本研究对12个新冠患者和6个健康样本进行单细胞TCR测序和分析,结果发现COVID-19患者的独特的T细胞克隆扩增。进一步分析发现6对VJ基因在新冠中明显升高,139对明显降低。当同时考虑αβ链的VJ组合时,发现TRAV12-2-J27-TRBV7-9-J2-3在新冠患者体内有最高的使用频率。本研究对新冠患者感染SARS-CoV-2病毒后的细胞免疫应答提供了新的理解。
对12个新冠患者和6个健康样本的外周血,采用荧光活性细胞分选(FACS)分离CD3+ T细胞,采用10x Genomics 5`端建库,采用Illumina’s Novaseq 6000进行PE150测序,其他病毒感染样本数据从VDJdb (https://vdjdb.cdr3.net)数据库下载。克隆型的鉴定和注释采用cellranger vdj进行。
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COVID-19病人呈现独特的T细胞克隆扩增
测序对新冠和健康样本分别获得22407和37282个具有完整αβ链的T细胞。当被抗原激活时,T细胞会发生克隆扩增(T细胞大量增值以产生相同的TCR序列)。为了研究新冠患者体内的TCR偏好,分析发现新冠和健康样本间细胞的TCR序列唯一性程度有差异(新冠中占25%的细胞扩增,健康样本为17%)(图1a)。CDR3序列长度分析发现患者和正常样本没有差异,但是在扩增型的TCR序列中,新冠患者中具有相同CDR3长度的细胞比例要高于正常样本(图1b),克隆型多样性指数Shannon新冠患者也明显低于正常样本(p = 1.08e-4,图1c);在疾病特异的TCR序列中,505个为克隆扩增,约占全部扩增型TCR的99.21%(图1d)。
图1 COVID-19和正常样本的TCR克隆扩增
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新冠患者呈现明显的VJ基因偏好性
V(D)J重组决定了TCR的特异性,分析首先对单个的V和J基因进行,比较发现了患者和正常样本之间差异使用的V和J基因区段(α或β链)(图2a),新冠患者中,最常使用的基因区段为TRAV12-2,TRAJ49,TRBV20-1和TRBJ2-7;与正常样本相比,TRAV4、TRAJ27、TRBV4-2和TRBJ2-6在新冠患者中使用明显升高;随后,对α和β链的VJ对单独比较发现,新冠患者中有1876个唯一的TRAV-TRAJ对(α链),其中1827个与正常样本共有,呈现明显的共有性,新冠和正常样本分别有大于99%和98%的细胞表达这些共有VJ对(图2b);对共有的VJ对做差异分析,鉴定了122个差异使用的VJ对,其中有四对在新冠中上调(TRAV23/DV6-TRAJ13,TRAV26-1-TRAJ26,TRAV8-1-TRAJ32和TRAV29/DV5-TRAJ44),其余118对下调(图2c,d)。对β链的分析结果与α链结果类似(图2b,c,d)。基于αβ链VJ分析,患者和正常样本之间仅有1634个αβ VJ对共有,比例较低(图2b),表达这种共有的αβ VJ的细胞分别只占11.76%和7.74%,差异分析鉴定了19对的差异αβ VJ对,其中,COVID-19患者中对高频率为TRAV12-2-J27-TRBV7-9-J2-3,健康样本为TRAV12-2-J12-TRBV12-4-J2-3(图2e)。
图2 新冠和健康样本间的TCR V和J基因使用比较
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新冠与其他病毒感染的TCR比较
从VDJdb (https://vdjdb.cdr3.net)下载12种病毒的单细胞TCR数据用于后续分析。与新冠类似,其他病毒感染样本大部分的TCR也呈现唯一性(图3a),且COV-19患者的克隆扩增比CMV和YFV高,但低于EBV和Influenza A患者(图3b),随后进行克隆多样性指数Shannon比较,EBV感染的样本呈现最高的克隆多样性(图3c),相似性分析表明新冠和其他病毒感染样本的克隆相似性较低(图3d);在扩增型的TCR序列中,新冠患者中具有相同CDR3β长度的细胞比例要明显高于CMV感染样本(图3e)。对VJ gene的使用上,新冠患者α链的VJ对使用与其他病毒样本最有一致性(特异性为13%)(图3f),β链的特异性更低,仅有3%(图3g)。
图3 新冠和其他病毒感染样本TCR克隆型和VJ基因使用比较
新冠患者与不同病毒感染样本间的差异VJ对具有不一致性,仅有几个共有的VJ对。对所有的克隆性TCR比较αβ VJ对(图4a),发现不同病毒感染样本间共享的αβVJ对很少,其中,新冠与其他样本的共享率为0.46%(图4b),组合TRAV12-2-J27-TRBV7-9-J2-3也同样是COVID-19使用频率最高的特异性αβ VJ对,代表着最高的TCR克隆扩增,在新冠中可能有重要作用(图4c)。
图4 新冠患者和其他病毒感染样本αβVJ对使用比较
结 论
本研究对新冠患者、正常样本和其他病毒感染染病进行克隆型数量、多样性、克隆扩增和VJ基因使用、CDR3长度等多维角度进行比较,全面揭示了疾病感染状态下的细胞免疫TCR状态。研究大量的借助公共数据库,颇有借鉴之处。
参考文献:
Wang P, Jin X, Zhou W, Luo M, Xu Z, Xu C, Li Y, Ma K, Cao H, Huang Y et al: Comprehensive analysis of TCR repertoire in COVID-19 using single cell sequencing. Genomics 2021, 113(2):456-462.