deconvoluție bazată pe expresia genelor a probelor de țesut adipos utilizând matricea de semnătură AT21

matricea de semnătură AT21 a fost dezvoltată cu scopul de a determina compoziția celulară a probelor de țesut adipos. Se compune din profiluri de Expresie specifice tipului de celule de 1872 sonde microarray din 21 de tipuri de celule. Sondele din 1872 au fost selectate pentru a optimiza capacitatea matricei de semnătură de a distinge între diferite tipuri de celule, ceea ce se reflectă prin minimizarea suprapunerii informațiilor între tipurile de celule (implementat printr-o minimizare a numărului de condiții, vezi metode suplimentare).

în Fig. 2A prezentăm corelațiile semnăturilor între diferitele tipuri de celule, dezvăluind corelații ridicate între tipurile de celule înrudite, cum ar fi adipocitele subcutanate și pericardice sau celulele stem/stromale mezenchimale, condrocitele, osteoblastele și celulele stem/stromale adipoase (ASCs). Având în vedere aceste corelații ridicate între unele tipuri de celule, ne-am propus să investigăm capacitatea abordării noastre de a distinge între tipuri de celule similare prin următoarele două strategii. În primul rând, aplicăm abordarea deconvoluției la setul de date de referință în sine, rezultând o distincție clară între tipurile de celule (Fig. 3A) ca un control pozitiv, pentru a demonstra că metoda propusă poate identifica într-adevăr semnăturile celulare pure din setul de date de referință în mod clar. De asemenea, arătăm în aceeași figură (Fig. 3B, C) expresia normalizată a markerilor convenționali și a markerilor primari preziși CellMaDe pentru comparație din tipurile de celule din setul de date de referință. Figura prezintă comparația în ceea ce privește expresia normalizată specifică tipului de celulă a markerilor convenționali față de markerii preziși CellMaDe pentru fiecare tip de celulă. În al doilea rând, efectuăm analiza deconvoluției cu un set de 779 de probe de țesut adipos (date suplimentare S2) din patru depozite diferite de țesut adipos (SAT, OAT, PAT și EAT) și verificăm cât de bine rezultatele sunt de acord cu corpul literaturii. Această a doua analiză arată că se preconizează că probele de țesut adipos vor avea în medie 14,5% ASCs, în timp ce suma celor trei tipuri de celule înrudite (celule stem mezenchimale/stromale, osteoblaste și condrocite) este sub 1% în medie, dezvăluind capacitatea noastră de a distinge corect între aceste tipuri de celule (Fig suplimentar. S4). Mai mult, 95% din probele SAT au un scor de adipocite pericardice de 0% și un scor mediu de adipocite subcutanate de 74%, în timp ce probele OAT, EAT și PAT sunt în mare parte prezise că au mai multe adipocite pericardice decât adipocitele subcutanate, deși distincția este mai puțin clară. Aceasta relevă diferența clară dintre adipocitele subcutanate și adipocitele din alte depozite adipoase în apropierea organelor interne, care pot fi detectate prin metodologia propusă.

specificitatea tipului de celulă a TissueDecoder: hărți de căldură ale matricei semnăturii AT21 care arată predicția compoziției tipului de celulă din CIBERSORT cu AT21 matricea semnăturii, (b) expresia normalizată a markerilor convenționali selectați din literatură și (C) expresia normalizată a markerilor primari preziși cellmade. Xaxisul comun de mai sus indică eșantioanele utilizate pentru adnotarea tipurilor de celule din matricea semnăturii AT21. CellMaDe și CIBERSORT sunt ambele instruite cu matricea de semnătură AT21, prin urmare (a, C) sunt rezultate optime pentru ambele tehnici, în timp ce (B) reprezintă puterea de separare a markerilor convenționali pe matricea de semnătură AT21. Casetele verzi indică pentru fiecare tip de celulă (coloane) rândul cu marcatorul corespunzător.

