Cell | 谁会被感染？细胞状态早已注定

撰文 |咸姐

自2020年SARS-CoV-2全球大流行以来，病毒“细胞嗜性”的形成机制——即为何病毒仅能感染特定类型的宿主细胞——再度成为前沿研究的核心。传统上，这种嗜性被认为主要由宿主细胞是否表达病毒进入和复制所必需的分子机器（如SARS-CoV-2所需的ACE2受体）所决定。然而，即使在已被证实为“可感染”的细胞群体内部，感染也绝非均质化。以经典的人呼吸道上皮模型Calu-3细胞系为例，该细胞本身内源性表达ACE2及另一关键因子TMPRSS2，但在低感染复数（MOI）条件下，SARS-CoV-2对Calu-3细胞的感染是可变的，因为只有少数细胞被感染【1】，这精准模拟了体内初始感染时仅极少数细胞暴露于病毒颗粒的真实情景。这种高度异质性提示，决定单个细胞命运的，可能远不止受体是否存在。虽然外在因素（如病毒分布的随机性）可能部分导致此现象，但一个更具根本性的假说认为，细胞群体内部存在着迥异的“内在状态”，其中某一特定状态使得该细胞对病毒入侵具有极高的易感性【2】。然而，验证这一假说面临着一个严峻的技术挑战：病毒成功入侵后，会迅速并广泛地关闭宿主细胞的转录功能，致使感染后进行的任何转录组分析都只能揭示病毒扰动后的状态，而无法追溯感染前决定细胞命运的关键内在特征【3】。因此，如何突破这一技术壁垒，在感染发生前便精准锁定并描绘那些“注定被感染”的细胞，成为了揭示单细胞水平感染异质性根本机制的核心难题。

近日，来自美国宾夕法尼亚大学的Arjun Raj团队在Cell上在线发表题为Single-cell susceptibility to viral infection is driven by variable cell states的文章，创新性地应用了一种名为“Rewind”的回顾性单细胞克隆追踪技术，揭示了具有特定可变表达模式的内在细胞状态会增加对病毒感染的易感性，并且这一规律适用于多种不同的病毒。

本研究旨在首要解决的问题是宿主基因表达的内在变异性是否会影响细胞被感染的可能性，因此需要回顾性地识别和分析在感染发生之前注定要被感染的细胞。为此，本文研究人员设计开发了“单细胞克隆追踪（Rewind）”这一突破性技术，其精妙之处在于通过给细胞植入可遗传的DNA条形码并追踪其谱系，能够“回顾性”地将感染后的结果与感染前细胞的原始转录组状态精准关联，从而绕过了病毒感染会迅速劫持并扰乱宿主细胞转录的难题。

本文研究人员首先对Calu-3细胞进行条形码标记，经过三代细胞分裂后将细胞群体分成两组。对其中一组进行单细胞RNA测序（scRNA-seq），以获取感染前的细胞状态快照；另一组则用SARS-CoV-2进行感染，利用单分子RNA荧光原位杂交（smFISH）技术结合荧光激活细胞分选（FACS），筛选出被感染和未被感染的细胞。随后，对每个分选细胞群的DNA条形码进行测序，并将其与感染前scRNA-seq数据中识别出的条形码进行匹配。scRNA-seq测序结果显示，Calu-3细胞系并非一个均质的群体，而是由多种具有不同转录特征的细胞状态共同构成，其本身具有高度异质性。更重要的是，作为SARS-CoV-2关键受体的ACE2和TMPRSS2，其mRNA在单细胞水平上的可检测表达量极低。通过将感染前细胞的转录组状态与其后续是否被感染的命运进行关联分析，研究发现那些注定会被感染的“启动”细胞在感染前就表现出独特的基因表达特征。这些细胞主要富集在两个特定的细胞状态中：一个是高表达视黄酸信号相关基因（特别是TIG1）的状态，另一个是处于快速细胞周期的状态。相比之下，具有活跃JAK/STAT信号通路和干扰素刺激基因表达的细胞则几乎不会被感染。

