Interferon-stimulated and metallothionein-expressing macrophages are associated with acute and chronic allograft dysfunction after lung transplantation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Lung transplant (LT) recipients experience episodes of immune-mediated acute lung allograft dysfunction (ALAD). ALAD episodes are a risk factor for chronic lung allograft dysfunction (CLAD), the major cause of death after LT. We have applied single-cell RNA sequencing (scRNAseq) to bronchoalveolar lavage (BAL) cells from stable and ALAD patients and to cells from explanted CLAD lung tissue to determine key cellular elements in dysfunctional lung allografts, with a focus on macrophages. We identified two alveolar macrophage (AM) subsets uniquely represented in ALAD. Using pathway analysis and differentially expressed genes, we annotated these as pro-inflammatory interferon-stimulated gene (ISG) and metallothionein-mediated inflammatory (MT) AMs. Functional analysis of an independent set of AMs in vitro revealed that ALAD AMs exhibited a higher expression of CXCL10, a marker of ISG AMs, and increased secretion of pro-inflammatory cytokines compared to AMs from stable patients. Using publicly available BAL scRNAseq datasets, we found that ISG and MT AMs are associated with more severe inflammation in COVID-19 patients. Analysis of cells from four explanted CLAD lungs revealed similar macrophage populations. Using a single nucleotide variation calling algorithm, we also demonstrated contributions of donor and recipient cells to all AM subsets early post-transplant, with loss of donor-derived cells over time. Our data reveals extensive heterogeneity among lung macrophages after LT and indicates that specific sub-populations may be associated with allograft dysfunction, raising the possibility that these cells may represent important therapeutic targets.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».