alături de aceste evaluări, am utilizat un set de date de validare cross-platform independent (diferite platforme Affymetrix microarray) pentru a testa deconvoluția bazată pe CIBERSORT cu matricea de semnătură AT21, arătând că abordarea noastră oferă în mod corect cele mai mari procente pentru tipul de celulă izolat respectiv pentru toate tipurile de celule testate din setul de date de validare (Fig suplimentar. S1C).

procentele medii estimate ale tipului de celule izolate sunt 69, 2% pentru adipocitele subcutanate, 57, 1% pentru ASCs, 89, 9% pentru celulele B, 84.8% pentru celulele T CD4+, 71,0% pentru celulele T CD8+, 62,0% pentru celulele NK și 90,5% pentru monocite. Se estimează că fracțiunea CD14+ a țesutului adipos (monocite/macrofage) constă în principal din macrofage (25,4%), celule dendritice mieloide (24,4%) și monocite (18,1%). Abaterea de la rezultatele optime pe baza datelor de referință în sine (Fig. 3A) pot fi explicate prin diferențe între platforme între seturile de date de validare și referință (setul de date de validare și setul de date de referință au fost hibridizate la două microarrays Affymetrix diferite).

markeri primari și secundari

în continuare, caracterizăm în continuare matricea semnăturii prin investigarea genelor care sunt încorporate în ea și prin compararea specificității tipului de celulă cu cea a markerilor de tip celular utilizați în mod convențional folosind criteriile markerului primar și secundar (Eqs. 1 și 2 în secțiunea Metode). Acest lucru a dus la o clasare a tuturor sondelor prezente pe matrice în funcție de scorurile lor primare și secundare. În Fig. 2B, prezentăm primele 10 gene cu cel mai mare scor criteriu primar și secundar din patru tipuri de celule – și anume ASCs, celule T CD8+, macrofage și adipocite subcutanate – și indicăm localizarea lor celulară în funcție de termenii ontologiei genetice (pentru toate cele 21 de tipuri de celule vezi Fig suplimentar. S2, Date Suplimentare S3). Toate genele care sunt prezente în matricea semnăturii AT21 sunt marcate cu caractere aldine, arătând că algoritmul CIBERSORT selectează în principal o combinație de markeri secundari (criteriul de selecție a genelor CIBERSORT este comparabil cu criteriul nostru de marker secundar), în timp ce markerii primari și markerii convenționali nu sunt întotdeauna incluși în matricea semnăturii.

Acest lucru este în contrast cu abordările clasice bazate pe markeri, cum ar fi imunohistochimia, care se bazează foarte mult pe specificitatea tipului de celulă a unui singur marker (primar). Cu toate acestea, markerii convenționali, cum ar fi CD68 pentru macrofage, sunt exprimați și în alte tipuri de celule,cum ar fi monocitele, celulele dendritice plasmacitoide10 și, într-o măsură mai mică, și în fibroblaste și celule endoteliale11, 12, ceea ce este indicat și de scorul său criteriu primar relativ scăzut (Fig. 2B). Prin urmare, propunem markerii primari identificați de CellMaDe pentru a fi confirmați experimental înainte de a fi clarificați ca markeri alternativi pentru tipurile de celule din țesutul adipos.

pentru celulele T CD8+, markerul utilizat convențional (Cluster de diferențiere 8B; CD8B) este identificat ca fiind cel mai puternic marker primar, ceea ce nu a fost foarte surprinzător. Cu toate acestea, clusterul de diferențiere 4 (CD4) nu este foarte specific pentru celulele T CD4+, așa cum se arată prin expresia sa predominantă în alte tipuri de celule hematopoietice, cum ar fi monocitele sau macrofagele (Fig. 3B, suplimentar Fig. S2). Acesta este și motivul pentru care în citometria în flux, CD4 este utilizat numai după identificarea populației de celule CD3+ (celule T) pentru a identifica celulele T CD4+. Dendrocitul exprimat șapte proteine transmembranare (DCSTAMP) este identificat ca un marker primar foarte specific pentru macrofage conform analizei noastre. În Fig. 3C observăm că expresia ridicată a DCSTAMP este limitată la un subset de probe de macrofage, ceea ce ar putea evidenția specificitatea sa la un subset de macrofage, de exemplu, celule asemănătoare gigantului macrofag, așa cum au sugerat studiile anterioare13. Pentru ASCs markerul primar identificat EEA1 nu este foarte izbitor. Pentru acest tip de celule, vă sugerăm să utilizați o combinație de markeri secundari implementați în strategiile de închidere a citometriei în flux, precum și în algoritmul CIBERSORT.

