Déconvolution basée sur l’expression génique d’échantillons de tissus adipeux à l’aide de la matrice de signature AT21

La matrice de signature AT21 a été développée dans le but de déterminer la composition cellulaire des échantillons de tissus adipeux. Il se compose de profils d’expression spécifiques au type cellulaire de 1872 sondes à puces de 21 types cellulaires. Les sondes 1872 ont été sélectionnées pour optimiser la capacité de la matrice de signature à distinguer les différents types de cellules, ce qui se traduit par une minimisation du chevauchement d’informations entre les types de cellules (mise en œuvre via une minimisation du numéro de condition, voir Méthodes supplémentaires).

Sur la Fig. 2A nous montrons les corrélations de signatures entre les différents types cellulaires, révélant des corrélations élevées entre les types cellulaires apparentés, tels que les adipocytes sous-cutanés et péricardiques, ou les cellules souches / stromales mésenchymateuses, les chondrocytes, les ostéoblastes et les cellules souches / stromales adipeuses (ASC). À la lumière de ces corrélations élevées entre certains types de cellules, nous avons entrepris d’étudier la capacité de notre approche à distinguer des types de cellules similaires par les deux stratégies suivantes. Tout d’abord, nous appliquons l’approche de déconvolution à l’ensemble de données de référence lui-même, ce qui permet une distinction claire entre les types de cellules (Fig. 3A) en tant que témoin positif, pour démontrer que la méthode proposée permet en effet d’identifier clairement les signatures cellulaires pures à partir de l’ensemble de données de référence. Nous montrons également sur la même figure (Fig. 3B, C) l’expression normalisée des marqueurs conventionnels et des marqueurs primaires prédits en cellules pour la comparaison à partir des types de cellules dans l’ensemble de données de référence. La figure montre la comparaison en termes d’expression normalisée spécifique au type de cellule des marqueurs conventionnels par rapport aux marqueurs prédits par cellule pour chaque type de cellule. Deuxièmement, nous effectuons une analyse de déconvolution avec un ensemble de 779 échantillons de tissus adipeux (Données supplémentaires S2) provenant de quatre dépôts de tissus adipeux différents (SAT, OAT, PAT et EAT) et vérifions dans quelle mesure les résultats concordent avec le corps de la littérature. Cette deuxième analyse montre que les échantillons de tissus adipeux présentent en moyenne 14,5 % de CSA, alors que la somme des trois types cellulaires apparentés (cellules souches/stromales mésenchymateuses, ostéoblastes et chondrocytes) est inférieure à 1% en moyenne, révélant notre capacité à distinguer correctement ces types cellulaires (Fig. S4). De plus, 95% des échantillons de SAT ont un score adipocytaire péricardique de 0% et un score adipocytaire sous-cutané moyen de 74%, alors que les échantillons d’AVOINE, d’EAT et de PAT sont généralement prédits pour avoir plus d’adipocytes péricardiques que d’adipocytes sous-cutanés, bien que la distinction soit moins claire. Cela révèle la nette différence entre les adipocytes sous-cutanés et les adipocytes d’autres dépôts adipeux à proximité des organes internes, qui peut être détectée par la méthodologie proposée.

Spécificité du type de cellule de TissueDecoder: Cartes thermiques de la matrice de signature AT21 montrant (A) la prédiction de la composition du type de cellule à partir de CIBERSORT avec la signature AT21 matrice, (B) l’expression normalisée de marqueurs conventionnels sélectionnés de la littérature et (C) l’expression normalisée de marqueurs primaires prédits en cellules. L’axe X commun au-dessus de la figure indique les échantillons utilisés pour annoter les types de cellules de la matrice de signature AT21. CellMaDe et CIBERSORT sont tous deux formés avec la matrice de signature AT21, donc (A, C) sont des résultats optimaux pour les deux techniques alors que (B) représente le pouvoir de séparation des marqueurs conventionnels sur la matrice de signature AT21. Les cases vertes indiquent pour chaque type de cellule (colonnes) la ligne avec son marqueur correspondant.

À côté de ces évaluations, nous avons utilisé un ensemble de données de validation multiplateforme indépendant (différentes plates-formes de microarray Affymetrix) pour tester la déconvolution basée sur CIBERSORT avec la matrice de signature AT21, montrant que notre approche fournit correctement les pourcentages les plus élevés pour le type de cellule isolée respectif pour tous les types de cellules testées dans l’ensemble de données de validation (Fig. supplémentaire. S1C).

