Atlas single cell du poumon entier

15 juin 2023
Actualités scientifiques Publication

Le premier atlas intégré des cellules pulmonaires humaines révèle des informations sur les maladies pulmonaires

La carte cellulaire la plus grande et la plus complète du poumon humain a récemment été publiée dans Nature Medicine (Lien). Révélant la grande diversité des types cellulaires pulmonaires et les principales différences entre être en bonne santé et être malade, l’Atlas des cellules pulmonaires humaines sera une ressource précieuse pour les chercheurs.

En combinant les données de 2,4 millions de cellules décrites dans ce dataset provenant de 486 individus et 49 ensembles de données, les chercheurs ont créé le premier atlas monocellulaire intégré du poumon, révélant des types de cellules rares et mettant en évidence les différences cellulaires entre les personnes en bonne santé. De plus, l’étude a trouvé des états cellulaires communs entre la fibrose pulmonaire, le cancer et le COVID-19, offrant de nouvelles façons de comprendre les maladies pulmonaires, ce qui pourrait aider à identifier de nouvelles cibles thérapeutiques.

Le « Human Cell Atlas Lung Biological Network » est un groupe de scientifiques qui collaborent pour cartographier les types et états cellulaires présents dans les voies respiratoires humaines. Ce groupe est coordonné entre autres par Pascal Barbry, responsable d’UCAGenomiX, Nice et France Génomique a contribué au projet.

Harmonized cell annotations, raw count data, harmonized patient and sample metadata and sample anatomical locations encoded into a CCF were collected and generated as input for the HLCA core (left). After integration of the core datasets, the atlas was extended by mapping 35 additional datasets, including disease samples, to the HLCA core, bringing the total number of cells in the extended HLCA to 2.4 million (M). The HLCA core provides detailed consensus cell annotations with matched consensus cell type markers (top right), gene modules associated with technical, demographic and anatomical covariates in various cell types (middle right), GWAS-based association of lung conditions with cell types (middle right) and a reference projection model to annotate new data (middle right) and discover previously undescribed cell types, transitional cell states and disease-associated cell states (right, bottom).