cazul adipocitelor subcutanate pare a fi similar, deoarece markerul primar CMA1 nu este, de asemenea, foarte izbitor. Acest lucru poate fi totuși atribuit faptului că adipocitele pericardice fac, de asemenea, parte din matricea de referință. Prin urmare, criteriul principal se concentrează în acest caz nu numai pe distingerea adipocitelor de alte tipuri de celule, ci și pe distingerea adipocitelor de două depozite diferite. Prin urmare, am inclus o analiză suplimentară prin îmbinarea tuturor adipocitelor din matricea de referință pentru a determina markerii primari pentru adipocite. Primii trei markeri primari identificați pentru adipocite în această analiză au fost SPARCL1, ADIPOQ și THRSP.

pentru evaluarea ulterioară a markerilor primari de vârf identificați, am comparat expresia lor într-un set de date independent mai extins format din 394 profiluri de Expresie tisulară adnotate anatomic (Fig suplimentar. S3, Metode Suplimentare). Șase dintre cei 21 de markeri primari sunt complet validați, definiți ca prezentând cea mai mare expresie în tipul de celulă propus, și anume CALCRL pentru celulele endoteliale, SPTA1 pentru eritroblaste, CD8B pentru celulele T CD8+, MS4A1 pentru celulele B, PRSS33 pentru eozinofile și dcstamp pentru macrofage. Doisprezece markeri sunt parțial validați, identificați ca fiind printre primii cinci din cele 394 de profiluri de Expresie tisulară adnotate anatomic sau fiind exprimați la un nivel superior numai în tipuri de celule care nu sunt legate de țesutul adipos, cum ar fi miocitele sau neuronii. Doar trei markeri nu au fost validați, și anume EEA1 pentru ASCs, RGS5 pentru celulele musculare netede și PF4V1 pentru trombocite, acesta din urmă datorită absenței trombocitelor în setul de date de validare pentru PF4V1, împiedicând evaluarea corectă a acestuia.în cele din urmă, am utilizat setul de date de validare independent pentru a evalua puterea discriminatorie a markerilor primari identificați. Rezultatele acestei analize sunt prezentate în Fig. S1 și date suplimentare S2, care arată că markerii primari sunt exprimați și capabili să facă distincția între tipurile de celule din setul de date de validare, cu excepția CMA1 pentru adipocitele subcutanate și EEA1 pentru ASCs (Fig suplimentar. S1B).

contextualizarea constatărilor – o revizuire a literaturii

ca următoarea etapă de evaluare, am compilat rapoarte cantitative din literatură privind compoziția tipului de celule de țesut adipos uman pentru a compara estimările abordării noastre de deconvoluție pentru 1119 probe SAT (616 microarray și 503 seturi de date ARN-Seq) și 51 de probe OAT cu procentele raportate în literatură.

În primul rând, am căutat orice rapoarte din literatura de specialitate care să cuantifice procentul de adipocite din țesutul adipos. Această căutare a relevat o serie de estimări de la ~93% 14, ~70% 15,16 și ~15% 17, care pot fi explicate prin diferențe în procesarea probelor (de exemplu, îndepărtarea vaselor de sânge) și metode de numărare (de exemplu, histologie vs.izolarea celulară, markeri diferiți). Foarte recent, Glastonbury și colegii săi au estimat fracția adipocitară în două seturi de date ARN-seq subcutanate la nivel de populație (TwinsUK, n = 766 și proiectul de expresie a țesutului genotip , n = 326) prin estimarea proporțiilor relative a patru tipuri de celule distincte (adipocite, macrofage, celule T CD4 + și celule endoteliale micro-vasculare). Estimarea lor pentru procentul median de adipocite este de 62% pentru GTEx și 82% studiul Twinsuk18.