Les pourcentages moyens estimés du type cellulaire isolé sont de 69,2% pour les adipocytes sous-cutanés, 57,1% pour les ASC, 89,9% pour les cellules B, 84.8% pour les cellules T CD4 +, 71,0% pour les cellules T CD8 +, 62,0% pour les cellules NK et 90,5% pour les monocytes. La fraction CD14+ du tissu adipeux (monocytes/macrophages) est principalement constituée de macrophages (25,4%), de cellules dendritiques myéloïdes (24,4%) et de monocytes (18,1%). L’écart par rapport aux résultats optimaux sur la base des données de référence elles-mêmes (Fig. 3A) peut s’expliquer par des différences multiplateformes entre les ensembles de données de validation et de référence (l’ensemble de données de validation et l’ensemble de données de référence ont été hybridés à deux microarrays Affymetrix différents).

Marqueurs primaires et secondaires fabriqués en cellules

Ensuite, nous caractérisons davantage la matrice de signature en recherchant quels gènes y sont incorporés et en comparant leur spécificité de type cellulaire à celle des marqueurs de type cellulaire classiquement utilisés en utilisant les critères de marqueur primaire et secondaire (Eqs. 1 et 2 dans la section méthodes). Cela a abouti à un classement de toutes les sondes présentes sur le réseau en fonction de leurs scores de critère primaire et secondaire. Sur la Fig. 2B, nous montrons les 10 premiers gènes ayant le score de critère primaire et secondaire le plus élevé de quatre types de cellules – à savoir les ASCs, les lymphocytes T CD8 +, les macrophages et les adipocytes sous–cutanés – et indiquons leur localisation cellulaire selon les termes de l’ontologie des gènes (pour les 21 types de cellules, voir la Fig. S2, Données supplémentaires S3). Tous les gènes présents dans la matrice de signature AT21 sont marqués en gras, ce qui montre que l’algorithme de CIBERSORT sélectionne principalement une combinaison de marqueurs secondaires (le critère de sélection des gènes de CIBERSORT est comparable à notre critère de marqueur secondaire), tandis que les marqueurs primaires et les marqueurs conventionnels ne sont pas toujours inclus dans la matrice de signature.

Cela contraste avec les approches classiques basées sur des marqueurs telles que l’immunohistochimie, qui reposent fortement sur la spécificité du type cellulaire d’un seul marqueur (primaire). Néanmoins, des marqueurs classiques tels que CD68 pour les macrophages sont également exprimés dans d’autres types cellulaires, tels que les monocytes, les cellules dendritiques plasmacytoïdes 10, et à un degré moindre également dans les fibroblastes et les cellules endothéliales 11,12, ce qui est également indiqué par son score de critère primaire relativement faible (Fig. 2B). Nous proposons donc que les marqueurs primaires identifiés par CellMaDe soient confirmés expérimentalement avant d’être clarifiés en tant que marqueurs alternatifs pour les types de cellules dans le tissu adipeux.

Pour les lymphocytes T CD8+, le marqueur classiquement utilisé (Cluster de différenciation 8B; CD8B) est identifié comme le marqueur primaire le plus puissant, ce qui n’était pas très surprenant. Cependant, le cluster de différenciation 4 (CD4) n’est pas très spécifique pour les lymphocytes T CD4+, comme le montre son expression prédominante dans d’autres types de cellules hématopoïétiques tels que les monocytes ou les macrophages (Fig. 3B, Fig. supplémentaire. S2). C’est aussi la raison pour laquelle en cytométrie en flux, CD4 n’est utilisé qu’après l’identification de la population de cellules CD3+ (lymphocytes T) pour identifier les lymphocytes T CD4+. La Protéine Transmembranaire à Sept Dendrocytes exprimée (DCSTAMP) est identifiée comme un marqueur primaire très spécifique des macrophages selon notre analyse. Sur la Fig. 3C nous observons que l’expression élevée de DCSTAMP est limitée à un sous-ensemble des échantillons de macrophages, ce qui pourrait mettre en évidence sa spécificité à un sous-ensemble de macrophages, par exemple des cellules géantes de type macrophage, comme suggéré par des études antérieures13. Pour les ASC, le marqueur primaire identifié EEA1 n’est pas très frappant. Pour ce type de cellule, nous suggérons d’utiliser une combinaison de marqueurs secondaires implémentés dans les stratégies de déclenchement de la cytométrie en flux ainsi que dans l’algorithme CIBERSORT.

