Myeloid Immune Remodeling Associated With Citrullination-Related Candidate Markers in Sepsis From a Single-Cell Perspective

Resumen Técnico: Remodelación Inmune Mieloide Asociada con Marcadores Candidatos Relacionados con la Citrulinación en la Sepsis desde una Perspectiva de Célula Única

Planteamiento del Problema
La sepsis es una condición potencialmente mortal caracterizada por una respuesta del huésped desregulada y una profunda desregulación inmunológica, lo que conduce a altas tasas de mortalidad. Si bien la patogénesis involucra interacciones complejas entre la inmunidad innata y la adaptativa, la distribución celular específica y la relevancia inmunológica de los biomarcadores candidatos relacionados con la citrulinación aún no se comprenden completamente. Las estrategias terapéuticas actuales a menudo carecen de precisión debido a la heterogeneidad de las respuestas inmunes. Existe la necesidad de resolver la localización en célula única de estos marcadores y definir su relación con la remodelación inmune mieloide para comprender mejor la base celular de la progresión de la sepsis.

Metodología
Este estudio empleó un enfoque bioinformático integrativo combinando la secuenciación de ARN de célula única (scRNA-seq) y datos de transcriptómica de volumen (bulk):

• Fuentes de Datos: El estudio utilizó el conjunto de datos de célula única GSE167363 (10 muestras de sepsis, 2 de control) y el conjunto de datos de transcriptómica de volumen GSE185263 (348 sepsis, 44 control) de la base de datos GEO.
• Selección de Biomarcadores: Seis biomarcadores candidatos relacionados con la citrulinación (LTF, MMP9, MMP8, IL10, LCN2 y S100A12) fueron identificados previamente mediante un análisis integrativo multi-ómico que involucró expresión diferencial, WGCNA, redes de interacción proteína-proteína y selección de características mediante aprendizaje automático (machine learning).
• Análisis de Célula Única: Utilizando el paquete Seurat, los datos de scRNA-seq se sometieron a control de calidad, normalización y reducción de dimensionalidad (PCA, UMAP). Las células fueron anotadas en tipos principales (células T, células mieloides, células B, células NK, plaquetas, células eritroides) y posteriormente se realizó una subclasificación.
• Análisis Específico de Mieloides: Las células mieloides fueron extraídas para un nuevo agrupamiento (re-clustering) con el fin de identificar subpoblaciones (neutrófilos, monocitos/macrófagos CD14++, monocitos/macrófagos CD14+ y células dendríticas).
• Trayectoria y Comunicación: Se utilizó Monocle2 para la inferencia de trayectoria de pseudotiempo para mapear los estados transcripcionales. Se empleó CellChat para analizar las redes de comunicación célula-célula, comparando las interacciones ligando-receptor entre los grupos de sepsis y control.
• Infiltración Inmune: El algoritmo CIBERSORT se aplicó al conjunto de datos de volumen para estimar las proporciones de células inmunes y correlacionarlas con los seis biomarcadores candidatos.