ulterior, ne-am concentrat pe studii care determină fracțiuni de non-adipocite19 și am inclus 25 de studii originale în analiza noastră. Rezultatele cantitative ale fracțiilor celulare extrase din aceste studii sunt prezentate în Fig. 4 și date suplimentare S4 (a se vedea metode suplimentare pentru detalii metodologice). Numărul raportat de celule pentru macrofage variază foarte mult, variind de la numărul mediu de mai puțin de 1% din totalul celulelor în unele studii până la o medie de 27% din totalul celulelor într-un alt studiu. Aceste diferențe destul de mari între studii pot apărea din cauza mai multor factori, inclusiv (i) diferențele biologice reale între probele analizate, (ii) îmbogățirea locală a macrofagelor (de ex. în structurile asemănătoare coroanei) care influențează în mod specific rezultatele cu un număr total scăzut de celule, cum ar fi imunohistochimia, (iii) diferențele tehnice dintre metodologiile și markerii utilizați și (iv) diferențele în protocoalele de manipulare și analiză a probelor (de exemplu, întreruperile de fluorescență, anticorpii utilizați). Este important de menționat că, în mod specific, unele studii de imunohistochimie raportează un număr foarte mare de macrofage (Fig. 4A). În plus, pot exista unele diferențe datorate unităților raportate în diferite studii, deoarece cele două studii cu cele mai mari procente de macrofage (medii de 27% și 26% macrofage) sunt singurele care raportează în macrofage per număr total de nuclee. Am arătat anterior că studiile de imunohistochimie din felii de țesut pot fi părtinitoare datorită dependenței de observațiile din secțiuni transversale (felii subțiri de țesut)20. Prin urmare, se poate argumenta că, în mod specific pentru adipocite, secțiunea transversală poate acoperi părți ale picăturii lipidice, dar nu și nucleul, rezultând diferențe sistematice între metodologiile de numărare.

revizuirea compoziției celulare a țesutului adipos: revizuirea literaturii de specialitate a compoziției celulare a țesutului adipos raportat în comparație cu rezultatele noastre folosind CIBERSORT (în verde). Se arată procentul mediu (puncte), minim și maxim (săgeți) din totalul celulelor (calculat conform ipotezelor și formulelor menționate în metodele suplimentare) pentru cinci tipuri diferite de celule – macrofage (a), ASCs (B), celule T CD4+ (C), celule T CD8+ (D) și celule endoteliale (E). Culoarea specifică metoda utilizată pentru numărarea celulelor așa cum este indicat în legendă. Punctele gri și săgețile din (A) sunt rezultatele noastre în care scorul macrofagelor și scorul monocitelor au fost adăugate împreună. Este prezentat ca o comparație, deoarece markerii macrofagelor CD68, HAM56 și CD14 colorează și monocitele. Punctul gri din (B) reprezintă suma ‘celulelor stromale supra adventițial-adipoase’ (punct negru în același rând) și ‘celulelor progenitoare endoteliale’, care s-au distins în studiul respectiv, dar sunt probabil ambele acoperite în scorul ‘stem adipos/celulă stromală’ din matricea noastră de semnătură AT21. În partea stângă a fiecărui grafic sunt indicate referințele la studiile din care au fost luate rezultatele (vezi datele suplimentare S4) și markerii utilizați. Pentru ASCs și celulele endoteliale a fost utilizată o combinație de markeri (vezi datele suplimentare S4). O stea atașată la scrisoarea de referință a studiului indică faptul că participantul la studiu a avut un indice mediu de masă corporală peste 35. Este inclus în figură, deoarece s-a raportat că frecvența macrofagelor este crescută la persoanele cu obezitate severă.

pentru a evalua influența potențială a diferențelor biologice dintre participanții la studiu, în special în ceea ce privește statutul lor de obezitate, am marcat cu o stea toate studiile care au implicat persoane cu un indice mediu de masă corporală peste 35 (obezitate severă) (Fig. 4A). Relația dintre Statutul obezității și numărul de macrofage a fost studiată în mai multe articole, raportând creșterea numărului de macrofage cu creșterea obezității în unele studii, dar nu în toate studiile21,22,23,24,25,26. Cu toate acestea, statutul de obezitate nu poate explica diversitatea observată între procentele macrofage raportate în analiza noastră de literatură (Fig. 4A).