Le cas des adipocytes sous-cutanés semble similaire car le marqueur primaire CMA1 n’est pas non plus très frappant. Ceci peut cependant être attribué au fait que les adipocytes péricardiques font également partie de la matrice de référence. Par conséquent, le critère principal ne se concentre pas seulement dans ce cas sur la distinction des adipocytes des autres types cellulaires, mais également sur la distinction des adipocytes de deux dépôts différents. Par conséquent, nous avons inclus une analyse supplémentaire en fusionnant tous les adipocytes de la matrice de référence pour déterminer les marqueurs primaires des adipocytes. Les trois principaux marqueurs primaires identifiés pour les adipocytes dans cette analyse étaient SPARCL1, ADIPOQ et THRSP.

Pour une évaluation plus approfondie des principaux marqueurs primaires identifiés, nous avons comparé leur expression dans un ensemble de données indépendant plus étendu composé de 394 profils d’expression tissulaire annotés anatomiquement (Fig. S3, Méthodes supplémentaires). Six des 21 marqueurs primaires sont entièrement validés, définis comme présentant l’expression la plus élevée dans le type cellulaire proposé, à savoir CALCRL pour les cellules endothéliales, SPTA1 pour les érythroblastes, CD8B pour les cellules T CD8+, MS4A1 pour les cellules B, PRSS33 pour les éosinophiles et DCSTAMP pour les macrophages. Douze marqueurs sont partiellement validés, identifiés comme faisant partie des cinq premiers des 394 profils d’expression tissulaire annotés anatomiquement ou étant exprimés à un niveau supérieur uniquement dans des types cellulaires non liés au tissu adipeux, tels que les myocytes ou les neurones. Seuls trois marqueurs n’ont pas été validés, à savoir EEA1 pour les ASC, RGS5 pour les cellules musculaires lisses et PF4V1 pour les plaquettes, ce dernier en raison de l’absence de plaquettes dans l’ensemble de données de validation pour PF4V1, empêchant son évaluation correcte.

Enfin, nous avons utilisé l’ensemble de données de validation indépendant pour évaluer le pouvoir discriminatoire des principaux marqueurs primaires identifiés. Les résultats de cette analyse sont présentés dans la Fig. S1 et les données supplémentaires S2, montrant que les marqueurs primaires sont exprimés et capables de distinguer les types cellulaires dans l’ensemble de données de validation, à l’exception de CMA1 pour les adipocytes sous-cutanés et EEA1 pour les ASC (Fig. supplémentaire. S1B).

Contextualisation des résultats – une revue de la littérature

Comme prochaine étape de l’évaluation, nous avons compilé des rapports quantitatifs de la littérature sur la composition du type de cellules du tissu adipeux humain afin de comparer les estimations de notre approche de déconvolution pour 1119 échantillons SAT (616 ensembles de données microarray et 503 ensembles de données ARN-Seq) et 51 échantillons d’AVOINE aux pourcentages rapportés dans la littérature.

Tout d’abord, nous avons cherché des rapports dans la littérature quantifiant le pourcentage d’adipocytes dans le tissu adipeux. Cette recherche a révélé une gamme d’estimations allant de ~ 93% 14, ~ 70% 15,16 et ~ 15% 17, ce qui peut potentiellement s’expliquer par des différences dans le traitement des échantillons (par exemple, l’ablation des vaisseaux sanguins) et les méthodes de comptage (par exemple, l’histologie par rapport à l’isolement cellulaire, différents marqueurs). Très récemment, Glastonbury et ses collègues ont estimé la fraction adipocytaire dans deux ensembles de données ARN-Seq du tissu adipeux sous-cutané au niveau de la population (TwinsUK, n = 766 et le projet d’expression du tissu génotype, n = 326) en estimant les proportions relatives de quatre types de cellules distinctes (adipocytes, macrophages, cellules T CD4 + et cellules endothéliales micro-vasculaires). Leur estimation du pourcentage médian d’adipocytes est de 62% pour l’étude GTEx et de 82% pour l’étude twinsuk18.

