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Acute and chronic infections drive distinct trajectories in human memory CD4+ T cell formation
隶属关系及备注
文章信息
关键词
介绍
持续性感染,例如人类免疫缺陷病毒 (HIV)、乙型肝炎病毒 (HBV) 和丙型肝炎病毒 (HCV) 感染,以及肿瘤,都构成重大的健康负担。T 细胞是这些疾病预后和发病机制的关键决定因素,也是极具潜力的治疗靶点,例如免疫检查点阻断疗法。与持续性感染和肿瘤相关的慢性抗原暴露和刺激会驱动 T 细胞分化和效应功能的重定向和适应。 1 T 细胞对慢性抗原暴露的适应性研究主要集中在 CD8 + T 细胞上,通常被称为 T 细胞耗竭。 2 3 耗竭的 CD8 + T (TEX) 细胞的特征是效应功能降低,例如 IFNγ 和 TNF 的产生减少;抑制性受体(例如 PD-1 和 LAG3)的表达保留;代谢改变;以及独特的转录程序和表观遗传图谱。 4 5 虽然 TEX 细胞功能受限有利于病毒持续感染和肿瘤进展,但这种对持续抗原暴露的功能性适应也限制了过度免疫病理反应,并确保了残余 T 细胞免疫的维持。 2 6 然而,TEX 细胞免疫的协调机制尚未完全阐明。
CD40 T 细胞在协调 CD81 T 细胞反应中起着核心作用。实验模型,例如小鼠慢性淋巴细胞性脉络丛脑膜炎病毒 (LCMV) 感染模型,表明 CD42 T 细胞的耗竭会导致病毒血症失控和 TEX 细胞分化改变 3,4。CD45 T 细胞的重建可增强 TEX 细胞的效应功能并降低病毒载量 6。同样,在人类中,CD47 T 细胞的丢失与 HIV 疾病进展相关,而病毒特异性 CD48 T 细胞频率的降低与慢性 HCV 感染相关 9。这些观察结果强调了 CD410 T 细胞在持续抗原暴露期间 TEX 细胞免疫中的关键作用,并支持增强 CD411 T 细胞作为一种有前景的慢性感染和肿瘤免疫治疗策略。虽然已知慢性抗原刺激会改变 CD4 + T 细胞反应的细胞因子谱 3 ,并诱导一种独特的分子特征,该特征与 CD8 + TEX 细胞的部分分子特征重叠, 11 ,但我们对 CD4 + T 细胞的相关分化和维持的理解仍然有限,尤其是在人类中。
对慢性抗原暴露期间 T 细胞免疫的认识主要建立在 LCMV 感染的小鼠模型之上。然而,对人类慢性感染中 T 细胞反应的研究也表明,LCMV 模型低估了临床环境中观察到的特殊性和异质性。HCV 是研究人类 T 细胞免疫的宝贵模型,因为其结果具有二元性——自发清除或(大多数情况下)慢性感染。如果未诊断或未治疗,慢性 HCV 感染可能导致进行性肝病、肝硬化和肝细胞癌。慢性感染可以通过直接抗病毒药物(DAA)治愈,这些药物干扰病毒的复制机制,从而实现病毒学上的完全治愈。疾病进展或病毒清除受到 HCV 特异性 T 细胞反应的关键影响,众多研究(例如 T 细胞耗竭和 MHC 等位基因的影响)证实了这一点。 18 19 尽管 HCV 特异性 CD4 + T 细胞在协调急性和慢性 HCV 感染的抗病毒免疫中发挥着关键作用,但人们对它们的转录异质性、发育轨迹和记忆形成知之甚少。
本文旨在解决 HCV 特异性 CD40 T 细胞生物学研究中的关键挑战,例如其在慢性感染中的低频率以及 MHC II 类分子的多样性 10
2020.Zoldan, K. ∙ Ehrlich, S. ∙ Killmer, S. …Th1-Biased Hepatitis C Virus-Specific Follicular T Helper-Like Cells Effectively Support B Cells After Antiviral TherapyFront. Immunol. 2021; 12, 742061Google Scholar 。据我们所知,本文首次整合了人类病毒特异性 CD43 T 细胞的表型和功能分析的单细胞 RNA 测序数据集。我们利用肽负载的 MHC II 类四聚体,直接从急性、慢性、DAA 治愈和自发清除 HCV 感染患者的体内分离鉴定出这些细胞,从而能够确定其异质性,并绘制其在急性及慢性抗原暴露下的分化轨迹和记忆形成过程。这些发现对于理解 CD44 T 细胞在急性及慢性抗原刺激下的免疫反应具有广泛的意义,其应用范围不仅限于 HCV 治疗,还包括疫苗接种和癌症治疗等领域。
结果
感染结果影响 HCV 特异性 CD40 T 细胞反应
