1 摘要

1、目前尚无治愈类风湿性关节炎的方法，且治疗效果因患者而异，提示其致病机制存在未明确的多样性。文章对患者炎症滑膜中的细胞进行了全面分析

2、利用79名供体的滑膜组织，结合多模态单细胞 RNA 测序和表面蛋白数据以及组织学分析，构建了包含超过 314000 个细胞的类风湿性关节炎滑膜组织单细胞图谱

3、文章将组织分为 6 组，称为细胞类型丰度表型（cell-type abundance phenotypes ，CTAPs)，每组都有选择性富集的细胞状态。这些 CTAPs 展现了炎症的多样性，从富含 T 细胞和 B 细胞的样本到几乎缺乏淋巴细胞的样本均有涵盖

4、疾病相关的细胞状态、细胞因子、风险基因、组织学和血清学指标均与特定的 CTAPs 相关。CTAPs 具有动态性，能否预测治疗反应，凸显了类风湿关节炎滑膜表型分类的临床应用价值。这一全面的图谱以及基于分子和组织的类风湿关节炎滑膜组织分层，揭示了类风湿关节炎病理和异质性的新见解，有望为新型靶向治疗提供信息

2 主要

1、靶向治疗，包括针对 TNF/IL-6/B细胞/T细胞共刺激和 JAK-STAT 通路等治疗，已经显著改善了类风湿性关节炎的临床病程。然而，许多患者对这些治疗无效。临床上需要新的治疗靶点和预测患者个体化治疗反应的指标

2、利用滑膜组织学 RNA-seq 表明，治疗反应可能取决于滑膜细胞的组成。之前病理生理学中鉴定出的一些效应细胞状态，这些状态代表了有前景的治疗靶点

3 组织招募和多模态分析

1、共获得了 82 份滑膜组织样本。包括疾病早期未接受治疗的患者（28个），对甲氨蝶呤反应不足的患者（27个），对 TNF 抑制剂反应不足的患者（15个）以及骨关节炎患者（9个）

2、对总共 314,011 个细胞（每个样本超过 3,800 个细胞）进行了质量控制后的转录组和 58 种蛋白质的表面表达分析

3、整合表面标志物和 RNA 数据，校正了批次效应，并定义了 6 种主要细胞类型：T细胞、B细胞、浆B细胞、NK细胞、髓系细胞、基质细胞和内皮细胞

注意：传统 scRNA-seq 在面对极低丰度的转录本（如许多关键的膜受体和离子通道）时，常因测序深度或 Drop-out 效应导致假阴性。CITE-seq 通过高特异性抗体直接靶向表面蛋白，不仅克服了 mRNA 捕获率低的问题，还真实反映了细胞膜表面执行生物学功能的蛋白质绝对丰度

4 根据细胞类型丰度对滑膜进行分层

1、为了定义潜在的不同组织炎症表型，文章基于 6 种主要细胞谱系的频率对滑膜样本进行层次聚类（Fig1f）。基于组内相似，得到了 6 个不同的类别，称为 CTAP， 这些类别在很大程度上不受治疗和病程调整的影响。根据相对富集的细胞类型命名了这些 CTAP：（1）内皮细胞、成纤维细胞和髓系细胞（EFM）；（2）成纤维细胞（F）；（3）T细胞和成纤维细胞（TF）；（4）T细胞和B细胞（TB）；（5）T细胞和髓系细胞（TM）；以及（6）髓系细胞（M）

2、对骨关节炎样本的事后映射表明，它们与CTAP-EFM和CTAP-F最为相似

5 类风湿性关节炎滑膜细胞状态图谱

利用典型相关分析得到了典型变量，对细胞状态进行了更精细的划分。定义了77种细胞状态：24个T细胞簇，9个B/浆细胞簇，14个NK细胞簇，15个髓系细胞簇，5个内皮细胞簇，10个基质细胞簇

6 CTAP 由特定的细胞状态定义

文章检测了每种细胞类型与所有 CTAP 的关联性，并认识到即使是丰度较低的细胞类型也可能包含关键的亚群

7 将 CTAP 映射到其他患者队列数据

1、文章开发了一种方法，利用来自最近临床试验的完整滑膜组织的批量 RNA-seq 数据对 CTAP 进行分类。基于批量 RNA-seq 的 CTAP 分类与本研究中 7 个样本中的 6 个样本的基于 CITE-seq 的 CTAP 分配一致，这些样本也使用批量 RNA-seq 进行了分析

2、CTAP 分类算法应用于 R4RA 临床试验的批量 RNA 测序数据，该试验比较了利妥昔单抗和托珠单抗治疗对 TNF 抑制剂治疗反应不足的类风湿关节炎患者的疗效。发现 CTAP 分类与疾病活动度之间或治疗反应与疾病活动度之间均无关联，即 CTAP 反映的是驱动关节炎的不同炎症表型，而非临床疾病活动度的差异（阴性结果）

数据获取

1、这项工作得到了加速药物研发合作组织（Accelerating Medicines Partnership，AMP）类风湿性关节炎和系统性红斑狼疮（AMP® RA/SLE）网络的支持

2、CITE-seq 单细胞表达矩阵以及测序和批量表达矩阵可在 Synapse 上获取

3、相关基因型和临床数据可通过关节炎、自身免疫及相关疾病知识门户（ARK Portal）

ARK Portal 与 Synapse 之间是前端领域定制门户与底层数据基座的关系，两者均由非营利机构 Sage Bionetworks 开发和维护。

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