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內容摘要：克羅恩病的單細胞分析揭示了腸道炎癥的詳細情況( Credit: Immunity (2023). DOI: 10.1016/j.immuni.2023.01.002)神秘的地球uux.cn）據by A 西安新城外圍女兼職伴游服務vx《134-8006-5952》提供外圍女上門服務快速選照片快速安排不收定金面到付款30分鐘可到達

克羅恩病的單細胞分析揭示了腸道炎癥的詳細情況( Credit: Immunity (2023). DOI: 10.1016/j.immuni.2023.01.002)
（神秘的地球uux.cn）據by Allessandra DiCorato, Broad Institute of MIT and Harvard：麻省理工學院布羅德研究所（Broad Institute of MIT）、哈佛大學（Harvard）和馬薩諸塞州總醫院（Massachusetts General Hospital）的恩病研究人員構建了克羅恩病（Crohn’s disease）的高分辨率細胞圖譜。克羅恩病是單的詳西安新城外圍女兼職伴游服務vx《134-8006-5952》提供外圍女上門服務快速選照片快速安排不收定金面到付款30分鐘可到達一種慢性疾病，免疫系統過度活躍會導致整個腸道炎癥，細胞細情導致腹痛、分析腹瀉和體重減輕等癥狀。揭示這種病很難治療，腸道經常需要住院治療。炎癥
該圖譜是克羅況迄今為止對克羅恩病患者單細胞的最大研究，包含71名健康個體和不同炎癥狀態患者的恩病西安新城外圍女兼職伴游服務vx《134-8006-5952》提供外圍女上門服務快速選照片快速安排不收定金面到付款30分鐘可到達700000多個細胞的基因表達譜。
該研究結果于1月30日發表在《免疫》雜志上，單的詳為克羅恩病的細胞細情生物學過程提供了詳細的細胞畫像，克羅恩病是分析小腸和大腸所特有的。這些數據還揭示了與該疾病并發癥相關的揭示基因和途徑，這些基因和途徑有朝一日可能成為新藥的腸道靶點。此外，研究結果可以幫助研究人員預測并最終預防癥狀的發作，或者理解為什么一些患者對治療有反應而另一些患者沒有反應。
“我們開始發現，克羅恩病不是一種疾病，它有多種亞型，”該研究的高級作者、核心研究所成員、布羅德大學克拉曼細胞觀察站主任Ramnik Xavier說。Xavier還是哈佛醫學院Kurt J.Isselbacher醫學教授、計算與整合生物學中心主任、馬薩諸塞州總醫院分子生物學系核心成員，以及麻省理工學院微生物組信息學與治療學中心聯合主任。澤維爾實驗室的研究科學家孔令佳是這項研究的第一作者。
“我們真的想為這個領域建立一個資源，”這項研究的作者、布羅德大學免疫學項目副主任雅克·德古因（Jacques Deguine）說。“已經有了一系列疾病的圖譜，但現在我們的領域已經發展到足以開始解決涉及不同器官的復雜疾病中的這些問題。這正朝著個體化理解生物學的方向邁進。”
炎癥洞察
此前的遺傳學研究已經確定了基因組中與克羅恩氏癥相關的200多個位置。但Xavier的團隊知道，要完全了解這種疾病，他們需要一個能夠捕捉其全部復雜性的細胞圖譜。他們研究了胃腸道兩個部分的炎癥和非炎癥細胞：大腸和回腸，小腸的最后一個部分，常受克羅恩病的影響。

在基因RNF168被敲除后，成纖維細胞的熒光圖像顯示細胞核（藍色）和膠原蛋白（綠色），RNF168是研究人員發現的三個基因之一，參與膠原蛋白的產生，可能導致腸道中的疤痕組織。資料來源：Vladislav Pokatayev
科學家們使用單細胞RNA測序來分析單個腸道細胞的基因活性。他們發現，免疫細胞和間質——腸道內形成和支撐結締組織的細胞——在疾病期間的成分發生了變化。腸的內襯顯示出更多的基因表達變化，其中一些變化是大腸或小腸獨有的。他們還發現，以前與疾病風險相關的基因在每個器官中的表達是不同的。
Deguine說：“我認為這真的為理解為什么克羅恩病炎癥會在一個器官和另一個器官中表現，以及某些治療方法可能會不同地影響不同的疾病亞型奠定了基礎。”。
走向個性化醫學
大約50%至60%的克羅恩病患者對藥物有反應，有些患者癥狀復發。澤維爾表示，這表明克羅恩病是由多種生物學機制引起的，需要針對個別患者進行治療。他和Deguine補充道，他們團隊的許多發現都指向個性化治療的可能目標。例如，他們發現了三種與膠原蛋白產生有關的基因，這些基因可能會導致腸道中的疤痕組織，使腸道變得更硬，更不容易通過食物——這是克羅恩病的常見并發癥。
令他們驚訝的是，研究人員發現克羅恩的患者即使在他們的組織看起來沒有發炎的情況下，也有一定的基因表達特征。這可能表明，即使在內窺鏡檢查中組織似乎已愈合，也存在可檢測到的疾病跡象。了解導致低度炎癥的途徑有助于預測癥狀何時發作。
未來，澤維爾的團隊計劃通過從一系列祖先的患者身上采集樣本來擴展他們的圖譜。Deguine還希望研究不同治療前后的患者，以追蹤他們的病情進展。Xav說：“這些項目是合作研究，包括患者、臨床醫生、臨床協調員、數據生成器和計算生物學家。”