编辑推荐：
这篇综述聚焦肾脏疾病研究，阐述单细胞 RNA 测序（scRNA-seq）和空间转录组学（ST）技术在其中的应用。它们可解析细胞异质性，明确细胞亚群及相互作用，揭示疾病机制，为肾脏疾病诊疗和个性化医疗提供新思路。
肾脏疾病研究新视角：单细胞 RNA 测序与空间转录组学
在全球范围内，肾脏疾病由于其复杂的病因，包括遗传、环境和生活方式等因素，成为了一个重大的健康挑战。急性肾损伤（AKI）在住院患者尤其是重症患者中较为常见，与短期和长期死亡率相关；慢性肾病（CKD）则影响着全球 8 - 16% 的人口，在中国的患病率为 8.2%。因此，早期检测、诊断和干预至关重要。在过去十年中，单细胞 RNA 测序（scRNA-seq）和空间转录组学（ST）技术的发展为肾脏疾病研究带来了重大进展。
scRNA-seq 技术
scRNA-seq 技术能够分析单个细胞的转录组，揭示细胞之间的异质性以及特定细胞类型的基因表达模式。在肾脏疾病研究中，它被广泛用于揭示细胞变化轨迹、细胞分化特征以及疾病发生发展过程中的治疗靶点。
scRNA-seq 技术的流程较为复杂。首先要将组织裂解成分散的活细胞悬液，然后分离单个细胞进行 RNA 测序。在此过程中，可运用多种细胞分离方法，如荧光激活细胞分选（FACS）、基于磁珠的特定抗体分离等。目前已开发出多种单细胞测序技术，大致可分为全长型和基于标签型，其中以 Smartseq2 和 Drop-seq 为主要代表。Smart-seq2 具有较高的灵敏度，而 Drop-seq 则成本较低，10XChromium 在不同的基于微滴的微流控技术中以较高的灵敏度和较低的错误率而闻名。在实际研究中，应根据研究目的和设计选择合适的 scRNA-seq 平台，有时结合两种或更多技术可增加捕获稀有细胞类型和低丰度转录本的可能性。
scRNA-seq 技术在肾脏研究中的应用
- 鉴定肾脏组织中的细胞类型和亚群：通过单细胞测序，研究人员能够识别和分类肾脏中的各种细胞亚型，如肾小管细胞和系膜细胞等，并探究它们在肾脏疾病中的作用和相互作用。例如，研究发现小鼠肾小球系膜细胞存在异质性，包括四种 Pdgfr+系膜细胞亚群；还鉴定出肾小球上皮细胞（PECs）的五个不同亚群，其中 PECs - A1 和 PECs - A2 中存在足细胞祖细胞，PECs - A4 中存在肾小管祖细胞。此外，研究还揭示了健康人和受损近端肾小管中存在多种细胞亚群，以及人类肾脏厚升支中两种不同的细胞亚群，并发现主细胞（PCs）和闰细胞（ICs）之间存在可塑性。同时，研究还发现健康人肾脏近端肾小管细胞存在性别差异，以及肾脏特异性淋巴细胞亚群和髓质来源细胞的异质性123。
- 识别肾脏发育和再生过程中的中间细胞类型或潜在祖细胞：单细胞测序技术在研究肾脏发育和再生过程中的细胞动态变化方面发挥着重要作用。通过分析人类胚胎发育过程中的肾脏组织，研究人员发现了包括肾前体细胞和间充质干细胞在内的关键细胞亚群，它们在肾单位的形成和维持正常肾脏发育中起着重要作用。此外，研究还利用单细胞测序数据识别出健康人尿液中的潜在祖细胞，以及近端肾小管中的新细胞亚型 PT_VCAM1，其在缺血 - 再灌注损伤（IRI）后数量增加，可能是一种与再生相关的细胞。研究还揭示了肾祖细胞在小鼠胚胎肾脏分化为成熟肾脏过程中停止产生新过滤单元的机制，以及特定基因在调节足细胞发育中的重要作用456。
- 从单细胞角度研究肾脏和肾脏疾病模型
- 鉴定急性肾损伤和慢性肾病中的肾巨噬细胞亚型：巨噬细胞在肾脏疾病的发生发展中起着重要作用，参与 AKI 的早期损伤和修复过程，是潜在的治疗靶点。研究通过单细胞测序技术，在不同的肾脏疾病小鼠模型中鉴定出多种巨噬细胞亚群，并发现它们在疾病过程中的功能和变化。例如，在单侧输尿管梗阻（UUO）和反向 UUO（R - UUO）小鼠模型中，发现了新的巨噬细胞亚群 MMP12+，其具有逆转纤维化的作用；在 IRI - AKI 小鼠模型中，发现早期损伤时肾脏中的巨噬细胞主要来源于血单核细胞，并可分为两个具有不同功能的亚群。此外，研究还发现肾巨噬细胞在糖尿病肾病（DKD）的发展中也起着重要作用，以及免疫细胞在肾移植排斥反应中的作用789。
