Single-cell RNA-seq uncovers cellular heterogeneity and provides a signature for paediatric sleep apnoea

神经认知 免疫系统 外周血单个核细胞 细胞 转录组 生物标志物 疾病 炎症 电池类型 生物 生物信息学 医学 计算生物学 基因表达 基因 免疫学 内科学 神经科学 遗传学 认知 体外
作者
Rene Cortese,Taylor Adams,K. Cataldo,Justin Hummel,Naftali Kaminski,David Gozal,David Gozal
出处
期刊:The European respiratory journal [European Respiratory Society]
卷期号:61 (2): 2201465-2201465 被引量:25
标识
DOI:10.1183/13993003.01465-2022
摘要

BACKGROUND: Obstructive sleep apnoea (OSA) is a highly prevalent disease and a major cause of systemic inflammation leading to neurocognitive, behavioural, metabolic and cardiovascular dysfunction in children and adults. However, the impact of OSA on the heterogeneity of circulating immune cells remains to be determined. METHODS: We applied single-cell transcriptomics analysis (scRNA-seq) to identify OSA-induced changes in transcriptional landscape in peripheral blood mononuclear cell (PBMC) composition, which uncovered severity-dependent differences in several cell lineages. Furthermore, a machine-learning approach was used to combine scRNAs-seq cell-specific markers with those differentially expressed in OSA. RESULTS: scRNA-seq demonstrated OSA-induced heterogeneity in cellular composition and enabled the identification of previously undescribed cell types in PBMCs. We identified a molecular signature consisting of 32 genes, which distinguished OSA patients from various controls with high precision (area under the curve 0.96) and accuracy (93% positive predictive value and 95% negative predictive value) in an independent PBMC bulk RNA expression dataset. CONCLUSION: OSA deregulates systemic immune function and displays a molecular signature that can be assessed in standard cellular RNA without the need for pre-analytical cell separation, thereby making the assay amenable to application in a molecular diagnostic setting.
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