Par la suite, nous nous sommes concentrés sur des études déterminant des fractions de non-adipocytes19 et avons inclus 25 études originales dans notre revue. Les résultats quantitatifs des fractions cellulaires extraites de ces études sont présentés à la Fig. 4 et Données supplémentaires S4 (voir Méthodes supplémentaires pour plus de détails méthodologiques). Le nombre de cellules rapporté pour les macrophages varie considérablement, allant du nombre moyen de moins de 1% du total des cellules dans certaines études jusqu’à une moyenne de 27% du total des cellules dans une autre étude. Ces différences assez importantes entre les études peuvent être dues à plusieurs facteurs, notamment (i) les différences biologiques réelles entre les échantillons analysés, (ii) l’enrichissement local des macrophages (p. ex. dans les structures en forme de couronne) qui influencent spécifiquement les résultats avec un faible nombre de cellules totales comme l’immunohistochimie, (iii) les différences techniques entre les méthodologies et les marqueurs utilisés, et (iv) les différences dans la manipulation des échantillons et les protocoles d’analyse (par exemple, les seuils de fluorescence, les anticorps utilisés). Il est important de noter que, plus précisément, certaines études d’immunohistochimie rapportent des nombres de macrophages très élevés (Fig. 4 BIS). En outre, il peut y avoir des différences en raison des unités rapportées entre les différentes études, car les deux études présentant les pourcentages de macrophages les plus élevés (moyennes de 27% et 26% de macrophages) sont les seules à déclarer des « macrophages par nombre total de noyaux ». Nous avons déjà montré que les études d’immunohistochimie à partir de tranches de tissus peuvent être biaisées en raison de la dépendance aux observations de coupes transversales (tranches de tissus minces)20. Par conséquent, on peut soutenir que spécifiquement pour les adipocytes, la section transversale peut couvrir des parties de la gouttelette lipidique, mais pas le noyau, ce qui entraîne des différences systématiques entre les méthodes de comptage.

Revue de la composition cellulaire du tissu adipeux: Revue de la littérature sur la composition cellulaire du tissu adipeux rapportée par rapport à nos résultats en utilisant CIBERSORT (en vert). Le pourcentage moyen (points), minimum et maximum (flèches) des cellules totales (calculé selon les hypothèses et les formules énoncées dans les méthodes supplémentaires) pour cinq types de cellules différents – macrophages (A), ASCs (B), lymphocytes T CD4 + (C), lymphocytes T CD8 + (D) et cellules endothéliales (E). La couleur spécifie la méthode utilisée pour le comptage des cellules comme indiqué dans la légende. Les points gris et les flèches en (A) sont nos résultats où le score des macrophages et le score des monocytes ont été additionnés. Il est montré à titre de comparaison, car les marqueurs macrophages CD68, HAM56 et CD14 colorent également les monocytes. Le point gris en (B) représente la somme des « cellules stromales supra adventitielles-adipeuses » (point noir dans la même rangée) et des « cellules progénitrices endothéliales », qui ont été distinguées dans l’étude respective, mais sont probablement toutes deux couvertes par le score « tige adipeuse / cellule stromale » de notre matrice de signature AT21. Sur le côté gauche de chaque graphique, les références aux études à partir desquelles les résultats ont été obtenus (voir Données supplémentaires S4) et les marqueurs utilisés sont indiqués. Pour les ASC et les cellules endothéliales, une combinaison de marqueurs a été utilisée (voir Données supplémentaires S4). Une étoile jointe à la lettre de référence de l’étude indique que le participant à l’étude avait un indice de masse corporelle moyen supérieur à 35. Il est inclus dans la figure car il a été rapporté que la fréquence des macrophages est augmentée chez les personnes souffrant d’obésité sévère.

Afin d’évaluer l’influence potentielle des différences biologiques entre les participants à l’étude, en particulier en ce qui concerne leur statut d’obésité, nous avons marqué toutes les études impliquant des personnes ayant un indice de masse corporelle moyen supérieur à 35 (obésité sévère) avec une étoile (Fig. 4 BIS). La relation entre le statut d’obésité et le nombre de macrophages a été étudiée dans plusieurs articles, faisant état d’une augmentation du nombre de macrophages avec une augmentation de l’obésité dans certaines études, mais pas dans toutes les études21,22,23,24,25,26. Néanmoins, le statut d’obésité ne peut expliquer la diversité observée entre les pourcentages de macrophages rapportés dans notre revue de la littérature (Fig. 4 BIS).