为了研究急性感染和自发清除感染与慢性感染和治疗治愈的病毒感染中病毒特异性 CD40 T 细胞亚群的多样性( 图 1A ; 表 S1 ),我们采用肽负载的 MHC II 类分子(pMHCII)四聚体技术,在体外分析了未经刺激的 HCV 特异性 CD41 T 细胞( 数据 S1 )。我们纳入了靶向 DRB1515:01 呈递的 NS33 和 NS34 表位以及 DRB1701:01 呈递的 NS4B6 表位的 CD42 T 细胞( 表 S2 )。 MHC II 类等位基因 DRB1 ∗ 01:01 和 DRB1 ∗ 15:01 在全球范围内普遍表达,在我们生物样本库中纳入的 HCV 感染献血者中,分别有 14.4%和 9.7%的人检测到这些等位基因( n 分别为 201 和 135,总共 1395 人; 图 S1 A)。HCV 特异性 CD4 + T 细胞在急性感染和自发清除感染中很容易检测到(90%),但在慢性感染中则较少检测到,在基于 pMHCII 四聚体的富集后,慢性感染患者的检测率仅为 48%( 图 1 B)。与慢性感染、治愈感染和自发清除感染相比,急性感染中可检测到的病毒特异性 CD4 + T 细胞群的频率显著增加( 图 1 C)。表型分析显示,大多数 HCV 特异性 CD4+ + T 细胞表达 CXCR3,表明其具有 Th1 分化特征。部分 HCV 特异性 CD4+ + T 细胞也表达 CXCR5,CXCR5 是 Tfh 细胞的常用标志物。根据目前的命名法,共表达 CXCR3 和 CXCR5 的 2121.Eisenbarth, S.C. ∙ Baumjohann, D. ∙ Craft, J. …CD4(+) T cells that help B cells – a proposal for uniform nomenclatureTrends Immunol. 2021; 42:658-669Google Scholar 循环细胞被标记为 cTfh1 样细胞,而 CXCR3+/CXCR5− 细胞则被命名为 Th1 样细胞( 图 1D )。 病毒特异性 CD4 + T 细胞中 cTfh1 样细胞的比例在治愈后并未显著增加,但在自发清除后与病毒血症期相比显著升高( 图 1D ,中位数:急性期 19.5%,慢性期 22.1%,随访期 34.6%,清除期 73%, 图 S1B )。接下来,为了更全面地评估慢性感染与清除期病毒特异性 CD4 + T 细胞的辅助性 T 细胞极化特征,我们进行了单细胞 RNA 测序(scRNA-seq)分析( 数据 S2 ; 表 S3 )。我们分析了慢性 HCV 感染后治愈的患者( n = 5)的非初始 HCV 特异性 CD4 + T 细胞,并与急性 HCV 感染患者( n = 3;均为急性自愈)和自发清除 HCV 的患者( n = 4)进行了比较。对辅助性 T 细胞极化特征进行比较基因集富集分析(GSEA)发现,尽管不同感染时间点获得的 HCV 特异性 CD4 + T 细胞在基于 CXCR3/CXCR5 蛋白表达的表型上基本相似,但它们的辅助性 T 细胞极化存在差异( 图 1E 、 S1C 和 S1D; 表 S4 )。更具体地说,病毒特异性 CD4 + T 细胞在急性及慢性 HCV 感染中表现出以促炎性 Th1 和 Th17 特征为主,而真正的记忆性 HCV 特异性 CD4 + T 细胞在自发清除后则表现出平衡的辅助性 T 细胞极化,这可能反映了它们能够分化为性质不同的辅助性 T 细胞亚群。 相比之下,慢性 HCV 感染和治愈的 HCV 感染中的病毒特异性 CD4 + T 细胞偏向于 Tfh 特征,其中 HCV 治愈后的细胞没有表现出伴随的 Th1 或 Th17 特征。 这一观察结果表明,在慢性丙型肝炎治愈期间和治愈后检测到的 cTfh1 样病毒特异性 CD4 + T 细胞,以及自发清除后的情况,经典的 Tfh/Th1 极化并不能充分代表这些情况。
活化和静息的 CD4 + T 细胞状态根据 HCV 感染阶段而分离