pentru comparație, am evaluat diferențele inter-studiu în analizele noastre (doar SAT), prezentând rezultate relativ stabile, ceea ce indică o mai bună standardizare în ciuda diferențelor biologice ale participanților la studiu și a diferențelor potențiale în manipularea probelor între diferite laboratoare (Fig suplimentar. S5). Chiar și utilizarea datelor de nivel ARN-Seq pentru a efectua deconvoluție a dus la o variație mai mică decât studiile raportate din literatură (Fig. 4, Suplimentar Fig. S6).

în comparație cu Rapoartele din literatură, cantitatea estimată de macrofage din analiza noastră se află la capătul inferior al spectrului, cu o medie de 1,3% din totalul celulelor pentru cele 616 probe SAT (mediană de 0,8%, IQR: 0,03% -1,8%) și 1,2% din totalul celulelor pentru cele 51 de probe OAT (mediană de 1,2%, IQR: 0,4% -1,8%). Privind extremele, rezultatele noastre confirmă faptul că există o gamă largă de compoziții macrofage cu până la 25% macrofage în cazuri foarte rare.

pentru a explica influența potențială a monocitelor, care exprimă și markerii utilizați în studiile de literatură (CD14, CD68 și HAM56), raportăm și fracțiunile combinate de macrofage și monocite din abordarea noastră AT21-CIBERSORT. Aceasta se ridică la o medie de 1,5% macrofage/monocite în probele SAT și 4,3% macrofage/monocite în probele OAT, ceea ce aduce estimările noastre în imediata apropiere a valorilor medii raportate în literatură.

cantitatea de ASCs (medie de 14,8% în SAT și 15,7% în OAT), celule T CD4+ (medie de 0,9% în SAT și 0.4% în OAT), celulele T CD8+ (medie de 0,5% atât în SAT și OAT) și celulele endoteliale (medie de 0,7% în SAT și 1,8% în OAT) estimate prin abordarea noastră este în concordanță cu Rapoartele din literatură (Fig. 4B-E). Similar macrofagelor, Rapoartele din literatura de specialitate privind cantitățile ASC prezintă variații mari (Fig. 4B). Am identificat trei motive care explică această variație. În primul rând, trei dintre studiile din literatură (studiile s, t și v – vezi datele suplimentare S4) utilizează țesut adipos din aspirații de liposucție, care este contaminat cu sânge17, rezultând fracțiuni relative mai mici de ASCs în SVF. În al doilea rând, unele studii fac distincția între progenitorii endoteliali și celulele stem adipoase supra-adventițiale (de exemplu, studiile u și v), în timp ce altele (inclusiv studiul nostru) nu, eventual numărând ambele subpopulații ca ASCs. În special, atunci când se adună cele două subpopulații din studiul Zimmerlin27, fracția medie rezultată de 13,9% (punct gri în Fig. 4B) este aproape de rezultatele noastre estimate. În al treilea rând, randamentul total al celulelor și procentul celulelor stem/stromale variază foarte mult în funcție de metoda utilizată pentru izolarea SVF28,29, ceea ce poate explica numărul foarte scăzut raportat de Viardot și colegii30 (studiul m).

există mai multe tipuri de celule, cum ar fi celulele dendritice plasmacitoide, neutrofilele sau eozinofilele, pentru care nu am putut găsi niciun rezultat în literatură și, prin urmare, raportăm frecvența lor în țesutul adipos uman pentru prima dată. Unele tipuri de celule, cum ar fi trombocitele și eritroblastele, sunt incluse în principal ca martor în matricea semnăturii AT21, permițând identificarea prezenței sângelui în probe.

set de date de referință cu tipuri de celule izolate din țesutul adipos

pentru verificarea ulterioară a rezultatelor deconvoluției AT21, le-am comparat cu deconvoluția bazată pe matricea semnăturii AT4 formată din patru fracții celulare izolate din țesutul adipos.

