Exploring the single-cell immune landscape of kidney allograft inflammation using imaging mass cytometry

炎症 医学 免疫系统 病理 质量细胞仪 肾移植 肾病 免疫学 表型 生物 内科学 生物化学 基因 糖尿病 内分泌学
作者
Mariam P. Alexander,Mark Zaidi,Nicholas B. Larson,Aidan F. Mullan,Kevin D. Pavelko,Mark D. Stegall,Andrew Bentall,Bradly G. Wouters,Trevor D. McKee,Timuçin Taner
出处
期刊:American Journal of Transplantation [Elsevier BV]
卷期号:24 (4): 549-563 被引量:9
标识
DOI:10.1016/j.ajt.2023.11.008
摘要

Kidney allograft inflammation, mostly attributed to rejection and infection, is an important cause of graft injury and loss. Standard histopathological assessment of allograft inflammation provides limited insights into biological processes and the immune landscape. Here, using imaging mass cytometry with a panel of 28 validated biomarkers, we explored the single-cell landscape of kidney allograft inflammation in 32 kidney transplant biopsies and 247 high-dimensional histopathology images of various phenotypes of allograft inflammation (antibody-mediated rejection, T cell-mediated rejection, BK nephropathy, and chronic pyelonephritis). Using novel analytical tools, for cell segmentation, we segmented over 900 000 cells and developed a tissue-based classifier using over 3000 manually annotated kidney microstructures (glomeruli, tubules, interstitium, and arteries). Using PhenoGraph, we identified 11 immune and 9 nonimmune clusters and found a high prevalence of memory T cell and macrophage-enriched immune populations across phenotypes. Additionally, we trained a machine learning classifier to identify spatial biomarkers that could discriminate between the different allograft inflammatory phenotypes. Further validation of imaging mass cytometry in larger cohorts and with more biomarkers will likely help interrogate kidney allograft inflammation in more depth than has been possible to date.

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