为了更客观地确定急性期和自发清除期感染与慢性期和治疗治愈期感染中病毒特异性 CD40 T 细胞的异质性,我们分析了从 510 个(急性期)、344 个(慢性期)、370 个(治愈期)和 530 个(清除期)HCV 特异性 CD41 T 细胞中获得的单细胞转录组。Leiden 聚类分析揭示了 5 个不同的簇( 图 2A 、 S2A 和 S2B)。比较这 5 个簇,差异表达基因 (DEG) 包括 TOX、PRDM1、MKI67、CD38、MYC、TBX21、ZEB2、LAG3、CD52、PTGER2 和 CCR7 ,涵盖了表观遗传重塑、激活、效应细胞调控和迁移特征( 图 2B 、 S2C 和 S2D)。更准确地说,观察到了具有聚类特征的基因表达,例如, PTPN13 和 CTLA4 (聚类 1); NR4A3、CREM 和 IGF2R (聚类 2); TBX21 、 ZEB2 、 PRDM1、STAT1 和 PDCD1 (聚类 3); SELL、CCR7、IL7R、LEF1 和 TCF7 (聚类 4);以及 CXCL13、NKG7、LAG3、CD52 和 GNG4 (聚类 5)。根据各种免疫相关通路的富集分析( 图 2C )和人 T 细胞活化图谱,聚类 1、2 和 4 处于更接近静息状态,而聚类 3 和 5 则代表活化/效应细胞簇( 图 2D )。单细胞数据显示,Th1、Th2 和 Th17 特征重叠,集中于簇 3 和簇 5,反映的是标记基因重叠有限的激活状态,而非真正的谱系状态( 图 S2 E–S2G)。Tfh 特征富集于簇 1、簇 2 和簇 4,与静息/维持状态的特征重叠( 图 2 C 和 S2 E)。 这一观察结果进一步支持了经典极化模型并不能完全重现慢性病毒感染中 CD43 T 细胞分化的观点。通过绘制感染时间点和结果图,我们发现,从病毒血症患者(急性期和慢性期)获得的 HCV 特异性 CD44 T 细胞比从病毒清除期(治愈期和清除期)获得的细胞表现出更强的激活特征( 图 2E )。相应地,HCV 特异性 CD45 T 细胞的异质性呈现出不同的模式,不同的细胞簇在特定的感染时间点占主导地位( 图 2F )。事实上,从病毒血症期(急性期和慢性期)获得的 HCV 特异性 CD46 T 细胞主要属于 Leiden 簇 3 和 5,而从病毒清除期(治愈期或清除期)患者获得的细胞则主要位于簇 1、2 和 4 中( 图 2G )。更确切地说,来自慢性感染患者的病毒特异性 CD47 T 细胞在第 5 簇中占主导地位,而第 3 簇主要代表来自急性感染患者的 HCV 特异性 CD48 T 细胞,这些细胞中转录因子 ZEB2、TBX21、PRDM1 和 STAT1 的表达增加,表明其被强制分化为效应细胞。相比之下,第 1 簇主要由来自治疗治愈患者的 HCV 特异性 CD49 T 细胞组成,仅有少量细胞来源于其他感染阶段。第 2 簇和第 4 簇则主要由自发清除感染的细胞组成。 通过对串联流式细胞术表达数据进行无监督的 FlowSOM/ConsensusClusterPlus 分析,在蛋白质水平上重现了这些发现,并识别出五个簇:簇 1 和簇 2 主要由来自治愈或清除感染的细胞组成,这些细胞具有更静息的 Bcl-2+表型;而簇 3-5 包含表达 CD38、ICOS 和/或 T-bet 的活化细胞,这些细胞在病毒血症状态下富集( 图 2H 和 S2H )。因此,HCV 特异性 CD410 T 细胞的异质性在慢性感染和治愈感染与急性感染和自发清除感染中存在显著差异,前者包含静息细胞和活化细胞。
在慢性丙型肝炎病毒感染中,干细胞样和效应 CD4 + T 细胞轴得以维持。
干细胞样 CD4 + T 细胞在慢性感染治愈后形成长效记忆。
干细胞样 HCV 特异性 CD40 T 细胞可激活再次感染。
慢性感染治愈后形成的 CD4 + T 细胞记忆与传统记忆不同
讨论
与先前在人类、猕猴和小鼠病毒感染中的研究结果一致, 20 26 27 28 我们观察到在急性及慢性丙型肝炎病毒(HCV)感染中均出现了具有循环 Tfh1(cTfh1)表型的病毒特异性 CD44 T 细胞。这些 cTfh1 细胞表现出 Tfh 和 Th1 谱系的重叠特征,包括 CXCR5、PD-1 和 CXCR3 的表达。在非病毒血症感染阶段,无论病毒清除是自发发生还是在直接抗病毒治疗后发生,cTfh1 表型均占 CD45 T 细胞的主导地位。然而,转录组分析显示,cTfh1 表型细胞的基因表达特征会根据感染进程而有所不同。事实上,与自发病毒清除后平衡的 CD46 辅助性 T 细胞极化谱相比,慢性感染中出现的 cTfh1 表型细胞具有更显著的 Tfh 样基因特征。这一观察结果表明,在急性清除感染中,CXCR5 表达与 Tfh 细胞分化存在解耦现象,这与可塑性相关;而在慢性治愈感染中,分化动力学则发生改变。然而,这种分化偏好是否与慢性炎症环境下的可塑性受限有关,仍有待阐明。在慢性治愈的 HCV 感染背景下观察到的 HCV 特异性 CD47 T 细胞的 Tfh 偏好,可能反映了 T 细胞免疫的协调程序受到持续抗原暴露的挑战,因为 Tfh 细胞在 B 细胞辅助和维持病毒特异性 CD88 T 细胞方面也起着关键作用,即使在慢性感染中也是如此。 29 30 我们的研究结果共同支持了这样一种观点,即基于互斥的 Th1、Th2、Th17 和 Tfh 谱系的经典 CD4 + T 细胞极化范式不足以描述慢性病毒感染期间观察到的复杂转录和功能状态,这凸显了在慢性疾病中重新定义 CD4 + T 细胞命运模型的必要性。 31