- 揭示肾脏固有细胞与免疫细胞之间的多种细胞间相互作用：以 IgA 肾病为例，该疾病的特征是 IgA 在肾小球系膜区沉积。通过单细胞测序，研究人员发现 IgA 肾病肾脏中的原位巨噬细胞在生物学过程中存在异常，如 NOTCH 信号通路、糖酵解和脂肪酸代谢等。此外，还发现系膜细胞与内皮细胞之间的相互作用较强，这可能与 IgA 肾病系膜区的病理变化有关。研究还聚焦于肾内皮细胞在 IgA 肾病早期的免疫细胞招募和浸润特征，以及细胞间的相互作用，发现这些因素共同参与了早期 IgA 肾病肾小球损伤的发展1011。
- 揭示肾纤维化的起源细胞和相互作用网络：肾纤维化的细胞起源一直是研究的热点，scRNA-seq 技术为揭示纤维化细胞群体的异质性和动态变化提供了关键见解。研究表明，在慢性肾病（CKD）中，驻留间充质细胞，特别是 PDGFR-β 阳性周细胞和成纤维细胞亚群，是形成瘢痕的肌成纤维细胞的主要来源。此外，研究还发现循环单核细胞在移植相关肾纤维化中发挥着间接作用，以及肾小球系膜细胞的功能异质性与纤维化的关系。然而，目前仍存在一些未解决的问题，如不同疾病模型中细胞贡献的背景依赖性差异等121314。
- 单细胞测序技术在肾脏疾病治疗中的应用：单细胞测序技术有助于深入了解疾病机制，推动肾脏疾病个性化治疗的发展。例如，研究通过对 DKD 小鼠的研究，发现 ARB 主要通过减轻炎症和纤维化发挥肾保护作用，而 SGLT2i 主要通过影响线粒体功能实现肾保护。此外，研究还通过对 DKD 小鼠模型的研究，揭示了不同肾细胞类型对不同治疗方案的反应异质性，以及联合药物治疗的潜在益处。同时，研究还发现 MSC 来源的外泌体中的 miR - 26a - 5p 可通过靶向抑制 Zeb2 的表达，减少促纤维化肾小管上皮细胞的比例和免疫炎症细胞的浸润，为 MSC 治疗 AKI 提供了理论基础1516。
ST 技术
空间转录组学（ST）是一种新兴技术，它将传统组织学与高通量 RNA 测序相结合，用于探索细胞或组织中的空间基因表达模式。其核心优势在于能够提供细胞和组织内基因表达的空间分布信息，这对于理解细胞表型和状态至关重要。与 scRNA-seq 不同，ST 在分析完整组织时保留了空间背景，有助于研究细胞的相对位置及其与周围非细胞结构的相互作用1718。
空间转录组学技术经历了显著的发展。最初的原位杂交技术如 SISH 提供了基因表达的空间信息，但分辨率有限。随后发展的多重技术如 MERFISH 和 seqFISH，利用多个荧光标记提高了空间分辨率，能够同时检测单个组织切片中的数千种 RNA 物种。最近的创新技术如 Visium 和 Stereo-seq，将高通量测序与空间条形码技术相结合，进一步提升了空间转录组学的能力。Visium 技术由 10x Genomics 开发，可在保持空间背景的同时捕获组织切片的基因表达数据，实现接近单细胞的分辨率；Stereo-seq 则使用 DNA 纳米球进行 RNA 捕获，具有更高的分辨率，光斑尺寸小至 220nm。此外，还有多种计算方法和可视化工具用于分析 ST 数据，帮助研究人员揭示复杂的生物学关系和细胞间的相互作用。
ST 在肾脏研究中的应用
- 研究肾小球疾病的空间异质性：肾脏是一个细胞组成和空间结构复杂的器官，常规 scRNA-seq 在研究肾脏细胞的空间组织和相互作用方面存在局限性。ST 技术能够弥补这些不足，通过解析基因表达谱并保留细胞空间位置信息，增强对不同肾脏区域细胞组成和功能状态的理解，为研究肾脏疾病的发病机制提供新的视角。例如，在慢性肾小球疾病的研究中，利用空间转录组学技术结合基因沉默、通路激活和精确靶向等方法，成功识别出 3205 个肾小球特异性基因表达改变，揭示了疾病进展中的常见分子通路，为临床靶点的确定奠定了理论基础。在 C3 肾小球病的研究中，ST 技术定位了补体调节因子的异常表达，阐明了局部补体通路失调的机制。在 IgA 肾病的研究中，ST 技术揭示了炎症和氧化应激通路的分子基础，并与病理分期中的系膜增生程度相关。此外，在糖尿病肾病和狼疮性肾炎的研究中，ST 技术也为疾病的研究提供了重要的见解192021。