À titre de comparaison, nous avons évalué les différences entre les études dans nos analyses (uniquement SAT), montrant des résultats relativement stables, ce qui indique une meilleure standardisation malgré les différences biologiques des participants à l’étude et les différences potentielles dans la manipulation des échantillons entre les différents laboratoires (Fig. supplémentaire. S5). Même l’utilisation de données au niveau de l’ARN-Seq pour effectuer la déconvolution a entraîné une variance plus faible que les études rapportées dans la littérature (Fig. 4, Fig. supplémentaire. S6).

Par rapport aux rapports de la littérature, la quantité estimée de macrophages de notre analyse se situe à l’extrémité inférieure du spectre, avec une moyenne de 1,3% du total des cellules pour les 616 échantillons SAT (médiane de 0,8%, IQR: 0,03% -1,8%) et de 1,2% du total des cellules pour les 51 échantillons d’AVOINE (médiane de 1,2%, IQR: 0,4% -1,8%). En regardant les extrêmes, nos résultats confirment qu’il existe une large gamme de composition de macrophages avec jusqu’à 25% de macrophages dans de très rares cas.

Afin de rendre compte de l’influence potentielle des monocytes, qui expriment également les marqueurs utilisés dans les études de littérature (CD14, CD68 et HAM56), nous rapportons également les fractions combinées de macrophages et de monocytes de notre approche AT21-CIBERSORT. Cela équivaut à une moyenne de 1,5% de macrophages / monocytes dans les échantillons SAT et de 4,3% de macrophages / monocytes dans les échantillons d’AVOINE, ce qui rapproche nos estimations des valeurs moyennes rapportées dans la littérature.

La quantité d’ASC (moyenne de 14,8% en SAT et 15,7% en AVOINE), de cellules T CD4+ (moyenne de 0,9% en SAT et 0.4% dans l’AVOINE), les cellules T CD8+ (moyenne de 0,5% à la fois dans la SAT et l’AVOINE) et les cellules endothéliales (moyenne de 0,7% dans la SAT et de 1,8% dans l’AVOINE) estimées par notre approche est bien conforme aux rapports de la littérature (Fig. 4B- E). Comme pour les macrophages, les rapports de la littérature sur les quantités d’ASC montrent de grandes variations (Fig. 4B). Nous avons identifié trois raisons expliquant cette variation. Premièrement, trois des études documentaires (études s, t et v – voir les données supplémentaires S4) utilisent du tissu adipeux provenant d’aspirats de liposuccion, qui est contaminé par du sang17, ce qui entraîne une diminution des fractions relatives d’ASC dans la FVS. Deuxièmement, certaines études font la distinction entre les progéniteurs endothéliaux et les cellules souches adipeuses supra-adventitielles (par exemple, les études u et v), tandis que d’autres (y compris notre étude) ne le font pas, comptant peut-être les deux sous-populations comme des ASC. Notamment, en additionnant les deux sous-populations dans l’étude de Zimmerlin27, la fraction moyenne résultante est de 13,9% (point gris de la Fig. 4B) est proche de nos résultats estimés. Troisièmement, le rendement cellulaire total et le pourcentage de cellules souches/stromales varient considérablement en fonction de la méthode utilisée pour l’isolement de SVF28,29, ce qui peut potentiellement expliquer les très faibles chiffres rapportés par Viardot et ses collègues 30 (étude m).

Il existe plusieurs types cellulaires tels que les cellules dendritiques plasmacytoïdes, les neutrophiles ou les éosinophiles pour lesquels nous n’avons trouvé aucun résultat dans la littérature et nous rapportons donc leur fréquence dans le tissu adipeux humain pour la première fois. Certains types cellulaires tels que les plaquettes et les érythroblastes sont principalement inclus comme témoin dans la matrice de signature AT21, ce qui permet d’identifier la présence de sang dans les échantillons.

Ensemble de données de référence avec des types de cellules isolées du tissu adipeux

Pour une vérification plus approfondie des résultats de déconvolution AT21, nous les avons comparés à la déconvolution basée sur la matrice de signature AT4 constituée de quatre fractions cellulaires isolées du tissu adipeux.

