
snRNA-seq和snATAC-seq数据的整合鉴定了来自所有主要血管床的5种内皮细胞亚型，即毛细血管内皮细胞、动脉内皮细胞、静脉内皮细胞、淋巴和心内膜内皮细胞。对富含肌源性、富含缺血和富含纤维化的样本中的细胞比例进行分析，发现缺血样本中的毛细血管内皮细胞减少，而静脉内皮细胞同时增加。此外，淋巴管内皮细胞在缺血区域显著增加，表明在心脏损伤后调节免疫应答的淋巴管丰度增加。研究者将不同内皮细胞亚型与空间转录组学中其他主要细胞类型丰度相关联，观察到动脉内皮细胞的标记物在一个位点内和局部邻近区域（半径为五个空间位点）被vSMCs预测得最好，这反映了心脏中动脉和小动脉的解剖结构。总之，研究者解析了所有主要的内皮细胞状态，将它们定位在空间中，并描述了它们的空间依赖性。
08心肌成纤维细胞分化
为了剖析人类心脏纤维化的分子和细胞机制，研究者利用整合的snRNA-seq和snATAC-seq数据对所有成纤维细胞进行聚类，并鉴定了四个亚群，其中Fib1为肌成纤维祖细胞，Fib2包含终末分化的肌成纤维细胞。通过对marker基因在空间转录组数据集中的可视化，作者观察到Fib1和Fib2在心脏损伤后呈现相互排斥的区域富集。为了了解这些基质细胞分化过程的调节机制，研究者推断了一个成纤维细胞eGRN。聚类分解了两个eGRN模块，每个模块对应不同的成纤维细胞状态，并确定了肌成纤维细胞分化的潜在调节因子。结合空间转录组确定了KLF4和TEAD3对肌成纤维细胞分化的影响。
09纤维细胞-髓样细胞的空间关系
