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《科學(xué)》:填補(bǔ)空白!中國科學(xué)家發(fā)布千萬級免疫細(xì)胞圖譜,為AI時代大健康繪制“生命導(dǎo)航圖”

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人體內(nèi)的免疫系統(tǒng)就像一支龐大而精密的“護(hù)衛(wèi)隊”,每一個免疫細(xì)胞都是一名獨(dú)特的士兵,它們各司其職又緊密配合,守護(hù)著我們的健康。

然而,長期以來,科學(xué)家們觀察這個復(fù)雜的微觀世界都像是隔著一層“毛玻璃”——雖然知道免疫細(xì)胞種類繁多,卻難以看清每個細(xì)胞的具體特征和它們之間的調(diào)控關(guān)系。

北京時間2026年1月9日,華大生命科學(xué)研究院牽頭建設(shè)的基因組多維解析技術(shù)全國重點(diǎn)實(shí)驗室,聯(lián)合上海交通大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬瑞金醫(yī)院、山西醫(yī)科大學(xué)等多家機(jī)構(gòu),在國際頂級學(xué)術(shù)期刊《科學(xué)》(

Science
)上發(fā)布重磅成果。

研究團(tuán)隊對428位中國自然人群隊列的超過1000萬個外周血免疫細(xì)胞進(jìn)行了系統(tǒng)性多組學(xué)深度解析,繪制了高分辨率人群免疫多組學(xué)圖譜(CIMA),這也是全球首個千萬級免疫細(xì)胞圖譜。這項研究如同一臺“高清顯微鏡”,為深入理解免疫系統(tǒng)的運(yùn)作邏輯提供了前所未有的精細(xì)視角,是生命數(shù)字化研究新范式的重要實(shí)踐。


Science官網(wǎng)截圖


CIMA多組學(xué)研究摘要

突破一:從“霧里看花”到“精準(zhǔn)定位”,給千萬細(xì)胞發(fā)“身份證”

傳統(tǒng)免疫學(xué)研究大多停留在主要細(xì)胞類型層面,就像只能區(qū)分免疫細(xì)胞中哪些是“陸軍”,哪些是“海軍”,而對內(nèi)部更精細(xì)的兵種構(gòu)成知之甚少。而CIMA則像是配備了一臺高清顯微鏡,突破了以往視角的局限。

基于千萬級的外周血免疫細(xì)胞的單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組、表觀組數(shù)據(jù),以及血漿脂質(zhì)組、代謝組的多組學(xué)數(shù)據(jù),研究團(tuán)隊成功鑒定出73種免疫細(xì)胞亞型,包括那些在血液中占比不足千分之一的罕見細(xì)胞。這些細(xì)胞雖然數(shù)量稀少,卻在特定免疫應(yīng)答中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。以往的研究方法很難捕捉到這些稀有細(xì)胞,而本研究借助千萬規(guī)模的單細(xì)胞數(shù)據(jù),終于讓這些“神秘士兵”露出了真容。研究團(tuán)隊為每種細(xì)胞建立了詳細(xì)的“身份證”,記錄了它們的分布及基因表達(dá)特征,并且結(jié)合了志愿者的生理數(shù)據(jù),探索了年齡和性別等因素與特定免疫細(xì)胞特征的關(guān)聯(lián)。


CIMA免疫細(xì)胞亞型

突破二:照亮基因組里的“暗物質(zhì)”,破解細(xì)胞“指揮系統(tǒng)”運(yùn)作密碼

如果把不同類型的免疫細(xì)胞看作免疫大軍的各個兵種,那么基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)就是它們的“指揮系統(tǒng)”。依托高質(zhì)量的單細(xì)胞多組學(xué)數(shù)據(jù),研究團(tuán)隊繪制出了免疫細(xì)胞的基因調(diào)控圖譜,揭示了轉(zhuǎn)錄因子如何精確指揮著1萬多個靶基因的工作。

研究發(fā)現(xiàn),不同的免疫細(xì)胞類型擁有獨(dú)特的調(diào)控模式,而且這個“指揮系統(tǒng)”還具有很強(qiáng)的適應(yīng)性,會隨著衰老和性別調(diào)整策略。這為我們理解為什么老年人更容易感染某些疾病,以及男女在自身免疫性疾病上的差異提供了新線索。

同時,團(tuán)隊還將目光投向長期以來被稱為基因組“暗物質(zhì)”的非編碼區(qū)域。這類區(qū)域雖然不直接編碼蛋白質(zhì),卻影響著基因的激活和表達(dá)等。通過與全基因組測序數(shù)據(jù)相結(jié)合,研究團(tuán)隊發(fā)現(xiàn)了9600個受遺傳調(diào)控的基因和超過5萬個染色質(zhì)開放區(qū)域。其中近三分之一的調(diào)控效應(yīng)具有細(xì)胞類型特異性——同一個“基因開關(guān)”在不同細(xì)胞中扮演著不同的角色。這為理解“同一個基因變異為何與多種疾病相關(guān)”提供了關(guān)鍵證據(jù)。研究團(tuán)隊還發(fā)現(xiàn)免疫細(xì)胞的調(diào)控系統(tǒng)具有顯著的動態(tài)性,在B細(xì)胞和單核細(xì)胞分化過程中,近半數(shù)的遺傳調(diào)控效應(yīng)會隨著細(xì)胞狀態(tài)改變而動態(tài)變化。

