IF9.0!南京医科大学构建迄今最大规模人类肺组织单细胞eQTL图谱,拿下《Cell》子刊!

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肺癌遗传易感研究领域中，🔬bulk eQTL分析难以捕捉细胞类型特异性调控机制，多数 GWAS 位点的功能背景仍不明确，🔈精准解析肺癌遗传变异的细胞层面作用亟待突破。

南京医科大学马红霞 / 沈红兵 / 马猛教授团队在《Cell Genomics》发表重磅成果，依托单细胞eQTL mapping核心技术，构建迄今最大规模人类肺组织单细胞 eQTL 图谱，整合 NSCLC GWAS 数据揭示细胞类型特异性遗传调控，为肺癌易感机制研究提供🚀核心资源与全新视角！

利用多重单细胞RNA测序分析了222名供体。识别出4,341个独立eQTL，涵盖17种细胞类型，其中超过60%的sc-eQTLs和51%的eGenes具有细胞类型特异性，且在配对大组数据集中检测不到52%。通过GWASs的非小细胞肺癌整合显示，上皮细胞和免疫细胞是遗传易感性的关键因素，识别出28个候选基因位于已知风险位点，24个位于新区域。

研究在LungSCeQTL队列，探究遗传变异对基因表达的细胞特异性影响。队列含2021.10-2022.7因肺癌或非肿瘤肺病行肺切除的226名中国人，采集样本并基因分型，经质控和填补后得4,838,930个SNPs。肺组织解离后用混合策略测870,061个细胞scRNA- seq，评估批次效应。最终保留222人 562,255个细胞，均2,533个/供体，供体无亲缘，年龄、性别及吸烟情况各异（图2）。

借助FastQTL对1 种细胞做顺式 eQTL分析，考量协变量后鉴定出特定数量的eQTL与eGene，其数量因细胞捕获存在差异。多数具细胞特异性，eGene多在多细胞表达且相关细胞共表达强。MASHR评估显示eQTL信号在细胞类型间方向一致性高，部分幅度共享，谱系内更高。近半eGene在多种细胞被鉴定，条件分析表明谱系内细胞遗传调控重叠强，回归分析揭示eSNP与连锁不平衡的关系（图3）。

研究将sc-eQTLs与Bulk219数据集对比，发现等位基因方向一致性为 83.9% ，但仅51.7%的sc-eQTLs在 Bulk219数据集FDR<0.05时显著，反向及条件分析凸显sc-eQTL定位优势；与Natri等人肺纤维化研究对比，48.6% 的sc-eQTLs可在对应细胞类型验证，重现率有差异，部分位点关联不同或因组织及种族差异；此外，sc-eQTL分析的eSNPs与染色质可及性峰整合显示其具调控潜力（图4）。

为深化对肺癌GWAS位点理解，整合多源数据，从31个位点选33个变异，经数据库整合鉴定出127个分4级的候选致病基因。一级28个基因呈现复杂细胞特异调控模式，如部分在上皮或免疫细胞共定位，有的在不同细胞有相反信号，还有的广泛调控。同时发现肺癌相关变异可跨细胞调控多基因，近四分之一易感位点与多个候选基因共定位，凸显sc-eQTL分析对揭示肺癌遗传易感性机制的关键作用（图5）。

为从细胞层面找更多肺癌易感基因，开展TWASs，鉴定出250个相关基因，经共定位分析得30个易感基因，多数相关变异在对应细胞的snATAC-seq 峰内。近半新基因在免疫细胞共定位，部分来自上皮细胞，部分位点在欧洲人群获验证。DLX3作为新基因，其变异影响LUAD风险，功能分析显示它调控 AT2细胞状态。此外，rs4822455在不同细胞与不同基因共定位，体现遗传变异多效性，共同影响肺癌易感性（图6）。

为打通遗传架构与临床治疗转化，用数据库评估本研究NSCLC候选基因成药可能性。已确定和新位点中，分别有32.1%（9/28）与20.8%（5/24）的基因与药物有相互作用，具临床靶点潜力。除ROS1外，还发现 zolbetuximab和IXAZOMIB两个新靶点，为药物研发与再利用提供方向（图7）。

本研究为肺部sc-eQTLs提供了宝贵资源，揭示了遗传变异如何以细胞类型特异性方式调节基因表达，促进肺癌易感性。