为了验证所鉴定基因的表达与感染易感性之间的关联，研究人员进行了条形码富集实验，证实高表达TIG1或MMP7的细胞克隆在后续感染中确实被显著富集。通过药物（他扎罗汀）诱导TIG1表达，研究人员发现人为上调TIG1可直接导致病毒感染率升高，反之，细胞传代导致的TIG1高表达（TIG1-high）状态丢失则伴随感染率下降。CRISPR-Cas9基因敲除实验证明，敲除TIG1、AXL、TSPAN8、MUC20等特定宿主因子能有效降低SARS-CoV-2的感染水平，其效果与敲除已知受体ACE2相当。这些结果共同证实，TIG1-high状态是驱动SARS-CoV-2感染易感性的关键内在特征，而该状态所包含的多个宿主因子在功能上直接促进了病毒感染。值得一提的是，研究人员还发现，和病毒感染一样，细胞在群体中所处的位置及其行为，很可能也是由细胞内在的、预先编程的状态所决定的。进一步地研究结果表明，ACE2受体的表达只是感染的必要条件，但仅ACE2的表达不足以识别出对感染高度易感的细胞群，真正决定高度易感性的，是ACE2阳性细胞中一个特定的、由TIG1等标记定义的细胞状态亚群。而这些与“启动”状态相关的宿主因子是通过特异性地促进SARS-CoV-2的病毒进入步骤来影响病毒感染的。 与此同时，利用伪时间轨迹分析，研究人员发现AXL、TSPAN8和TIG1等基因在调控细胞进入易感状态中起重要作用，敲除上游因子AXL或TSPAN8不仅降低了TIG1和MUC20的表达，还减少了易感细胞的比例，表明这些基因通过调节细胞状态来影响病毒感染的易感性。此外，敲除上游调控因子AXL或TSPAN8，会特异性地减少那些同时高表达ACE2蛋白和高表达TIG1 mRNA的细胞亚群，而对仅高表达ACE2却低表达TIG1的细胞没有影响。这一结果证明，这些因子并非全局性地影响ACE2的表达，而是通过精确控制ACE2阳性细胞中那个特定的、处于“启动”状态的亚群（即TIG1-high细胞）的数量，来调控群体水平的病毒感染率。

那么，TIG1-high状态是否更容易在更接近模拟人类呼吸道的非癌模型系统中感染SARS-CoV-2呢？研究人员利用人诱导多能干细胞（iPSC）分化的肺泡II型细胞（iAT2）模型，发现在iAT2细胞中，TIG1的表达同样具有高度异质性，且其高频表达（TIG1-high）主要集中于分化成熟的SFTPC（肺泡II型细胞的标记物）-high细胞亚群中。更重要的是，通过在该模型中应用Rewind谱系追踪技术进行验证，发现来自TIG1-high/SFTPC-high细胞的条形码在感染群体中被显著富集。通过分析公共人类肺部scRNA-seq数据库，证实TIG1-high细胞状态确实存在于人体的肺上皮细胞中，尤其异质性地表达于纤毛细胞和俱乐部细胞（Club cell）——这两种均是已知的SARS-CoV-2靶细胞。与体外识别的易感状态类似，体内TIG1-high的纤毛细胞和俱乐部细胞也表现出独特的分子特征，并且这些特征与Calu-3模型中的TIG1-high状态存在显著的基因重叠。与此同时，通过分析来自不同疾病状态和健康个体的公共单细胞转录组数据，研究人员发现，TIG1-high这一易感细胞状态在人群中的存在比例并非固定不变，而是会受到个体所患的特定肺部疾病（如特发性肺纤维化）以及环境暴露（如吸烟）等因素的影响而动态变化。

最后，研究人员通过比较SARS-CoV-2原始株（WA1）与奥密克戎BA.1变体，发现TIG1-high细胞对两种变异株都表现出更高的易感性，但其对原始WA1株的感染富集程度显著高于BA.1变体，而且在原始株感染中起关键作用的多个宿主因子，对BA.1变体感染的促进作用普遍减弱。由此表明，虽然内在的细胞状态仍是决定不同变异株感染的关键因素，但病毒进化可能改变了其对特定宿主状态的依赖程度。此外，运用相同的单细胞克隆追踪技术，研究人员发现细胞对流感病毒的易感性同样由内在因素决定，但其靶向的细胞状态与SARS-CoV-2截然不同。流感病毒易感的细胞并非TIG1-high群体，而是一个独特的、表达KRT8、KRT18和CD46等标志性基因的细胞状态。这一关键发现证实，即使在同一种细胞群体内，不同的病毒也倾向于感染具有不同内在转录状态的细胞亚群，表明单细胞水平的易感性既是病毒特异性的，也是细胞状态特异性的。

综上所述，本研究利用回顾性单细胞克隆追踪技术，发现SARS-CoV-2倾向于感染表达TIG1等视黄酸通路基因的特定细胞状态，而甲型流感病毒则靶向另一个表达KRT8/CD46的截然不同的状态。这些易感状态在真实人体肺部中存在，并在特定疾病和吸烟者中更为常见。研究结果揭示，即使在同类型细胞中，病毒感染也非随机，而是由细胞内在的、异质性的基因表达状态预先决定。因此，决定单个细胞命运的，不仅是病毒受体，更是其感染前就已存在的“细胞身份”。这为理解病毒感染机制、个体差异及抗病毒策略提供了全新的“细胞状态”视角。

https://doi.org/10.1016/j.cell.2025.10.021

制版人： 十一

参考文献

1. Powell, J., and Straub, T. (2018). Advances and remaining challenges in the study of influenza and anthrax infection in lung cell culture.Challenges9, 2.

2. Russell, A.B., Trapnell, C., and Bloom, J.D. (2018). Extreme heterogeneity of influenza virus infection in single cells.eLife7, e32303.

3. Walker, A.P., and Fodor, E. (2019). Interplay between Influenza Virus and the Host RNA Polymerase II Transcriptional Machinery.Trends Microbiol.27, 398–407.

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