多模态计算框架解析自身免疫与衰老中的B细胞成熟

《Journal of Autoimmunity》：Multimodal computational framework resolves B cell maturation in autoimmunity and ageing

　　

摘要

鉴定致病性免疫细胞的起源对于治疗干预和诊断至关重要，但伪时间方法在准确追踪免疫细胞方面存在困难。当前用于健康与疾病状态下B细胞发育及反应轨迹推断的方法往往忽略或未能充分利用抗原受体序列信息，这限制了其解析发育通路的能力，尤其是对致病性细胞群。广泛使用的方法如Monocle 3仅依据转录组相似性重建发育路径，丢弃了免疫受体的特征信息。Dandelion虽然将免疫受体特征与转录组学相结合，但在模拟B细胞的轨迹路径时仍面临困难。在此，我们提出ClonoTrace，一种通过门控融合多模态嵌入将BCR序列特征与转录组轨迹推断相结合的计算机框架。在胎儿B细胞发育和生发中心发育中，ClonoTrace与经典参考排序的符合度优于Monocle 3和Dandelion。在系统性红斑狼疮（SLE）中，ClonoTrace揭示了一条与na?ve B细胞通路并行的记忆B细胞滤泡外成熟通路，伴随ZEB2的诱导以及沿轨迹的BACH2下降，这作为SLE患者中致病性双阴性2（DN2）B细胞的候选替代通路。在健康衰老中，ClonoTrace解析了三条候选年龄相关B细胞成熟通路，分别源自na?ve、IgM⁺记忆和类别转换记忆B细胞，每条通路均经过一种DN2相关的转录状态，该状态在推断的轨迹中位于年龄相关B细胞之前。ClonoTrace的命运概率算法表明IgM⁺记忆B细胞向ABC的转变为主要的年龄相关转变候选，这可能区别于SLE中的DN2成熟。ClonoTrace提供了一个可推广的受体信息驱动的轨迹推断框架，描述了自身免疫和衰老中致病性B细胞群的候选发育通路。

引言

理解B细胞如何发育、多样化并提交于效应命运对于疫苗设计、免疫疗法和自身免疫治疗至关重要。轨迹推断算法如Monocle 3和CellRank [1,2]从单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据中重建发育路径，然而纯转录组学方法忽略了B细胞的一个定义性特征：其体细胞重排的抗原受体序列。体细胞超突变（SHM）负荷、类别转换重组（CSR）状态和克隆扩增提供了独立的时间信息，这些本可以约束发育排序，但现有方法要么丢弃这些信息，要么仅将其用作克隆标签 [3]，这限制了其准确捕捉B细胞轨迹状态转变的能力。

B细胞发育跨越了从na?ve前体细胞经过生发中心（GC）反应到长寿记忆和效应命运的连续谱 [4,5]。多种非经典B细胞群已被确定为自身免疫和衰老中的关键参与者。双阴性2（DN2）细胞及其相关的非典型记忆（AtM）细胞在系统性红斑狼疮（SLE）和其他自身免疫疾病中积聚 [6,7]，而年龄相关B细胞（ABCs）——它们与DN2细胞共享TBX21和CD11c表达——在衰老期间扩增并贡献于炎性衰老 [[8], [9], [10]]。尽管它们具有临床重要性，但连接这些细胞群与其前体的通路层级仍未解决，其起源也仍有争议。一种模型认为DN2细胞通过滤泡外（EF）激活从na?ve B细胞成熟而来，而另一种模型则支持记忆B细胞再分化 [11,12]。解决这一争议需要能够同时追踪BCR序列进化和转录组命运转变的方法。

在此，我们提出ClonoTrace，一种通过门控融合多模态嵌入将BCR序列成熟与转录组轨迹推断相结合的计算机框架。通过将SHM负荷、同种型状态和克隆扩增与基因表达相似性耦合，ClonoTrace解决了干扰纯转录组方法的歧义，特别是在不同成熟阶段细胞共享相似表达谱的设置中。我们在胎儿B细胞发育和GC反应中将对ClonoTrace与现有方法进行基准比较，然后将其应用于SLE和衰老队列，以解决DN2细胞的记忆起源与na?ve起源之争，定义DN2到ABC的成熟轴，并表征B细胞命运分配的年龄依赖性重组。

章节摘要

数据集

包含配对scRNA-seq和scV(D)J-seq的胎儿B细胞数据来源于公开发布的队列https://developmental.cellatlas.io/fetal-immune [13]，共29,818个细胞，跨越十个注释的发育阶段。来自mRNA疫苗接种者的成人淋巴结生发中心数据（133,244个细胞）获得自疫苗接种队列 [14]。对于SLE队列，外周血单个核细胞（PBMCs）收集自9名符合ACR/EULAR 2019分类标准的活动期SLE患者，于湘雅医院

ClonoTrace是一种用于B细胞轨迹推断的多模态框架

ClonoTrace是一种多模态计算机框架，联合利用单细胞V(D)J测序、单细胞RNA测序（scRNA-seq）以及BCR成熟质量指标，在单细胞分辨率下推断B细胞发育轨迹（图1A）。ClonoTrace解决了现有工具的一个关键局限：它不仅仅将BCR序列数据视为克隆谱系标签，而是将其作为连续的细胞级别成熟先验，主动引导轨迹推断，从而实现重建

讨论

通过将BCR成熟作为转录组轨迹推断的方向性精炼，ClonoTrace细化了纯转录组方法排序不够可靠的发育转变顺序。q分数是一种编码同种型转换、SHM负荷和克隆扩增的复合指标，提供了独立的时间轴。q分数约束马尔可夫转移核，强化前向转变并惩罚生物学上不合理的逆转。

CRediT作者贡献声明

卢寒涛（Hantao Lou）：概念化、数据整理、形式分析、资金获取、调查、方法学、项目管理、资源、软件、监督、验证、可视化、写作——原稿撰写、写作——审阅与编辑。张美涵（Meihan Zhang）：概念化、数据整理、形式分析、调查、方法学、软件、验证、可视化、写作——原稿撰写、写作——审阅与编辑。张博（Bo Zhang）：调查、资源。卢潜进（Qianjin Lu）：调查，

伦理声明

已获取所有参与者或其法定代表人的书面知情同意，同意参与本研究并发布论文。参与者的隐私权已得到保护。

本研究在相关所在地遵守了相关法律、监管框架和指南。本研究已获得南开大学批准。（批准编号：NKUIRB2025144）

代码可用性

代码和可重复的示例笔记本可在https://github.com/alice-svg/ClonoTrace获取。

利益冲突声明

作者声明不存在利益冲突。

致谢

我们感谢参与本研究的所有患者以及湘雅医院的临床工作人员。本工作由国家重点研发计划（2023YFA1801400）、国家自然科学基金（32300780）资助。

卢寒涛|张美涵|张博|卢潜进|郑健清|曹雪涛

药用化学生物学国家重点实验室，免疫学研究所，生命科学学院，南开大学，天津，300071，中国