突破三:從疾病風(fēng)險“精準(zhǔn)地圖”到AI“預(yù)言家”

我們每個人身上都帶有一定的遺傳變異,但究竟哪些變異真的影響免疫系統(tǒng)和疾???過去我們知道某些位點(diǎn)與疾病有關(guān),但中間的機(jī)制卻不一定清楚。

研究團(tuán)隊整合了154種分子和疾病性狀的數(shù)據(jù),在68種免疫細(xì)胞中發(fā)現(xiàn)了1196個顯著的遺傳關(guān)聯(lián)。其中,73.2%的關(guān)聯(lián)僅存在于特定細(xì)胞類型。這意味著,我們不僅知道“哪個變異與某種疾病相關(guān)”,還可以利用這張“高清導(dǎo)航圖”,進(jìn)一步回答這個變異主要是在哪一類免疫細(xì)胞里發(fā)揮作用,以及是通過影響哪個基因、哪條通路,改變了疾病風(fēng)險。

以哮喘為例,研究揭示了一個關(guān)鍵變異如何在特定的調(diào)節(jié)性T細(xì)胞中調(diào)控某個基因的表達(dá),進(jìn)而影響炎癥因子水平,最終提高個體的哮喘風(fēng)險。這個發(fā)現(xiàn)不僅解釋了該位點(diǎn)影響哮喘易感性的機(jī)制,也為未來開發(fā)精準(zhǔn)治療策略指出了新方向。研究還發(fā)現(xiàn),超過三分之二的疾病相關(guān)變異具有細(xì)胞類型特異性,這意味著要真正理解疾病機(jī)制,必須要在正確的細(xì)胞類型中尋找答案。


遺傳變異影響哮喘風(fēng)險模式圖

而面對海量的非編碼變異,如何快速判斷它們的功能?研究團(tuán)隊開發(fā)了一種創(chuàng)新的AI解決方案——CIMA細(xì)胞語言模型。這個工具就像一位精通基因語言的“預(yù)言家”,能夠準(zhǔn)確預(yù)測染色質(zhì)可及性,評估非編碼變異可能帶來的功能影響,為疾病機(jī)制研究和藥物靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)提供智能輔助。在32種免疫細(xì)胞的測試中,該模型表現(xiàn)出非常高的準(zhǔn)確度,并成功預(yù)測出多個疾病相關(guān)非編碼變異的功能效應(yīng)。

該研究框架也體現(xiàn)了將細(xì)胞圖譜分析與更通用的基因組基礎(chǔ)大模型(如Genos)進(jìn)行關(guān)聯(lián)與整合的潛力。這種融合旨在構(gòu)建從DNA序列到細(xì)胞功能的多層次、可解釋的智能預(yù)測框架,為理解生命調(diào)控機(jī)制和加速生物醫(yī)學(xué)發(fā)現(xiàn)開辟了新路徑。

應(yīng)用與展望:從科研范式走向健康未來


部分人群隊列研究成果

本研究是華大集團(tuán)“133111i”精準(zhǔn)健康研究新范式的成功示范。通過整合單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組、表觀組、血漿代謝組、脂質(zhì)組等多維度信息及生理表征,該研究構(gòu)建了免疫健康的多組學(xué)基線,實(shí)現(xiàn)了對復(fù)雜生命系統(tǒng)的數(shù)字化解析與精準(zhǔn)洞察,將賦能疾病預(yù)防與健康管理。同時,CIMA系列研究也是百億細(xì)胞10BC計劃的重要組成部分。


華大BGE個人組學(xué)數(shù)據(jù)開放平臺

在此基礎(chǔ)上,更大規(guī)模的CIMA二期計劃已正式啟動。其研究范圍將從健康人群拓展至自身免疫性疾病、心血管疾病、感染性疾病等重大疾病隊列,并重點(diǎn)應(yīng)用Stereo-cell細(xì)胞組學(xué)技術(shù)和蛋白多重檢測技術(shù)等新技術(shù)平臺,旨在系統(tǒng)解析疾病發(fā)生發(fā)展的免疫學(xué)機(jī)制,挖掘新的診療靶點(diǎn),并為構(gòu)建更精確的“虛擬細(xì)胞”模型、實(shí)現(xiàn)疾病模擬與干預(yù)策略的數(shù)字化預(yù)測提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)資源。

大健康應(yīng)用轉(zhuǎn)化:免譯星圖讓你更了解身體年齡(免疫年齡≠實(shí)際年齡)

科研的最終目的是為了造福人類。目前,該系統(tǒng)性研究框架及產(chǎn)生的高質(zhì)量數(shù)據(jù),已推動創(chuàng)新孵化?;诖搜邪l(fā)的華大細(xì)胞“免譯星圖”AI評估模型,能對個體免疫狀態(tài)進(jìn)行高精度、全方位的評估,真正實(shí)現(xiàn)了從前沿科研成果到可及健康產(chǎn)品的有效轉(zhuǎn)化。