Resultos Clave

• Localización Celular: Los seis biomarcadores candidatos se localizaron predominantemente en las células mieloides. Específicamente, LTF, MMP9, MMP8, LCN2 y S100A12 se expresaron altamente en neutrófilos, mientras que IL10 se enriqueció en monocitos/macrófagos CD14++.
• Heterogeneidad Mieloide: Las células mieloides exhibieron diferencias significativas en composición y patrones de comunicación entre las muestras de sepsis y control. En el grupo de sepsis, las células mieloides representaron la mayor proporción del paisaje celular, contrastando con el predominio de células T en los controles.
• Comunicación Célula-Célula:
  • El número total de interacciones y su fuerza fueron menores en el grupo de sepsis en comparación con los controles.
  • La comunicación mieloide-mieloide fue central en ambos grupos. En los controles, las interacciones como CD99-CD99 y HLA-DRA-CD4 fueron prominentes. En la sepsis, las interacciones RETN-CAP1 estuvieron ampliamente presentes, sugiriendo un cambio hacia la liberación de mediadores inflamatorios y señalización de estrés metabólico.
  • Se identificaron vías de señalización que involucran MIF, MHC-I/II, CD99, CLEC y GALECTIN como componentes clave de la red de comunicación mieloide.
• Dinámica de Pseudotiempo: El análisis de trayectoria reveló una progresión dinámica que comienza desde un estado dominante de neutrófilos (Estado 1) hacia estados enriquecidos con monocitos/macrófagos y células dendríticas.
  • Los genes asociados a neutrófilos (LCN2, MMP8, MMP9, S100A12) mostraron una tendencia de disminución inicial, estabilización y aumento subsecuente a lo largo de la trayectoria de pseudotiempo.
  • IL10 se mantuvo relativamente estable inicialmente pero mostró una tendencia de aumento en los estados posteriores, indicando un refuerzo gradual de la retroalimentación antiinflamatoria.
• Correlación de la Infiltración Inmune: El análisis de volumen confirmó una extensa remodelación inmune. S100A12 mostró correlaciones positivas significativas con células inmunes activadas (p. ej., macrófagos M0/M2, neutrófilos, células dendríticas activadas) y correlaciones negativas con células reguladoras o en reposo, respaldando su asociación con estados inmunes activos.

Contribuciones Clave

• Resolución de Célula Única de los Biomarcadores: El estudio proporciona evidencia a nivel celular que mapea los biomarcadores relacionados con la citrulinación a subpoblaciones mieloides específicas, distinguiendo entre la activación efectora de los neutrófilos y los programas reguladores de monocitos/macrófagos.
• Caracterización de Estados Dinámicos: Mediante la integración del análisis de pseudotiempo, la investigación caracteriza los estados transcripcionales dinámicos de las células mieloides en la sepsis, sugiriendo una transición de estados efectores inflamatorios agudos hacia estados reguladores o de presentación de antígenos.
• Perspectivas de la Red de Comunicación: El estudio identifica cambios específicos en los ligandos-receptores (p. ej., RETN-CAP1 en sepsis frente a CD99-CD99 en controles) que definen el paisaje alterado de la comunicación intercelular en la sepsis.
• Enfoque de Validación Dual: Los hallazgos vinculan la resolución de célula única con los datos de infiltración inmune de transcriptómica de volumen, ofreciendo una visión integral de cómo estos marcadores reflejan tanto la composición celular como el estatus funcional.

Significancia y Afirmaciones
Los autores afirman que estos hallazgos proporcionan evidencia de que los biomarcadores candidatos relacionados con la citrulinación están intrínsecamente ligados a distintos programas funcionales dentro del compartimento mieloide:

1. Activación Efectora de Neutrófilos: El enriquecimiento de LTF, MMP9, MMP8, LCN2 y S100A12 en los neutrófilos refleja una mayor degranulación, liberación de proteasas y amplificación inflamatoria.
2. Regulación Inmune: El enriquecimiento de IL10 en los monocitos/macrófagos CD14++ sugiere la activación concurrente de la retroalimentación antiinflamatoria y los programas de frenado inmunitario.
3. Desequilibrio Estructurado: Los resultados apoyan el concepto de que la sepsis implica un desequilibrio estructurado caracterizado por la coexistencia de respuestas efectoras proinflamatorias e inmunosupresión, en lugar de una respuesta inmune uniforme.

El estudio concluye que estos marcadores pueden servir como indicadores potenciales de la remodelación inmune mieloide, proporcionando una base teórica para la futura estratificación inmunológica y la exploración de estrategias terapéuticas dirigidas a los programas efectores mieloides y las vías relacionadas con la NETosis. Los autores señalan las limitaciones respecto a la dependencia de conjuntos de datos públicos, la falta de validación directa a nivel de proteína para los vínculos de la citrulinación y la naturaleza inferencial de los análisis de pseudotiempo y comunicación célula-célula, enfatizando la necesidad de futuros experimentos funcionales.