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Nature Genetics
Genetic and epigenetic screens in primary human T cells link candidate causal autoimmune variants to T cell networks

2025-10-29

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该研究通过大规模平行报告基因分析和CRISPR干扰筛选技术,系统解析了CD4+ T细胞中与自身免疫疾病相关的遗传变异及其调控网络,揭示了这些变异对T细胞功能和疾病风险的影响,为自身免疫疾病的机制研究和靶点发现提供了重要线索。

 

文献概述
本文《Genetic and epigenetic screens in primary human T cells link candidate causal autoimmune variants to T cell networks》,发表于《Nature Genetics》杂志,回顾并总结了在原代人类CD4+ T细胞中进行的遗传和表观遗传筛选,识别出545个等位基因特异性表达调节变异(emVars),并进一步通过CRISPRi筛选验证这些emVars对T细胞增殖和基因表达的影响。文章系统地将自身免疫相关变异与T细胞信号通路(如NF-κB、MAPK、mRNA加工等)连接起来,为自身免疫疾病研究提供了关键的分子网络基础。

背景知识
自身免疫疾病如多发性硬化症、1型糖尿病、银屑病等具有高度复杂的遗传基础,其中大量风险位点位于非编码区,功能未知。近年来,基因组关联研究(GWAS)已识别出数万个与自身免疫相关的遗传变异,但其中多数位于基因间区或增强子区,难以直接链接到功能基因。因此,如何在原代免疫细胞中解析这些变异的功能成为研究难点。本文通过原代CD4+ T细胞的MPRA和CRISPRi筛选,突破了以往仅使用永生化T细胞系(如Jurkat)的研究局限,揭示了emVars在T细胞活化网络中的作用机制。该研究为自身免疫疾病的机制解析和药物开发提供了新的研究框架。

 

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研究方法与实验
研究团队利用大规模平行报告基因分析(MPRA)在原代CD4+ T细胞中测试超过18,000个自身免疫相关变异的等位基因特异性表达调控作用,随后结合CRISPR干扰(CRISPRi)筛选,验证这些变异对目标基因表达和T细胞增殖的影响。通过单细胞和群体筛选,研究者不仅识别了emVars的等位基因表达效应,还分析了其在不同疾病中的特异性调控作用。

关键结论与观点

  • 在原代CD4+ T细胞中,545个自身免疫相关变异(emVars)被发现具有等位基因特异性表达调控功能,且这些变异在染色质可及区域高度富集,提示其可能作为顺式调控元件影响T细胞功能。
  • emVars富集于NF-κB、mRNA加工、T细胞活化等关键调控网络中,且与文献中已知的基因调控网络高度吻合。
  • CRISPRi筛选验证了emVar CREs对多个基因(如IL2RA、SESN3、PPP5C、ETS1)的调控作用,这些基因在T细胞增殖和免疫稳态中起关键作用。
  • PPP5C作为一个新的调控节点,其保护性等位基因可下调表达,进而影响MAPK信号通路,改变T细胞代谢程序。
  • 研究发现,emVar CREs的调控作用具有细胞类型特异性,提示不同疾病中可能存在不同的TF调控程序。

研究意义与展望
该研究为自身免疫疾病的机制解析提供了新的遗传和表观遗传调控网络,并为个性化治疗提供了潜在靶点。未来研究可进一步探索这些emVars在不同免疫细胞亚型中的功能,结合表观组学和转录组学解析其在疾病状态下的动态调控。此外,这些emVars与环境因素、免疫微环境的交互作用也值得深入研究。

 

赛业生物提供高通量T细胞相关基因功能研究平台,涵盖CRISPR/Cas9介导的基因编辑、T细胞信号通路研究、免疫激活与增殖实验,适用于自身免疫疾病、肿瘤免疫治疗及药物筛选研究。

 

结语
本研究系统解析了原代CD4+ T细胞中自身免疫疾病相关变异的调控功能,发现这些变异主要作用于T细胞活化网络,并通过CRISPRi筛选确认其对基因表达和细胞增殖的影响。研究者进一步发现PPP5C、ETS1等基因在T细胞信号通路中的调控作用,为自身免疫疾病的研究提供了新的分子机制。这些结果不仅为自身免疫疾病相关变异的功能研究提供了高通量筛选平台,也为未来的靶点验证和药物开发提供了理论支持。

 

文献来源:
Ching-Huang Ho, Maxwell A Dippel, Meghan S McQuade, Ryan Tewhey, and John P Ray. Genetic and epigenetic screens in primary human T cells link candidate causal autoimmune variants to T cell networks. Nature Genetics.
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