本研究表明,慢性丙型肝炎病毒(HCV)感染中观察到的 CD40 T 细胞反应并非由单一分化的细胞群组成,而是由干细胞样亚群和效应亚群构成,分别以 Bcl-2 和 T-bet/ICOS 的表达为特征。效应亚群的功能和转录谱与急性诱导的 HCV 特异性 CD41 效应 T 细胞不同。慢性效应 CD42 T 细胞的特征是细胞因子产生减少,同时效应功能负调控因子(如 GNG4 和 CD52)的表达增加, 表明其功能受到抑制 3,4。这与先前在慢性淋巴细胞性脉络丛脑膜炎病毒(LCMV)感染小鼠模型中的研究结果一致,该模型中病毒特异性 CD45 T 细胞表现出类似耗竭的特征 6。在抗原刺激下,HCV 特异性 CD47 T 细胞中存在一个离散的干细胞样细胞群,该细胞群维持着慢性效应细胞库。这些干细胞样 CD4+ + T 细胞在急性感染早期出现,与疾病结局无关,并表达 CCR7 和 SELL ,提示其具有先发制人般的形成 34 和淋巴组织监视能力。 35 值得注意的是,即使在治疗治愈后,它们仍然存在,并伴随抗原撤离,这凸显了它们的持久性并支持了其干性潜能。对 HCV 特异性干细胞样 CD4+ + T 细胞的转录组分析显示,其基因表达谱与先前在慢性 LCMV 感染 36 和肿瘤小鼠模型中描述的祖细胞/干细胞样 CD4+ + T 细胞一致。 37
此外,从慢性感染中获得的病毒特异性干细胞样 CD4 + T 细胞也与小鼠和人类慢性感染及癌症中的祖细胞耗竭的 CD8 + T 细胞具有共同的关键特征(例如,TOX、PD-1 和 CXCR5 的表达)。 34
3838.Lan, X. ∙ Mi, T. ∙ Alli, S. …Antitumor progenitor exhausted CD8+ T cells are sustained by TCR engagementNat. Immunol. 2024; 25:1046-1058Google Scholar 3939.Zehn, D. ∙ Thimme, R. ∙ Lugli, E. …‘Stem-like’ precursors are the fount to sustain persistent CD8+ T cell responsesNat. Immunol. 2022; 23:836-847Google Scholar 4040.Cai, C. ∙ Samir, J. ∙ Pirozyan, M.R. …Identification of human progenitors of exhausted CD8+ T cells associated with elevated IFN-γ response in early phase of viral infectionNat. Commun. 2022; 13, 7543Google Scholar 综上所述,这些观察结果突显了 T 细胞谱系、物种和疾病背景下保守的分化轨迹和概念命运框架。
此外,我们的数据表明,干细胞样 CD40 T 细胞在慢性 HCV 感染治愈后仍然存在,形成持久稳定的记忆细胞库,从而成为 HCV 特异性 CD41 T 细胞应答长期维持的关键命运决定点。HCV 治愈后的这种记忆样 CD42 T 细胞库表现出适应性免疫记忆的典型特征,包括长期持续存在和再次激活的能力。3 慢性 HCV 感染经治疗治愈后,HCV 特异性 CD44 T 细胞的细胞因子产生量低于自发清除病毒后的常规记忆 CD45 T 细胞。这表明,在慢性感染期间建立的病毒特异性 CD46 T 细胞的功能适应性即使在抗原撤离后也能维持。相应地,HCV 治愈后,HCV 特异性 CD47 T 细胞中也印记了慢性感染的转录谱,类似于在耗竭的病毒特异性 CD88 T 细胞中观察到的慢性瘢痕。 42 43 44 45 治愈后 HCV 特异性 CD4 + T 细胞的慢性瘢痕形成,与 CD8 + T 细胞类似,也体现在无伴侣 NFAT 特征、LAG3 相关损伤特征以及其他 T 细胞耗竭转录标志的富集表达上。 46 47 48 值得注意的是,CD4 + T 细胞的瘢痕转录程序在慢性期和治愈后均得以保留,其倾向于静止和维持状态,包括 BCL2 和 IL7R 的高表达,而非效应分化。 因此,这种功能适应可能确保在慢性抗原暴露的情况下病毒特异性 CD4 + T 细胞的持续存在和记忆形成,但与急性暴露相比,其分化轨迹截然不同。感染自行清除。
