《eBioMedicine》：Platelets as immune sensors: monitoring immune dynamics and diagnosing disease states across multiple disorders
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本研究针对血小板能否作为感知机体免疫状态的“传感器”这一关键问题，深入探索了血小板转录组在免疫动态监测中的作用。通过对造血干细胞移植（HSCT）后不同阶段、以及急性移植物抗宿主病（aGVHD）、巨细胞病毒（CMV）DNA血症、系统性红斑狼疮（SLE）和溃疡性结肠炎（UC）等患者血小板转录组的分析，结合体外共孵育实验和机器学习模型，证实血小板能精确反映免疫状态转变与异常，并可作为一种非侵入性、高灵敏度的免疫监测与诊断工具。这项研究发表于《eBioMedicine》，极大拓展了我们对血小板功能的认知，为免疫相关疾病的诊断与管理提供了新视角。
血小板是血液中最小的无核细胞，长久以来，它们因在止血和血栓形成中的核心作用而被人们熟知。然而，越来越多的证据表明，血小板远不止于此，它们能通过表达表面糖蛋白和模式识别受体（如Toll样受体，TLR）来识别病原体，并通过分泌CD40L和多种细胞因子招募白细胞，调控先天性与适应性免疫反应，堪称免疫系统的“多面手”。尽管如此，一个关键的科学谜团依然悬而未决：既然血小板如此紧密地与免疫细胞互动并交换物质，它们能否像一个敏锐的“哨兵”一样，感知并实时反映机体整体的免疫状态？如果答案是肯定的，那么利用血小板进行无创的免疫监测和疾病诊断，将具有巨大的临床转化潜力。
为了回答这个问题，研究人员选择了一个近乎完美的研究模型——造血干细胞移植（HSCT）。HSCT后，患者的免疫系统会经历一个从无到有、从先天免疫到适应性免疫的漫长重建过程。这就像一个动态的“免疫时钟”，为观察血小板能否感知不同免疫阶段的变化提供了绝佳窗口。研究人员从中国医学科学院血液病医院（血液学研究所）等处收集了健康供者、HSCT后短期（20-60天）和长期（≥180天）正常重建患者，以及发生aGVHD或CMV DNA血症并发症患者的血小板样本。他们采用RNA测序技术，系统分析了这些血小板的转录组图谱，并结合免疫细胞共孵育实验和机器学习模型，展开了一项多层次的研究。
本研究主要运用了以下几项关键技术方法：1) 临床队列与样本采集：研究纳入了健康供者、HSCT后不同阶段患者以及aGVHD、CMV感染、SLE和UC患者的血小板样本，构建了多疾病队列。2) 血小板RNA测序与生物信息学分析：对分离纯化的血小板进行RNA提取和测序，利用主成分分析（PCA）、差异基因分析和基因集富集分析等方法解析转录组变化。3) 免疫细胞与血小板共孵育及RNA转移实验：通过荧光标记和流式细胞术、免疫荧光技术，直观验证了中性粒细胞、单核细胞与血小板之间双向的RNA转移。4) 机器学习模型构建：基于血小板全转录组或特定免疫基因谱，使用LASSO回归筛选特征基因并构建逻辑回归模型，以评估其对疾病的诊断效能。
研究结果
1. 血小板转录组变化反映HSCT后免疫状态转变
研究人员首先发现，HSCT后短期重建患者的血小板高表达与中性粒细胞、单核细胞相关的先天免疫基因（如DEFA3、CAMP），而长期重建患者的血小板则高表达与T细胞、B细胞相关的适应性免疫基因（如IL7R、CD79A）。这一转录组谱的演变精准地映射了从先天免疫主导到适应性免疫主导的免疫重建轨迹，首次为血小板作为免疫“传感器”提供了直接证据。