Afin d’exclure les différences dans les procédures d’échantillonnage de la population et des tissus de l’étude (tout en conservant les différences de granularité du type cellulaire, d’échantillons de référence et d’analyse multiplateforme), nous avons utilisé la référence ex vivo pour déconvoler les 779 échantillons de tissus adipeux de la matrice Affymetrix Human U133 Plus 2.0 que nous avons analysés avec notre matrice de signature AT21 auparavant. Les pourcentages cellulaires obtenus (Fig. S7) sont dans une gamme similaire à celle des résultats obtenus en utilisant AT21 comme référence (bien que les pourcentages de monocytes/macrophages soient un peu plus élevés) et corrélent raisonnablement bien avec eux, révélant des corrélations de Spearman et Pearson entre 0,41 et 0,87 (Fig. supplémentaire. S8). Néanmoins, notre analyse démontre que le choix des types de cellules et de leur origine peut avoir un impact potentiel sur le niveau de détail des résultats bien que la distribution globale soit conservée.

Pour une évaluation plus approfondie de notre approche de déconvolution, nous avons utilisé cette « référence ex vivo » pour déconvoler des échantillons constitués de la fraction vasculaire stromale du tissu adipeux (également à partir du jeu de données GSE80654), révélant une distribution de type cellulaire de 53% de cellules souches / stromales, 27% de monocytes / macrophages, 19% d’autres leucocytes et 1% d’adipocytes en moyenne (voir Fig. S9) de n = 6 individus sur un total de n = 10. Les données pour les quatre autres personnes n’étaient pas disponibles. Les résultats de la cytométrie en flux ont rapporté des moyennes légèrement différentes de 62% de cellules souches/stromales, 13 % de monocytes/macrophages, 12 % d’autres leucocytes, 3 % de cellules endothéliales, ~10 % non spécifiées), bien qu’ils proviennent de la plus grande taille d’échantillon de n = 10 individus dans l’étude originale31. Les deux résultats confirment la grande quantité de cellules souches / stromales dans le tissu adipeux et (après conversion unitaire des cellules de SVF en cellules de tissu adipeux – voir méthodes) sont raisonnablement similaires à nos résultats moyens en appliquant AT21 au tissu adipeux, en considérant les différences dans la population étudiée, les méthodologies d’échantillonnage du tissu adipeux et la granularité de la distinction de type cellulaire (4 contre 21 types cellulaires).

Comparaison de quatre dépôts de tissus adipeux

Ensuite, nous comparons la composition de type cellulaire de quatre dépôts de tissus adipeux (SAT, OAT, PAT et EAT) en rapportant leur composition de type cellulaire moyenne (Fig. 5, détaillé sur la Fig. S4). Cela indique que SAT a le pourcentage le plus élevé d’adipocytes (74%) suivi de l’AVOINE (66,4%), EAT (59,5%) et PAT (59,4%), tandis que EAT et PAT ont beaucoup plus de cellules immunitaires (20,8% et 20,9%, respectivement) par rapport à l’AVOINE (9,8%) et SAT (7,4%). De plus, l’AVOINE est la source la plus riche en cellules souches/stromales (17,2 % contre 14,9 % pour SAT, 14.1% pour EAT et 12,4% pour PAT).

Pourcentage estimé de Types de cellules par dépôt adipeux: (A) Graphique circulaire montrant la distribution globale des types de cellules de divers dépôts de tissus adipeux (sous–cutané–n= 616, Omental–n = 51, Péricardique–n = 66 et épicardique-n = 46) en termes de quatre archétypes principaux de cellules dans le tissu adipeux (cellules immunitaires, cellules souches / stromales, Adipocytes et autres). (B) Graphiques en barres montrant la distribution détaillée du compartiment des cellules immunitaires de chaque dépôt de tissu adipeux. Toutes les valeurs sont des moyennes des échantillons analysés du dépôt respectif.

Ces résultats doivent être interprétés avec précaution en raison des différences de nombre et de caractéristiques des personnes auprès desquelles les échantillons ont été prélevés. L’accès à EAT et PAT est sévèrement limité en raison de leur localisation physiologique et de la nature invasive de la procédure de prélèvement. Par conséquent, des échantillons de PAT ont été prélevés sur 66 patients (âge: 66 ± 8 ans) atteints de maladie coronarienne (CAD) 32 et les échantillons EAT ont été prélevés sur 11 nouveau-nés (âgés de 6 à 24 jours), 28 nourrissons (âgés de 40 jours à 1 an) et 7 enfants (âgés de 2 à 7 ans) atteints de cardiopathie congénitale (CHD) 33.