维持耗竭 T 细胞状态的重要调控因子是转录调控因子 TOX。 49 50 51 与 CD8 + T 细胞中已充分表征的 TOX 引导的耗竭轨迹类似,我们观察到 CD4 + T 细胞的慢性抗原暴露可诱导 TOX 和 PD-1 的持续表达,且这些特征在治愈后仍然存在。然而,与 CD8 + T 细胞不同, 49 50 51 在自发清除病毒后,病毒特异性 CD4 + T 细胞中 TOX 也高表达,这表明在 CD4 + T 细胞中,TOX 可能标志着更广泛的维持程序。尽管 TOX 的表达水平同样很高,但其转录活性却有所不同,涉及的基因也不同,例如,在 HCV 治愈和自发清除中,分别涉及 TCF7 、 NFKBIA 和 IFITM1 以及 FOXP1 、 IL2RG 和 STAT4 。这一观察结果表明,TOX 调控着多种 T 细胞维持程序,因此可能代表着建立依赖于抗原暴露动态的 CD4 + T 细胞记忆的关键枢纽。与 TOX 作用后自发清除的 HCV 特异性 CD4 + T 细胞相比,治愈后 HCV 特异性 CD4 + T 细胞中也检测到了不同的转录网络,这表明 T 细胞会根据不同的刺激环境进行适应性调整。这种转录因子网络的重塑已被报道为 T 细胞灵活应对各种炎症和环境信号的标志性特征 52
5353.Doering, T.A. ∙ Crawford, A. ∙ Angelosanto, J.M. …Network analysis reveals centrally connected genes and pathways involved in CD8+ T cell exhaustion versus memoryImmunity. 2012; 37:1130-1144Google Scholar ,并且正如本研究所示,它也成为塑造不同感染过程中 CD4 + T 细胞命运的关键机制。
总之,我们的研究结果阐明了人类病毒感染不同阶段中抗原特异性 CD40 T 细胞的命运,将干细胞样亚群鉴定为潜在的免疫治疗靶点,并强调了制定针对性策略以重新定向或增强 CD41 T 细胞反应的必要性。因此,这些发现对癌症免疫治疗和疫苗接种策略也具有更广泛的意义。
研究的局限性
资源可用性
主要联系人
材料供应情况
数据和代码可用性
致谢
作者贡献
利益声明
写作过程中生成式人工智能和人工智能辅助技术的声明
STAR★方法
关键资源表
| 试剂或资源 | SOURCE | IDENTIFIER |
|---|---|---|
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| Biological samples | ||
| Blood samples from HCV-infected patients, see Table S1 | University Hospital Freiburg | |
| Chemicals, peptides, and recombinant proteins | ||
| Lymphocyte separation medium | Anprotec | Cat-No: AC-AF-0018 |
| HEPES Buffer 1M | Anprotec | Cat-No: 17168748 |
| Golgi Plug Protein Transport Inhibitor | BD | Cat-No: 555029 |
| Golgi Stop Protein Transport Inhibitor | BD | Cat-No: 554724 |
| Brillian Stain Buffer | BD | Cat-No: 566349 |
| Fixable Viability Dye eFluor 780 | eBioscience | Cat-No: 65-0865-14 |
| FCS (Value) | Gibco | Cat-No: A5256701 |
| Penicillin-Streptomycin (10.000 U/ml) | Gibco | Cat-No: 15140122 |
