基于单细胞免疫谱的慢性炎症性皮肤病分类

　　

基因接口工具来识别你的皮疹

许多慢性皮肤病是由环境中免疫环境的不平衡引起的，然而这些变化中的许多仍不清楚。研究人员用免疫细胞单细胞分析法从特应性皮炎（AD）、寻常型银屑病（PV）和健康对照者皮肤样本中提取免疫细胞，分析不同疾病的免疫特征。他们发现AD和PV样本具有不同的T细胞驻留记忆、先天性淋巴细胞和CD8⁺可在外部数据集中验证的T细胞基因签名。利用这些特征，他们创造了一种工具，可以对以前临床病理学上不确定的皮疹样本进行分类。此工具现在作为网络资源（RashX)任何人都可以用来帮助进一步分类皮疹。

摘要

炎症是慢性皮肤病中最大的一类，但许多个体病例的分子调控失调仍不清楚。单细胞RNA测序（scRNA-seq）在分析炎症性皮肤病状态下免疫和基质细胞紊乱的复杂混合物方面提高了精确度。我们单细胞分析CD45⁺31例患者（7例特应性皮炎，8例寻常性银屑病，2例扁平苔藓，1例大疱性类天疱疮，6例临床/组织病理学不确定皮疹，7例健康对照）皮肤样本的免疫细胞转录体。我们的数据显示T细胞增殖活跃_规则和Trm组分和人类皮疹中普遍的T细胞衰竭有关，抗原呈递细胞相对减弱。皮肤驻留记忆T细胞在特应性皮炎和银屑病中表现出最大的转录失调，而特应性皮炎也表现出ILC和CD8的反复异常⁺细胞毒性淋巴细胞。区分这些皮疹类型的转录特征包括先前与T辅助细胞（T_H2） /吨_H17个质量，在无偏功能网络中分离，在未经训练的验证数据集中准确识别疾病类别。这些基因特征能够对临床病理学上不明确的皮疹进行分类，诊断与治疗反应一致。因此，我们在分子水平上定义了人类炎症性皮肤病的主要类型，并描述了一种定量方法来分类不确定的病理性炎症实例。为了让科学界能够使用这种方法，我们创建了一个原则证明web界面（RashX），在这里科学家和临床医生可以在我们的T_H2/吨_H17转录框架。