- 研究肾小管损伤的机制：空间转录组学技术在研究肾小管损伤方面具有重要价值，它能够整合高分辨率的空间位置信息和全局基因表达谱，揭示肾小管损伤的分子机制。例如，研究利用 10x Genomics ST 平台对小鼠和人类肾皮质进行研究，发现近端肾小管与外周血管区域之间的细胞间相互作用网络存在显著差异，这对于理解肾脏功能至关重要。在急性肾损伤（AKI）模型中，ST 技术揭示了肾小管上皮细胞区域特异性的基因表达改变，如缺血 - 再灌注损伤导致外髓质中 Havcr1 表达升高，而 Lcn2 在皮质和髓质中均上调。在慢性肾病（CKD）的研究中，发现近端肾小管中 TGF-β 信号的区域缺失会导致线粒体损伤和炎症加剧，强调了该通路在维持肾小管健康中的关键作用。此外，研究还发现代谢重编程和细胞间通讯在肾小管修复和纤维化过程中起着关键作用222324。
- 研究肾脏肿瘤：空间转录组学在肾脏肿瘤研究中取得了显著进展，尤其是在肾透明细胞癌（ccRCC）的研究中。研究发现 ccRCC 肿瘤的中心和周边区域存在明显的功能和代谢差异，中心区域糖酵解和氧化磷酸化增强，周边区域血管生成和上皮 - 间质转化（EMT）相关通路增强，且肿瘤内部存在代谢梯度，这可能影响治疗耐药性。此外，空间转录组学还揭示了肿瘤内细胞间的相互作用和异质性，为开发靶向治疗策略提供了理论基础。通过选择性靶向关键代谢节点，如脂肪酸合酶，有望优化治疗方案，针对肿瘤的代谢异质性进行精准治疗252627。
单细胞和 ST 技术构建人类肾脏单细胞图谱
近年来，将单细胞测序和 ST 数据相结合，在探索肾脏发育和疾病进展的整体分子图谱方面取得了显著进展。研究人员通过多种方法，如结合 scRNA-seq 与质谱分析、优化 ST 和单核测序数据集等，分析了肾脏中免疫细胞的解剖位置、细胞类型预测以及疾病过程中肾单位不同节段的分子特征等。这些研究为肾脏疾病的诊断和治疗提供了重要信息和理论基础，有助于深入理解肾脏的生理病理过程，推动个性化治疗策略的发展282930。
未来展望
- 技术进步：单细胞测序和空间转录组学技术正朝着 “多维剖析时代” 迈进。snRNA-seq 的灵敏度和亚细胞空间分辨率将进一步提高，成为肾脏研究的标准工具。多组学整合将实现从基因表达到代谢状态的全面分析，自动化微流控平台结合人工智能设计将提高通量和可重复性。下一代空间转录组学平台有望实现单细胞分辨率，并纳入表观遗传标记检测。量子生物技术和纳米级传感器将实现实时、无损的多模态数据采集，人工智能驱动的虚拟细胞建模将构建动态的肾脏生态系统地图3132。
- 科学突破：单细胞技术将进一步阐明细胞连续状态在肾纤维化中的作用。整合 scRNA-seq 与空间代谢组学将精确描绘 EMT 过程中的代谢重编程途径。时空图谱将揭示肾脏发育过程中细胞命运决定的调控网络。整体肾脏反卷积将整合单细胞多组学数据与生物物理模型，从分子到器官水平模拟肾脏功能3334。
- 临床转化：单细胞引导的精准医学将改变肾脏临床实践。基于空间转录组学的分子亚型分析可预测慢性肾病对治疗的反应。单细胞耐药特征将优化治疗方案。通过单细胞分析动态监测肾脏细胞，可实现对肾脏疾病进展的实时风险评估。再生医学有望通过单细胞谱系追踪和空间微环境重建在肾脏组织工程中取得突破。人工智能辅助的诊断系统结合单细胞数据和电子健康记录，将建立肾脏疾病进展的预测模型3536。
- 挑战和伦理考量：技术进步也带来了数据主权和生物安全等挑战。单细胞水平的身份识别存在隐私泄露风险，需要采取有效的缓解策略。合成生物学和单细胞编辑技术的融合需要伦理治理框架，以确保在肾脏研究和临床应用中的负责任使用3738。