| UltraPure 0.5M EDTA (pH 8.0) | Invitrogen | Cat-No: 15575020 |
| RPMI 1640 Medium | Life Technologies | Cat-No: 21875091 |
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| Benzonase Nuclease | Merck | Cat-No: 70746 |
| Phorbol 12-Myristate | Merck | Cat-No: P1585 |
| DPBS | Pan Biotech | Cat-No: P0436500 |
| Ionomycin Calcium Salt | Sigma Aldrich | Cat-No: I0634 |
| Benzonase Nuclease | Sigma Aldrich | Cat-No: 70746–3 |
| BSA-V | Sigma Aldrich | Cat-No: 10735078001 |
| Paraformaldehyde | Sigma Aldrich | Cat-No: 158127-5G |
| DMSO (Cas-No: 67-68-5) | Sigma Aldrich | Cat-No: D8418 |
| Fixable Viability Dye NIR | Thermo Fisher | Cat-No: L34975 |
| Maxima H Munus Reverse Transcriptase | Thermo Fisher | Cat-No: EP0751 |
| Critical commercial assays | ||
| Permeabilization Buffer 10X | eBiosciences | Cat-No: 00-8333-56 |
| KAPA HiFi HotStart ReadyMix | Roche | Material-No: 09420398001 |
| eBiosciences Foxp3/Transcription Factor Staining Kit | Thermo Fisher | Cat-No: 00-5523-00 |
| Deposited data | ||
| Raw and processed scRNA-seq. data of HCV-specific CD4+ T cells | https://zenodo.org/records/17907585 | |
| Raw and processed scTCR-seq. data of HCV-specific CD4+ T cells | https://zenodo.org/records/17907585 | |
| Software and algorithms | ||
| SpectroFlo Version 3.3.0 | Cytek Biosciences | https://cytekbio.com/pages/spectro-flo |
| FlowJo Version 10.7.1 | Tree Star | https://www.flowjo.com/solutions/flowjo/downloads |
| Prism Version 10.2.3 (403) | GraphPad | https://www.graphpad.com/scientific-software/prism/ |
| R Version 4.3.3 | R Core Team | https://cran.r-project.org/mirrors.html |
| R Studio Version 2023.12.1.402 | R Project | https://www.r-project.org/ |
| AUCell 1.24.0 | Aibar et al. (2017)55 | https://bioconductor.org/packages/AUCell |
| CATALYST v1.26.1 | Nowicka et al. (2017)56 and Chevrier et al. (2018)57 | https://bioconductor.org/packages/CATALYST |
| dplyr v1.1.4 | Wickham et al. 2025 | https://dplyr.tidyverse.org/ |
