Nature Immunology封面论文：上海交大卜军团队绘制人类从出生到90岁的免疫系统衰老景观

上海交通大学卜军团队在 Nature Immunology 期刊发表了题为：Integrating single-cell RNA and T cell/B cell receptor sequencing with mass cytometry reveals dynamic trajectories of human peripheral immune cells from birth to old age 的研究论文，该论文还被选为当期的封面论文。

该研究首次描绘了人类外周免疫细胞在整个生命周期（0到90岁）中的动态变化，揭示了人类免疫细胞在发育、成熟和衰老的各年龄阶段的功能特征。该研究还利用整个生命周期的单细胞数据，开发了一种基于人工智能的免疫年龄预测模型——siAge，该模型能够评估健康个体的免疫状态，并识别免疫功能紊乱的人群。

总的来说，这项研究为更深入地了解人类整个生命周期中免疫系统的衰老提供了宝贵的见解和资源。

在这项新研究中，研究团队从上海浦东队列（NCT05206643）中招募了 220 名健康志愿者，涵盖 0 至 90 岁以上的 13 个年龄组，并通过单细胞 RNA 测序结合单 T 细胞和 B 细胞受体测序、高通量质谱流式细胞术、bulk RNA 测序以及流式细胞术验证实验对其外周免疫细胞进行了分析。

结果显示，T 细胞受年龄影响最大，在特定年龄段细胞间相互作用的重塑最为剧烈。不同的 T 细胞亚群在转录组和免疫组库中表现出不同的衰老模式；例如，GNLY⁺  CD8⁺ 效应记忆 T 细胞在所有 T 细胞亚群中表现出最高的克隆扩增，并在儿童和老年人中显示出不同的功能特征；还有 CD8⁺  MAIT 细胞，其相对丰度、克隆多样性和抗菌能力在青少年时期达到峰值，然后逐渐下降。有趣的是，该研究鉴定出并实验验证了一种此前未被认识的“细胞毒性” B 细胞亚群，其在儿童体内更为丰富，在生命早期免疫防御中发挥关键作用，从而揭示了 B 细胞在免疫反应中的除抗体生成外的多样性功能。

此外，研究团队利用整个生命周期的单细胞数据，开发了一种基于人工智能的免疫年龄预测模型——siAge，该模型能够评估健康个体的免疫状态，并识别免疫功能紊乱的人群。

总的来说，这项研究为更深入地了解人类整个生命周期中免疫系统的衰老提供了宝贵的见解和资源。