pentru a exclude diferențele în populația de studiu și procedurile de eșantionare a țesuturilor (păstrând în același timp diferențele în granularitatea tipului de celule, probele de referință și efectuarea analizei cross-platform) am folosit referința ex-vivo pentru a deconvolve cele 779 de probe de țesut adipos din matricea Affymetrix Human U133 Plus 2.0 pe care le-am analizat cu matricea noastră de semnătură AT21 înainte. Procentele celulare rezultate (Fig. S7) sunt într-un interval similar cu rezultatele obținute folosind AT21 ca referință (deși procentele de monocite/macrofage sunt puțin mai mari) și se corelează rezonabil de bine cu acestea, dezvăluind corelații Spearman și Pearson între 0,41 și 0,87 (Fig suplimentar. S8). Cu toate acestea, analiza noastră demonstrează că alegerea tipurilor de celule și originea lor pot avea un impact potențial asupra nivelului de detaliu al rezultatelor, deși distribuția generală este conservată.

pentru evaluarea ulterioară a abordării noastre de deconvoluție, am folosit această ‘referință ex-vivo’ la deconvolve probe constând din fracția vasculară stromală a țesutului adipos (tot din setul de date GSE80654), dezvăluind o distribuție de tip celular de 53% celule stem/stromale, 27% monocite/macrofage, 19% alte leucocite și 1% adipocite în medie (Vezi Fig suplimentar. S9) din N = 6 indivizi dintr-un total de n = 10. Datele pentru celelalte patru persoane nu au fost disponibile. Rezultatele citometriei în flux au raportat medii ușor diferite de 62% celule stem/stromale, 13% monocite/macrofage, 12% alte leucocite, 3% celule endoteliale, ~10% nespecificate), în ciuda faptului că provin din dimensiunea mai mare a eșantionului de N = 10 indivizi din studiul original31. Ambele rezultate confirmă cantitatea mare de celule stem/stromale din țesutul adipos și (după conversia unității de la celule în SVF la celule în țesutul adipos – vezi metodele) sunt în mod rezonabil similare cu rezultatele noastre medii care aplică AT21 la țesutul adipos, atunci când se iau în considerare diferențele în populația de studiu, metodologiile de eșantionare a țesutului adipos și granularitatea distincției tipului de celule (4 vs.21 tipuri de celule).

compararea a patru depozite de țesut adipos

în continuare, comparăm compoziția de tip celular a patru depozite de țesut adipos (SAT, OAT, PAT și EAT) raportând compoziția lor medie de tip celular (Fig. 5, detaliat în Fig suplimentar. S4). Acest lucru indică faptul că SAT are cel mai mare procent de adipocite (74%) urmat de OAT (66,4%), EAT (59,5%) și PAT (59,4%), în timp ce EAT și PAT au mult mai multe celule imune (20,8% și, respectiv, 20,9%) comparativ cu OAT (9,8%) și SAT (7,4%). În plus, ovăzul este cea mai bogată sursă de celule stem/stromale (17,2% comparativ cu 14,9% pentru SAT, 14.1% Pentru EAT și 12,4% pentru PAT).

procentul estimat al tipurilor de celule per depozit adipos: (A) diagramă circulară care arată distribuția globală a tipului de celule a diferitelor depozite de țesut adipos (subcutanat – n = 616, omental – N = 51, pericardic – n = 66 și epicardic – N = 46) în ceea ce privește patru arhetipuri principale de celule din țesutul adipos (celule imune, celule stem/stromale, adipocite și altele). (B) parcele de bare care arată distribuția detaliată a compartimentului celulelor imune din fiecare depozit de țesut adipos. Toate valorile sunt medii ale probelor analizate din depozitul respectiv.

aceste rezultate trebuie interpretate cu atenție datorită diferențelor de număr și caracteristici ale persoanelor de la care au fost colectate probele. Accesul la EAT și PAT este sever limitat datorită localizării lor fiziologice și naturii invazive a procedurii de eșantionare. Prin urmare, au fost prelevate probe PAT de la 66 de pacienți (vârsta: 66 8 ani) cu boală coronariană (CAD)32 și probele EAT au fost prelevate de la 11 nou-născuți (cu vârsta cuprinsă între 6 și 24 de zile), 28 de sugari (cu vârsta cuprinsă între 40 de zile și 1 an) și 7 copii (cu vârsta cuprinsă între 2 și 7 ani) cu boală cardiacă congenitală (CHD)33.

