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      《科學》:填補空白!中國科學家發布千萬級免疫細胞圖譜,為AI時代大健康繪制“生命導航圖”

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      *僅供醫學專業人士閱讀參考


      人體內的免疫系統就像一支龐大而精密的“護衛隊”,每一個免疫細胞都是一名獨特的士兵,它們各司其職又緊密配合,守護著我們的健康。

      然而,長期以來,科學家們觀察這個復雜的微觀世界都像是隔著一層“毛玻璃”——雖然知道免疫細胞種類繁多,卻難以看清每個細胞的具體特征和它們之間的調控關系。

      北京時間2026年1月9日,華大生命科學研究院牽頭建設的基因組多維解析技術全國重點實驗室,聯合上海交通大學醫學院附屬瑞金醫院、山西醫科大學等多家機構,在國際頂級學術期刊《科學》(

      Science
      )上發布重磅成果。

      研究團隊對428位中國自然人群隊列的超過1000萬個外周血免疫細胞進行了系統性多組學深度解析,繪制了高分辨率人群免疫多組學圖譜(CIMA),這也是全球首個千萬級免疫細胞圖譜。這項研究如同一臺“高清顯微鏡”,為深入理解免疫系統的運作邏輯提供了前所未有的精細視角,是生命數字化研究新范式的重要實踐。


      Science官網截圖


      CIMA多組學研究摘要

      突破一:從“霧里看花”到“精準定位”,給千萬細胞發“身份證”

      傳統免疫學研究大多停留在主要細胞類型層面,就像只能區分免疫細胞中哪些是“陸軍”,哪些是“海軍”,而對內部更精細的兵種構成知之甚少。而CIMA則像是配備了一臺高清顯微鏡,突破了以往視角的局限。

      基于千萬級的外周血免疫細胞的單細胞轉錄組、表觀組數據,以及血漿脂質組、代謝組的多組學數據,研究團隊成功鑒定出73種免疫細胞亞型,包括那些在血液中占比不足千分之一的罕見細胞。這些細胞雖然數量稀少,卻在特定免疫應答中發揮著關鍵作用。以往的研究方法很難捕捉到這些稀有細胞,而本研究借助千萬規模的單細胞數據,終于讓這些“神秘士兵”露出了真容。研究團隊為每種細胞建立了詳細的“身份證”,記錄了它們的分布及基因表達特征,并且結合了志愿者的生理數據,探索了年齡和性別等因素與特定免疫細胞特征的關聯


      CIMA免疫細胞亞型

      突破二:照亮基因組里的“暗物質”,破解細胞“指揮系統”運作密碼

      如果把不同類型的免疫細胞看作免疫大軍的各個兵種,那么基因調控網絡就是它們的“指揮系統”。依托高質量的單細胞多組學數據,研究團隊繪制出了免疫細胞的基因調控圖譜,揭示了轉錄因子如何精確指揮著1萬多個靶基因的工作。

      研究發現,不同的免疫細胞類型擁有獨特的調控模式,而且這個“指揮系統”還具有很強的適應性,會隨著衰老和性別調整策略。這為我們理解為什么老年人更容易感染某些疾病,以及男女在自身免疫性疾病上的差異提供了新線索。

      同時,團隊還將目光投向長期以來被稱為基因組“暗物質”的非編碼區域。這類區域雖然不直接編碼蛋白質,卻影響著基因的激活和表達等。通過與全基因組測序數據相結合,研究團隊發現了9600個受遺傳調控的基因和超過5萬個染色質開放區域。其中近三分之一的調控效應具有細胞類型特異性——同一個“基因開關”在不同細胞中扮演著不同的角色。這為理解“同一個基因變異為何與多種疾病相關”提供了關鍵證據。研究團隊還發現免疫細胞的調控系統具有顯著的動態性,在B細胞和單核細胞分化過程中,近半數的遺傳調控效應會隨著細胞狀態改變而動態變化。

      突破三:從疾病風險“精準地圖”到AI“預言家”

      我們每個人身上都帶有一定的遺傳變異,但究竟哪些變異真的影響免疫系統和疾病?過去我們知道某些位點與疾病有關,但中間的機制卻不一定清楚。

      研究團隊整合了154種分子和疾病性狀的數據,在68種免疫細胞中發現了1196個顯著的遺傳關聯。其中,73.2%的關聯僅存在于特定細胞類型。這意味著,我們不僅知道“哪個變異與某種疾病相關”,還可以利用這張“高清導航圖”,進一步回答這個變異主要是在哪一類免疫細胞里發揮作用,以及是通過影響哪個基因、哪條通路,改變了疾病風險。

      以哮喘為例,研究揭示了一個關鍵變異如何在特定的調節性T細胞中調控某個基因的表達,進而影響炎癥因子水平,最終提高個體的哮喘風險。這個發現不僅解釋了該位點影響哮喘易感性的機制,也為未來開發精準治療策略指出了新方向。研究還發現,超過三分之二的疾病相關變異具有細胞類型特異性,這意味著要真正理解疾病機制,必須要在正確的細胞類型中尋找答案。


      遺傳變異影響哮喘風險模式圖

      而面對海量的非編碼變異,如何快速判斷它們的功能?研究團隊開發了一種創新的AI解決方案——CIMA細胞語言模型。這個工具就像一位精通基因語言的“預言家”,能夠準確預測染色質可及性,評估非編碼變異可能帶來的功能影響,為疾病機制研究和藥物靶點發現提供智能輔助。在32種免疫細胞的測試中,該模型表現出非常高的準確度,并成功預測出多個疾病相關非編碼變異的功能效應。