| flowCore v2.16.2 | Hahne et al. (2009)58 | https://bioconductor.org/packages/flowCore |
| ggplot2 v3.5.2 | Wickham 2016 | https://ggplot2.tidyverse.org/ |
| ggrepel v0.9.6 | Slowikowski et al. 2024 | https://ggrepel.slowkow.com/ |
| Matrix v1.6.5 | Bates and Maechler 2025 | https://cran.r-project.org/package=Matrix |
| pheatmap v1.0.12 | Kolde 2019 | https://cran.r-project.org/package=pheatmap |
| readr v2.1.5 | Wickham et al. 2024 | https://readr.tidyverse.org/ |
| rstatix v0.7.2 | Kassambara 2023 | https://rpkgs.datanovia.com/rstatix/ |
| scMINER v1.1.0 | Pan et al. (2025)23 | https://github.com/jyyulab/scMINER |
| scRepertoire v2.0.0 | Yang et al. (2025)59 | https://github.com/BorchLab/scRepertoire |
| Seurat v5.2.1 | Hao et al. (2021)60 | https://satijalab.org/seurat/articles/install |
| SingleCellExperiment v1.24.0 | Amezquita et al. (2020)61 | https://bioconductor.org/packages/SingleCellExperiment |
| tibble v3.2.1 | Müller and Wickham 2024 | https://tibble.tidyverse.org/ |
| clusterProfilier v4.10.1 | Yu et al. (2012)62 | https://bioconductor.org/packages/clusterProfiler |
| ggpubr v0.6.0 | Kassambara 2023 | https://rpkgs.datanovia.com/ggpubr/ |
| patchwork v1.3.0 | Pedersen 2024 | https://patchwork.data-imaginist.com/ |
| tidyr v1.3.1 | Wickham et al. 2024 | https://tidyr.tidyverse.org/ |
| monocle3 v1.3.7 | Cao et al. (2019)63 | https://cole-trapnell-lab.github.io/monocle3/ |
| purr v1.0.2 | Wickham and Henry 2024 | https://purrr.tidyverse.org/ |
| Biobase v2.62.0 | Huber et al. (2015)64 | https://bioconductor.org/packages/Biobase |
| stringr v1.5.1 | Wickham 2022 | https://stringr.tidyverse.org/ |
| Python Version 3.9.2 | Van Rossum and Drake | https://www.python.org/downloads/ |
| bcl2fastq v2.20 | Illumina Inc. | https://support.illumina.com/downloads/bcl2fastq-conversion-software-v2-20.html |
| BBDUK v39.06 (from BBTools) | Bushnell 2014 | http://bbtools.jgi.doe.gov |