în ciuda diferențelor de vârstă a donatorilor EAT și PAT, compoziția arhetipului celulelor imune din EAT și PAT este remarcabil de asemănătoare între ele, fiind în același timp foarte diferită de probele SAT și OAT. Acest lucru indică robustețea rezultatelor noastre, precum și natura conservată a compoziției de tip celular în aceste două depozite de țesut adipos din jurul inimii.mai mult, raportăm fracțiunile de celule imune „adaptive” desemnate clasic, inclusiv celulele B, celulele T CD8+ și CD4+, infiltrate în EAT și PAT. Aceste celule imunitare adaptive sunt îmbogățite În EAT și PAT, (mai mari în PAT decât în EAT) comparativ cu depozitele SAT și OAT, care ar putea fi probabil datorate originii probelor analizate de la pacienții cu CAD sau CHD, după cum sa raportat anterior pentru celulele T CD8+ 34. Constatarea noastră este susținută și de Mazurek și colegii35, care au comparat expresia citokinelor atât în EAT, cât și în SAT la pacienții supuși grefei de bypass coronarian și au constatat că EAT este o sursă de mai mulți mediatori inflamatori.

o comparație mai detaliată a SAT și OAT a fost efectuată pe studiul lui Hardy și colab. 2011 (setul de date GSE20950), în care ambele depozite erau disponibile de la aceleași persoane25. Această analiză a evidențiat un conținut crescut de neutrofile în SAT (de asemenea, după corectarea pentru teste multiple) și un conținut crescut de celule stem/stromale mezenchimale și celule musculare netede în OAT (Fig. 6A). Investigarea markerilor derivați din celule pentru neutrofile (CYP4F3), precum și pentru adipocitele pericardice (C7) și adipocitele subcutanate (CMA1) a confirmat diferența semnificativă dintre SAT și OAT în aceste tipuri de celule (de asemenea, după ajustarea pentru teste multiple).

compoziția țesutului adipos pe trăsături fenotipice: (A) Heatmap care arată semnificativ peste (roșu) / sub (Albastru) reprezentat tipul de celule în diferite categorii bazate pe pe scorul Z (denotă numărul de abateri standard, fiecare grup este departe de celălalt). Numai rezultatele semnificative (necorectate p < 0.05) sunt colorate. Stele eticheta rezultate care rămân semnificative după corecție pentru mai multe teste. Parcelele de fasole care prezintă (B) toate tipurile de celule semnificative și (C) ASCs și adipocite subcutanate (nedetectate ca semnificative), pentru studiul discordant gemene mai grele vs mai slabe. Axa y descrie diferențele în fracțiile celulare estimate între gemenii mai grei și mai slabi dintr-o pereche de gemeni.

compoziția de tip celular în trăsăturile fenotipice

În cele din urmă, am comparat compoziția de tip celular de țesut adipos între indivizi cu trăsături fenotipice diferite, cum ar fi sexul diferit, vârsta, indicele de masă corporală (IMC) și diferite stadii de dezvoltare a diabetului de tip 2. În plus, am inclus studii de intervenție care investighează efectul restricției calorice sau al ingerării resveratrolului asupra compoziției tipului de celule SAT. Rezultatele acestor analize sunt prezentate în Fig. 6 și mai detaliat în Fig suplimentar. S10 și date suplimentare S5.

am detectat diferențe semnificative în compoziția celulelor SAT între bărbați și femei, indicând faptul că există cantități mai mari de celule dendritice plasmacitoide, celule T CD4+, trombocite și condrocite la femei, în timp ce bărbații au mai multe celule T CD8+, fibroblaste și celule endoteliale. În special, diferențele dintre celulele T CD4 + și CD8 + au fost semnificative și după corecția pentru teste multiple, dar nu au fost detectate pe baza markerilor stabiliți sau derivați din celule. În ceea ce privește vârsta, am detectat doar un rezultat semnificativ, indicând o cantitate mai mare de fibroblaste odată cu creșterea vârstei.