Malgré les différences d’âge des donneurs EAT et PAT, la composition de l’archétype des cellules immunitaires dans EAT et PAT est remarquablement similaire l’une à l’autre tout en étant très différente des échantillons SAT et OAT. Cela indique la robustesse de nos résultats ainsi que la nature conservée de la composition du type cellulaire dans ces deux dépôts de tissus adipeux entourant le cœur.

De plus, nous rapportons les fractions de cellules immunitaires « adaptatives” classiquement désignées, y compris les cellules B, les cellules T CD8+ et CD4+, infiltrées dans EAT et PAT. Ces cellules immunitaires adaptatives sont enrichies en EAT et en PAT, (plus élevées en PAT qu’en EAT) par rapport aux dépôts SAT et OAT, ce qui pourrait probablement être dû à l’origine des échantillons analysés provenant de patients atteints de CAD ou de CHD, comme indiqué précédemment pour les cellules T CD8+34. Notre constat est également soutenu par Mazurek et ses collègues 35, qui ont comparé l’expression des cytokines dans EAT et SAT chez des patients subissant un pontage aorto-coronarien et ont constaté que EAT est une source de plusieurs médiateurs inflammatoires.

Une comparaison plus détaillée de la SAT et de l’AVOINE a été réalisée sur l’étude de Hardy et al. 2011 (jeu de données GSE20950), dans lequel les deux dépôts étaient disponibles auprès des mêmes individuels25. Cette analyse a révélé une teneur accrue en neutrophiles dans la SAT (également après correction pour plusieurs tests) et une teneur accrue en cellules souches/stromales mésenchymateuses et en cellules musculaires lisses dans l’AVOINE (Fig. 6 BIS). L’étude de marqueurs dérivés de cellules pour les neutrophiles (CYP4F3) ainsi que pour les adipocytes péricardiques (C7) et les adipocytes sous-cutanés (CMA1) a confirmé la différence significative entre la SAT et l’AVOINE dans ces types de cellules (également après ajustement pour plusieurs tests).

Composition du tissu adipeux Selon les traits phénotypiques: (A) Carte thermique montrant le type de cellule représenté significatif sur (rouge) / sous (bleu) dans différentes catégories basé sur le score z (indique le nombre d’écarts types que chaque groupe est éloigné de l’autre). Seuls les résultats significatifs (p< 0,05 non corrigés) sont colorés. Les étoiles étiquettent les résultats qui restent significatifs après correction pour plusieurs tests. Les parcelles de haricot montrant (B) tous les types de cellules significatifs et (C) les ASC et les adipocytes sous-cutanés (non détectés comme significatifs), pour l’étude discordante jumelle plus lourde vs plus maigre. L’axe des ordonnées décrit les différences dans les fractions cellulaires estimées entre le jumeau le plus lourd et le jumeau le plus maigre au sein d’une paire jumelle.

Composition du type de cellule à travers les traits phénotypiques

Enfin, nous avons comparé la composition du type de cellule du tissu adipeux entre des individus ayant des traits phénotypiques différents, tels que différents sexes, âges, indice de masse corporelle (IMC) et différents stades de développement du diabète de type 2. De plus, nous avons inclus des études d’intervention portant sur l’effet de la restriction calorique ou de l’ingestion de resvératrol sur la composition du type de cellules SAT. Les résultats de ces analyses sont représentés à la Fig. 6 et plus en détail sur la Fig. S10 et Données supplémentaires S5.

Nous avons détecté des différences significatives dans la composition des cellules SAT entre les mâles et les femelles, indiquant qu’il y a des quantités plus élevées de cellules dendritiques plasmacytoïdes, de cellules T CD4 +, de plaquettes et de chondrocytes chez les femelles, alors que les mâles ont plus de cellules T CD8+, de fibroblastes et de cellules endothéliales. Notamment, les différences entre les cellules T CD4+ et CD8+ étaient significatives également après correction pour des tests multiples, mais n’ont pas été détectées sur la base de marqueurs uniques établis ou dérivés de cellules. En ce qui concerne l’âge, nous n’avons détecté qu’un seul résultat significatif, indiquant une quantité plus élevée de fibroblastes avec l’âge.