| featureCounts v2.0.6 | Liao et al. (2014)65 | https://subread.sourceforge.net/featureCounts.html |
| MiXCR v4.6.0 | Bolotin et al. (2015)66 | https://github.com/milaboratory/mixcr |
| SAMtools v1.13 | Li et al. (2009)67 | http://www.htslib.org/ |
| STAR aligner v2.7.11b | Dobin et al. (2013)68 | https://github.com/alexdobin/STAR |
| Trimmomatic PE v0.39 | Bolger et al. (2014)69 | http://www.usadellab.org/cms/?page=trimmomatic |
| DESeq2 v1.42.1 | Love et al. (2014)70 | https://bioconductor.org/packages/release/bioc/html/DESeq2.html |
| Vegan v2.7.1 | Oksanen et al. 2025 | https://cran.r-project.org/web/packages/vegan/index.html |
| edgeR v4.0.16 | Chen et al. (2025)71 | https://academic.oup.com/nar/article/53/2/gkaf018/7973897 |
| limma v3.58.1 | Ritchie et al. (2015)72 | https://bioconductor.org/packages/release/bioc/html/limma.html |
| Geneious v2025.0.3 | Dotmatics | |
| Other | ||
| LS columns | Miltenyi | Cat-No: 130-042-401 |
| Anti-PE MicroBeads | Miltenyi | Cat-No: 130-048-801 |
| LSR Fortessa (5 lasers) | BD Biosciences | |
实验模型和研究参与者详情
样品采集
伦理
方法详情
基于磁珠的 HCV 特异性 CD4 + T 细胞富集
74
。简而言之,将 1–5 × 107 个 PBMC 与 4 μL pMHCII 四聚体(Biozol)在室温下孵育 30 分钟,用 MACS 缓冲液(0.5% BSA,Sigma Aldrich;2 mM EDTA,Invitrogen)洗涤,然后与 10 μL 抗 PE 微珠(Miltenyi Biotec)在 4°C 下孵育 30 分钟。将细胞悬液上样至 MS 柱(Miltenyi Biotec),并按照制造商的说明用 MACS 缓冲液洗脱。富集前后的样品立即用于后续实验。为了计算 HCV 特异性 CD43 T 细胞的体外频率,在磁珠富集前对 1%的总细胞进行染色,并将富集后样品中四聚体阳性 CD44 T 细胞的数量除以富集前样品中 CD45 T 细胞的绝对数量,如前所述 6。至少需要 5 个四聚体阳性 CD47 T 细胞才能被视为可检测的应答。
流式细胞术染色
离体表型分析
体外功能
流式细胞术数据的降维
细胞分选和基于微孔板的单细胞 RNA 和 TCR 测序
HCV 特异性 CD4 + T 细胞的分选
(设门策略数据 S2 B)制备的 384 孔板中。分选后,将孔板在 4°C、500g 下离心 30 秒以促进细胞裂解。分选后的样品立即冷冻于-80°C,直至按照 FLASH-seq 方案进行后续处理。 7575.Hahaut, V. ∙ Pavlinic, D. ∙ Carbone, W. …Fast and highly sensitive full-length single-cell RNA sequencing using FLASH-seqNat. Biotechnol. 2022; 40:1447-1451Google Scholar
图书馆准备
读取预处理
单细胞 RNA 测序分析
质量控制和基因表达预处理
降维和聚类
下游基因表达分析
伪时间分析
转录因子网络推断
HCV 测序
HLA 足迹分析
量化和统计分析
补充信息(3)
Hits: 3