2. 先天与适应性免疫细胞通过RNA转移重塑血小板免疫特征
相关性分析表明，血小板中先天免疫基因的表达与患者当时的中性粒细胞、单核细胞数量正相关，而适应性免疫基因则与淋巴细胞数量正相关。为了探究其机制，研究人员进行了体外共孵育实验。他们将荧光标记RNA的中性粒细胞或单核细胞与血小板共同培养，结果清晰地显示，免疫细胞的RNA能够直接转移到血小板内。更重要的是，与中性粒细胞共孵育后，血小板的转录组发生了显著改变，大量中性粒细胞特征性的免疫相关基因（如S100A8、S100A9）在血小板中上调。这证明免疫细胞通过直接的RNA转移，主动“重编程”了血小板的免疫分子特征。
3. 血小板精准追踪HSCT并发症相关的免疫异常
研究进一步将目光投向HSCT后两种常见的并发症——aGVHD和CMV DNA血症。分析发现，aGVHD患者的血小板高表达“中性粒细胞外渗”相关基因，而抗原呈递相关通路活性降低。这与aGVHD中中性粒细胞过度活化的病理特征相符。相反，CMV感染患者的血小板则显著上调了“抗病毒先天免疫反应”和“干扰素介导的信号通路”相关基因，反映了机体对抗病毒的免疫状态。有趣的是，在少数aGVHD患者的连续样本中，血小板这些特征性基因的表达水平会随着治疗响应（完全缓解或不稳定部分缓解）而发生相应变化，提示其可用于疗效监测。
4. 血小板感知SLE和UC中的免疫与炎症状态
为了验证血小板作为免疫传感器的普适性，研究扩展到两种经典的免疫炎症性疾病——系统性红斑狼疮（SLE）和溃疡性结肠炎（UC）。对公共数据集的分析表明，SLE患者的血小板同时高表达先天免疫（中性粒细胞、巨噬细胞活化）和适应性免疫（B细胞、T细胞分化）相关基因。UC患者的血小板则特异性高表达T细胞活化、迁移、增殖以及白介素-6（IL-6）、肿瘤坏死因子（TNF）等炎症通路相关基因。这表明血小板能敏感捕捉不同疾病背景下特异的免疫细胞活化和炎症状态。
5. 基于血小板免疫基因谱的机器学习模型提升疾病诊断准确率
基于上述发现，研究人员利用机器学习探索了血小板转录组的诊断价值。他们分别构建了基于血小板全转录组和特定免疫基因谱的逻辑回归模型，用于区分健康人与SLE或UC患者。结果表明，基于免疫基因谱的模型诊断性能更优，在SLE和UC测试集中的曲线下面积（AUROC）分别达到0.940和0.944，优于全转录组模型。这些模型筛选出的关键基因，如WASHC3、RABL3（SLE模型）和TOP1、DNMT1（UC模型），为理解疾病机制和发现新生物标志物提供了线索。
结论与意义
本研究系统地阐明了血小板作为精准、易获取、非侵入性的免疫传感器的全新功能。它不仅能够通过RNA转移机制，动态“记录”并反映HSCT后免疫重建从先天到适应的全过程，还能敏锐地甄别aGVHD、CMV感染等并发症下特异的免疫紊乱，并在SLE、UC等复杂免疫性疾病中捕捉相应的免疫炎症特征。基于血小板免疫基因特征的机器学习模型进一步提升了疾病诊断的准确性。
这项研究的发现具有多重重要意义：理论层面，它将血小板的功能范畴从传统的免疫调节（作为“参与者”）拓展到了免疫监测与诊断（作为“传感器”），深化了对血小板在免疫系统中作用的理解。转化层面，研究揭示了血小板转录组作为一类新型液体活检标志物的巨大潜力，为开发无创、动态监测免疫状态、辅助疾病诊断、评估治疗反应及预后的新工具开辟了道路。未来，通过优化血小板RNA检测与生物信息学分析流程，有望将其应用于更广泛的免疫相关疾病，甚至肿瘤免疫治疗的监测中，具有广阔的临床前景。
