Mapping the peripheral immune landscape of Parkinson’s disease patients with single-cell sequencing
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Parkinson’s Disease (PD) is most recognized for its impact on the central nervous system. However, recent breakthroughs underscore the crucial role of interactions between central and peripheral systems in PD’s pathogenesis. The spotlight is now shifting as we explore beyond the central nervous system, discovering that peripheral changes such as inflammatory dysfunctions may predict the rate of disease progression and severity. Despite more than 200 years of research on PD, reliable diagnostic or progression biomarkers and effective disease-modifying treatments are still lacking. Additionally, the cellular mechanisms that drive changes in immunity are largely unknown. Thus, understanding peripheral immune signatures could lead to earlier diagnosis and more effective treatments for PD. Here, we sought to define the transcriptomic alterations of the complete peripheral immune cell compartment by single-cell RNA- and T-cell receptor-sequencing with hopes of uncovering PD signatures and potential peripheral blood biomarkers. Following transcriptional profiling of 78 876 cells from 10 healthy controls and 14 PD donors, we observed five major classes of immune cell types; myeloid (monocytes, dendritic cells) and lymphoid (T, B, natural killer) cells from which we identified 38 cellular subtypes following bioinformatic re-clustering. Comparing immune cell subtypes and phenotypes between PD patients and healthy controls revealed notable features of PD: 1) a significant shift of classical CD14 + monocytes towards an activated CD14 + /CD83 + state, 2) changes in lymphocyte subtype abundance, including a significant decrease in CD4 + naive and mucosal-associated invariant T-cells subtypes, along with an increase in CD56 + natural killer cells, 3) the identification by T-cell receptor sequencing of several PD specific T-cell clones shared between multiple patients, suggesting the implication of common epitopes in PD pathogenesis, 4) a notable increase in the expression of activation signature genes, including the AP-1 stress-response transcription factor complex, across all PD cell types. This signal was not present in atypical parkinsonism patients with multiple systems atrophy or progressive supranuclear palsy. Overall, we present a comprehensive atlas of peripheral blood mononuclear cells from control and PD patients which should serve as a tool to improve our understanding of the role the immune cell landscape plays in PD pathogenesis.
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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 | 0,001 | 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 ».