Nous incluons quatre comparaisons liées à l’IMC, à savoir (i) une relation continue de l’IMC avec les fractions cellulaires en SAT, (ii) une comparaison de la composition cellulaire en SAT chez des jumeaux monozygotes concordants (jumeaux plus lourds vs jumeaux plus maigres,MIIMC < 3 kg / m2), (iii) la même chose chez des jumeaux monozygotes discordants (jumeaux plus lourds vs jumeaux maigres,BIMC > 3 kg/m2), et (iv) une comparaison de la composition cellulaire de l’AVOINE chez les enfants obèses par rapport aux enfants maigres. La première comparaison indique que l’IMC est positivement corrélé avec la quantité de monocytes, de cellules dendritiques myéloïdes, de plaquettes, d’ostéoblastes, de chondrocytes et d’ASCs dans la SAT, alors que la corrélation avec les adipocytes sous-cutanés est négative. Aucune différence significative n’est détectée entre les jumeaux concordants, alors que les jumeaux discordants diffèrent de manière significative par la quantité de lymphocytes T CD4 +, d’érythroblastes, d’ostéoblastes (tous plus élevés chez les jumeaux plus lourds), ainsi que par les lymphocytes B (plus élevés chez les jumeaux plus maigres) (Fig. 6B). Il y a notamment une tendance à des quantités plus élevées d’ASC et à des quantités plus faibles d’adipocytes chez les jumeaux plus lourds (Fig. 6C), soutenant la conclusion significative respective dans l’association continue avec l’IMC. En revanche, certains autres résultats de l’association continue avec l’IMC ne sont pas détectés dans l’étude twin, ce qui peut être attribué à des effets de confusion potentiels (âge, sexe ou autres facteurs) dans l’association continue.

L’absence de résultats significatifs dans la comparaison entre lean et lean. les enfants obèses sont principalement dus à une puissance limitée puisque l’étude ne porte que sur un total de 11 échantillons (5 enfants obèses et 6 enfants maigres).

Nous avons effectué six comparaisons liées au diabète, à la tolérance au glucose ou à la résistance à l’insuline. Trois d’entre eux (tolérance au glucose altérée par rapport à la tolérance au glucose normale dans la SAT; diabète sucré vs tolérance au glucose altérée dans la SAT; et résistant à l’insuline par rapport à sensible dans l’AVOINE) n’ont montré aucun résultat statistiquement significatif. La comparaison de la composition du type de cellules SAT dans la résistance à l’insuline vs. les personnes sensibles ont révélé une augmentation significative des cellules musculaires lisses chez les personnes résistantes à l’insuline. La SAT des personnes atteintes de diabète sucré contient plus de monocytes et moins d’éosinophiles que celle des personnes tolérantes au glucose normales, selon notre analyse, tandis que l’AVOINE des personnes obèses morbides montre des différences dans les cellules dendritiques myéloïdes, les éosinophiles (tous deux plus élevés chez les personnes diabétiques) et les chondrocytes (plus élevés chez les personnes sans diabète).

Nous n’avons trouvé aucune preuve que la restriction calorique ou la supplémentation en resvératrol modifie de manière significative la composition du type de cellules du tissu adipeux.

Fait intéressant, une étude incluse rapporte également des pourcentages de macrophages déterminés par l’immunohistochimie25 (GSE20950). Ils montrent des fréquences de macrophages pour 11 échantillons d’AVOINE (sur 20 participants à l’étude) provenant de personnes sensibles à l’insuline et résistantes à l’insuline, avec une teneur moyenne en macrophages de 1,8% (après conversion unitaire en% du total des cellules), ce qui correspond bien à notre estimation de 1.495% en moyenne des 20 participants (les critères de sélection des 11 échantillons pour l’immunohistochimie n’ont pas été inclus dans la description de l’étude). Ils rapportent en outre une association significative entre l’HOMA-IR et le contenu en macrophages chez ces 11 personnes, que nous confirmons partiellement avec une signification limite (valeur p de 0,054) pour une comparaison des personnes résistantes à l’insuline par rapport aux personnes sensibles à l’insuline chez les 20 participants à l’étude.