      該研究框架也體現了將細胞圖譜分析與更通用的基因組基礎大模型(如Genos)進行關聯與整合的潛力。這種融合旨在構建從DNA序列到細胞功能的多層次、可解釋的智能預測框架,為理解生命調控機制和加速生物醫學發現開辟了新路徑。

      應用與展望:從科研范式走向健康未來


      部分人群隊列研究成果

      本研究是華大集團“133111i”精準健康研究新范式的成功示范。通過整合單細胞轉錄組、表觀組、血漿代謝組、脂質組等多維度信息及生理表征,該研究構建了免疫健康的多組學基線,實現了對復雜生命系統的數字化解析與精準洞察,將賦能疾病預防與健康管理。同時,CIMA系列研究也是百億細胞10BC計劃的重要組成部分。


      華大BGE個人組學數據開放平臺

      在此基礎上,更大規模的CIMA二期計劃已正式啟動。其研究范圍將從健康人群拓展至自身免疫性疾病、心血管疾病、感染性疾病等重大疾病隊列,并重點應用Stereo-cell細胞組學技術和蛋白多重檢測技術等新技術平臺,旨在系統解析疾病發生發展的免疫學機制,挖掘新的診療靶點,并為構建更精確的“虛擬細胞”模型、實現疾病模擬與干預策略的數字化預測提供高質量數據資源。

      大健康應用轉化:免譯星圖讓你更了解身體年齡(免疫年齡≠實際年齡)

      科研的最終目的是為了造福人類。目前,該系統性研究框架及產生的高質量數據,已推動創新孵化。基于此研發的華大細胞“免譯星圖”AI評估模型,能對個體免疫狀態進行高精度、全方位的評估,真正實現了從前沿科研成果到可及健康產品的有效轉化。


      華大細胞免譯星圖

      專家點評

      CIMA的發布,填補了人群免疫多組學數據的空白,標志著我國在精準免疫學領域取得了里程碑式突破。

      中國工程院院士、上海交通大學醫學院附屬瑞金醫院院長寧光表示:“CIMA通過千萬級細胞分析,系統解析了遺傳、年齡、性別等因素對免疫系統的精細影響,為人群復雜疾病的機制研究和精準防治提供了至關重要的免疫學視角和數據支撐。”

      “CIMA構建了人群高分辨率免疫參考圖譜”,中國工程院院士、中國醫學科學院血液病醫院(血液學研究所)所院長程濤表示,“不僅在單細胞水平繪制了遺傳變異對基因表達和染色質開放性的影響,更通過多組學整合,闡明了眾多與免疫疾病風險相關的多效性調控位點,將遺傳關聯推向機制理解。同時,創新開發的CIMA-CLM智能模型,為從序列和表達信息預測染色質狀態及評估非編碼變異功能提供了新工具。”

      中國科學院深圳先進技術研究院李漢杰研究員則評價道,“這種‘全景式’資源不僅在規模和分辨率上達到國際領先水平,更重要的是,其在全球免疫組學圖譜中,為東亞人群提供了系統而高分辨率的基礎資源,為疾病易感性、免疫衰老與群體差異研究奠定了關鍵基線。”

      華大集團CEO尹燁表示:“CIMA千萬級免疫細胞圖譜的發布,既是一項關鍵科研突破,更是精準健康時代的重要里程碑。這份覆蓋428位中國人的多組學圖譜,為中國人群建立了高分辨率免疫基線。而基于此開發的‘免譯星圖’,則讓科研成果轉化為切實造福個人的健康工具,這也是華大精準健康管理范式的落地。目前,CIMA二期已啟動,將與Stereo-cell等新技術結合,深耕重大疾病領域。我相信,未來,人人都有望擁有自己專屬的免疫‘導航圖’。”

      隨著CIMA研究的深入,真正的個性化免疫治療將不再遙遠。醫生可以根據每個人的免疫特征圖譜,精準判斷疾病風險,量身定制最適合的預防和治療方案。同時,這項研究也將為我國生物醫藥產業帶來新機遇,加速藥物靶點發現和疫苗研發。

      從“霧里看花”到“精準解析”,CIMA研究正引領我們走向一個更精準、更個性化的健康未來。

      基因組多維解析技術全國重點實驗室劉傳宇研究員、金鑫研究員、劉龍奇研究員、徐訊研究員和上海交通大學醫學院附屬瑞金醫院曹亞南研究員為論文共同通訊作者。基因組多維解析技術全國重點實驗室殷建華副研究員,中國科學院大學博士研究生鄭宇輝、黃琢理、周雯雯,基因組多維解析技術全國重點實驗室袁月博士、蔡鵬飛博士和白勇副研究員為該論文共同第一作者。該成果獲得了國家重點研發計劃、國家科技創新2030重大項目、國家自然科學基金、中國博士后科學基金、廣東省基礎與應用基礎研究基金、杭州市生物醫藥與健康產業發展扶持科技專項,以及深圳市單細胞重點實驗室、深圳市數字化細胞病理概念驗證中心、山西醫科大學-華大未來醫學聯合研究中心的支持。

      本研究通過華大倫理委員會的審查批準,開展中嚴格遵循倫理規范和中華人民共和國人類遺傳資源管理要求。

      參考文獻:

      Yin J, Zheng Y, Huang Z, et al. Chinese Immune Multi-Omics Atlas. Science. 2026;391(6781):eadt3130. doi:10.1126/science.adt3130


      本文作者丨BioTalker

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