華大細(xì)胞免譯星圖

專家點(diǎn)評

CIMA的發(fā)布,填補(bǔ)了人群免疫多組學(xué)數(shù)據(jù)的空白,標(biāo)志著我國在精準(zhǔn)免疫學(xué)領(lǐng)域取得了里程碑式突破。

中國工程院院士、上海交通大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬瑞金醫(yī)院院長寧光表示:“CIMA通過千萬級細(xì)胞分析,系統(tǒng)解析了遺傳、年齡、性別等因素對免疫系統(tǒng)的精細(xì)影響,為人群復(fù)雜疾病的機(jī)制研究和精準(zhǔn)防治提供了至關(guān)重要的免疫學(xué)視角和數(shù)據(jù)支撐。”

“CIMA構(gòu)建了人群高分辨率免疫參考圖譜”,中國工程院院士、中國醫(yī)學(xué)科學(xué)院血液病醫(yī)院(血液學(xué)研究所)所院長程濤表示,“不僅在單細(xì)胞水平繪制了遺傳變異對基因表達(dá)和染色質(zhì)開放性的影響,更通過多組學(xué)整合,闡明了眾多與免疫疾病風(fēng)險相關(guān)的多效性調(diào)控位點(diǎn),將遺傳關(guān)聯(lián)推向機(jī)制理解。同時,創(chuàng)新開發(fā)的CIMA-CLM智能模型,為從序列和表達(dá)信息預(yù)測染色質(zhì)狀態(tài)及評估非編碼變異功能提供了新工具?!?/p>

中國科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院李漢杰研究員則評價道,“這種‘全景式’資源不僅在規(guī)模和分辨率上達(dá)到國際領(lǐng)先水平,更重要的是,其在全球免疫組學(xué)圖譜中,為東亞人群提供了系統(tǒng)而高分辨率的基礎(chǔ)資源,為疾病易感性、免疫衰老與群體差異研究奠定了關(guān)鍵基線?!?/p>

華大集團(tuán)CEO尹燁表示:“CIMA千萬級免疫細(xì)胞圖譜的發(fā)布,既是一項關(guān)鍵科研突破,更是精準(zhǔn)健康時代的重要里程碑。這份覆蓋428位中國人的多組學(xué)圖譜,為中國人群建立了高分辨率免疫基線。而基于此開發(fā)的‘免譯星圖’,則讓科研成果轉(zhuǎn)化為切實(shí)造福個人的健康工具,這也是華大精準(zhǔn)健康管理范式的落地。目前,CIMA二期已啟動,將與Stereo-cell等新技術(shù)結(jié)合,深耕重大疾病領(lǐng)域。我相信,未來,人人都有望擁有自己專屬的免疫‘導(dǎo)航圖’?!?/p>

隨著CIMA研究的深入,真正的個性化免疫治療將不再遙遠(yuǎn)。醫(yī)生可以根據(jù)每個人的免疫特征圖譜,精準(zhǔn)判斷疾病風(fēng)險,量身定制最適合的預(yù)防和治療方案。同時,這項研究也將為我國生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)帶來新機(jī)遇,加速藥物靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)和疫苗研發(fā)。

從“霧里看花”到“精準(zhǔn)解析”,CIMA研究正引領(lǐng)我們走向一個更精準(zhǔn)、更個性化的健康未來。

基因組多維解析技術(shù)全國重點(diǎn)實(shí)驗室劉傳宇研究員、金鑫研究員、劉龍奇研究員、徐訊研究員和上海交通大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬瑞金醫(yī)院曹亞南研究員為論文共同通訊作者?;蚪M多維解析技術(shù)全國重點(diǎn)實(shí)驗室殷建華副研究員,中國科學(xué)院大學(xué)博士研究生鄭宇輝、黃琢理、周雯雯,基因組多維解析技術(shù)全國重點(diǎn)實(shí)驗室袁月博士、蔡鵬飛博士和白勇副研究員為該論文共同第一作者。該成果獲得了國家重點(diǎn)研發(fā)計劃、國家科技創(chuàng)新2030重大項目、國家自然科學(xué)基金、中國博士后科學(xué)基金、廣東省基礎(chǔ)與應(yīng)用基礎(chǔ)研究基金、杭州市生物醫(yī)藥與健康產(chǎn)業(yè)發(fā)展扶持科技專項,以及深圳市單細(xì)胞重點(diǎn)實(shí)驗室、深圳市數(shù)字化細(xì)胞病理概念驗證中心、山西醫(yī)科大學(xué)-華大未來醫(yī)學(xué)聯(lián)合研究中心的支持。

本研究通過華大倫理委員會的審查批準(zhǔn),開展中嚴(yán)格遵循倫理規(guī)范和中華人民共和國人類遺傳資源管理要求。

參考文獻(xiàn):

Yin J, Zheng Y, Huang Z, et al. Chinese Immune Multi-Omics Atlas. Science. 2026;391(6781):eadt3130. doi:10.1126/science.adt3130


本文作者丨BioTalker

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