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支气管上皮细胞的表观基因组景观揭示训练免疫的建立机制:染色质构象重塑驱动炎症记忆
【字体: 大 中 小 】 时间:2025年09月25日 来源:Genes & Immunity 5
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本研究针对呼吸道感染中先天免疫记忆机制不清的问题,通过整合ATAC-seq和微阵列技术,发现铜绿假单胞菌鞭毛蛋白预刺激可诱导支气管上皮细胞(BECs)产生持久的染色质开放性变化,建立训练免疫状态。研究发现特异性记忆调控谱系富集炎症相关基因,并鉴定出AP-1、IRF等关键转录因子调控网络,为慢性肺部疾病过度炎症反应提供了新的治疗靶点。
在呼吸道防御前沿阵地上,支气管上皮细胞(BECs)作为下呼吸道的第一道物理屏障,持续暴露于复杂微生物环境中。传统免疫学理论长期认为先天免疫缺乏适应性免疫的特异性记忆能力,但这一认知在2010年后被彻底颠覆——研究表明先天免疫细胞通过表观遗传重编程可获得"训练免疫"(trained immunity)能力,即对二次刺激产生增强或减弱的免疫应答。这种革命性发现不仅存在于造血系细胞(如巨噬细胞、自然杀伤细胞),在非髓系细胞如上皮细胞中也得到验证。
慢性呼吸道疾病如囊性纤维化(CF)和慢性阻塞性肺疾病(COPD)患者面临严峻挑战:支气管持续定植病原体(如铜绿假单胞菌、烟曲霉)导致过度炎症反应,加速肺功能下降。先前研究发现BECs接触细菌成分后能对后续感染产生非特异性免疫调节,但其分子机制尚未阐明。特别是表观遗传层面如何通过染色质构象变化维持免疫记忆,成为领域内亟待解决的关键科学问题。
针对这一空白,研究人员开展了系统性研究。他们采用BEAS-2B细胞系,通过鞭毛蛋白预刺激模拟初次感染,设置严格的时间节点(D0、D2、D6)和对照组,利用ATAC-seq技术绘制染色质可及性图谱,结合微阵列分析转录组动态变化。通过自主研发的生物信息学工具ePeak进行数据质控,采用自组织映射(SOM)机器学习算法对高通量数据进行无监督整合分析,并运用HINT-ATAC footprinting技术预测转录因子活性。功能验证通过RT-qPCR和ELISA实验完成。
研究发现鞭毛蛋白刺激引发29,861个差异可及性峰(DA peaks),其中78%的变化仅在时间进程末期出现。特别值得注意的是608个峰在D2F和D6F均保持显著可及性变化,表明表观遗传记忆的建立。主成分分析显示染色质可及性的主要变异来源(40%)体现在D0/D2与D6的差异,次要变异(15%)来自刺激与对照条件的区别。
转录组分析发现4,502个基因表达发生显著变化,其中1,891个基因仅在鞭毛蛋白刺激组出现特异性调控。与表观基因组不同,转录组的主要变异(70%)体现在D0与D2/D6的差异,说明基因表达变化更早出现。
通过多组学联合分析,研究团队鉴定出三种关键调控谱系:记忆谱系(Memory profile)包含636个与持续性染色质开放和表达上调相关的基因;增强谱系(Enhancement profile)包含2,794个表达上调但无刺激特异性的基因;下调谱系(Downregulated profile)包含2,856个表达抑制的基因。记忆谱系基因特别与鞭毛蛋白预刺激相关,表明真正的训练免疫特征。
功能富集分析揭示记忆谱系基因显著富集于炎症相关通路:88%的GO术语具有特异性,包括"先天免疫反应"、"炎症反应"、"细胞对脂多糖反应"、"中性粒细胞趋化"等。实验验证了DRAM1(凋亡相关基因)在D6F表达增加2倍,CXCL6(中性粒细胞趋化因子)表达持续上调达20倍,TNFSF10也呈现上升趋势。

转录因子足迹分析发现AP-1家族(FOS/JUN异源二聚体)、IRF家族(IRF1、IRF3)以及NFIB、SPIB、ETV4等因子在记忆谱系中高度活跃。这些因子构成核心调控网络:AP-1与IRF共同调控CCL2、GBP2等炎症因子;FOSB::JUNB调控IL1B、DRAM1等凋亡相关基因;FOSL2::JUN等调控CXCL1、CXCL6等趋化因子。

研究结论表明,鞭毛蛋白通过诱导特定基因组区域的染色质去浓缩化,建立持久性表观遗传记忆。这种记忆状态与炎症基因的持续上调表达相关,由AP-1和IRF等转录因子网络驱动,并能够通过细胞分裂传递给子代细胞。值得注意的是,虽然30%的D6细胞直接接触过初始刺激,但所有细胞均表现出记忆表型,证明表观遗传变化的稳定遗传特性。

这项发表于《Genes & Immunity》的研究具有重要临床意义:慢性肺病(CF、COPD、哮喘)患者的上皮细胞高反应性和黏液高分泌特征,可能与训练免疫导致的异常表观遗传重编程密切相关。研究发现CCL2、CXCL1、IL-1β等在这些患者气道中异常表达的基因,正是鞭毛蛋白诱导的训练免疫关键靶点。这为开发靶向表观遗传机制的疗法提供了新思路,未来可能通过调节染色质修饰酶或关键转录因子活性,干预异常免疫记忆的形成,从而改善慢性肺部疾病的感染和炎症管理。
该研究创新性地联合多组学与机器学习方法,首次在支气管上皮细胞中建立了训练免疫的表观基因组-转录组关联图谱,不仅深化了对先天免疫记忆机制的理解,也为呼吸系统疾病的精准治疗开辟了新途径。
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