includem patru comparații legate de IMC, și anume (i) o relație continuă a IMC cu fracțiunile celulare în SAT, (ii) o comparație a compoziției celulare SAT în gemeni monozigoți concordanți (gemeni mai grei față de gemeni mai slabi, IMC inqc< 3 kg/m2), (iii) același lucru în gemeni monozigoți discordanți (gemeni mai grei față de gemeni mai slabi, IMC inqc> 3 kg / m2) și (IV) O comparație a compoziției celulare a ovăzului la copiii obezi față de cei slabi. Prima comparație indică faptul că IMC este corelat pozitiv cu cantitatea de monocite, celule dendritice mieloide, trombocite, osteoblaste, condrocite și ASCs în SAT, în timp ce corelația cu adipocitele subcutanate este negativă. Nu sunt detectate diferențe semnificative între gemenii concordanți, în timp ce gemenii discordanți diferă semnificativ în ceea ce privește cantitatea de celule T CD4+, eritroblaste, osteoblaste (toate mai mari la gemenii mai grei), precum și celulele B (mai mari la gemenii mai slabi) (Fig. 6B). În special, există o tendință spre cantități mai mari de ASCs și cantități mai mici de adipocite la gemenii mai grei (Fig. 6C), susținând constatarea semnificativă respectivă în asocierea continuă cu IMC. În schimb, alte constatări ale asocierii continue cu IMC nu sunt detectate în studiul gemene, care pot fi atribuite potențialelor efecte de confuzie (vârstă, sex sau alți factori) în asocierea continuă.

lipsa oricăror rezultate semnificative în compararea lean vs. copiii obezi se datorează în mare parte puterii limitate, deoarece studiul implică doar un total de 11 probe (5 copii obezi și 6 copii slabi).

am făcut șase comparații legate de diabet, toleranță la glucoză sau rezistență la insulină. Trei dintre ele (toleranță scăzută la glucoză vs.toleranță normală la glucoză în SAT; diabet zaharat vs. toleranță scăzută la glucoză în SAT; și rezistent la insulină vs. sensibil în OAT) nu au prezentat rezultate semnificative statistic. Comparația compoziției de tip celular SAT în rezistent la insulină vs. persoanele sensibile au evidențiat o creștere semnificativă a celulelor musculare netede la persoanele rezistente la insulină. SAT persoanelor cu diabet zaharat conține mai multe monocite și mai puține eozinofile decât cele ale persoanelor normale tolerante la glucoză, conform analizei noastre, în timp ce ovăzul persoanelor obeze morbid prezintă diferențe în celulele dendritice mieloide, eozinofile (ambele mai mari la persoanele cu diabet) și condrocite (mai mari la persoanele fără diabet).

nu am găsit nicio dovadă că restricția calorică sau suplimentarea cu resveratrol modifică semnificativ compoziția tipului de celule de țesut adipos.

interesant, un studiu inclus raportează, de asemenea, procentele de macrofage determinate de imunohistochimie25 (GSE20950). Acestea prezintă frecvențe macrofage pentru 11 probe de ovăz (din 20 de participanți la studiu) de la persoane sensibile la insulină și rezistente la insulină, cu un conținut mediu de macrofage de 1,8% (după conversia unității în % din totalul celulelor), ceea ce se potrivește frumos estimării noastre de 1.495% ca medie a tuturor celor 20 de participanți (criteriile de selecție a celor 11 probe pentru imunohistochimie nu au fost incluse în descrierea studiului). În plus, aceștia raportează o asociere semnificativă între HOMA-IR și conținutul de macrofage la aceste 11 persoane, ceea ce confirmăm parțial cu semnificație limită (valoarea p de 0,054) pentru o comparație a persoanelor rezistente la insulină față de cele sensibile la insulină la toți cei 20 de participanți la studiu.