IF50.5｜人类母胎界面单细胞时空多组学图谱

整合单核多组学与亚微米空间技术，系统解码母胎界面细胞状态、空间生态位与妊娠疾病遗传风险。

这篇按生信解读号的读法拆：先看背景和问题，再看作者怎么做、做出了哪几条硬发现，最后把数据和代码收走。

研究背景

人类母胎界面是母体蜕膜与胎儿滋养层细胞镶嵌交错形成的短暂半同种异体结构。蜕膜基质细胞支持胎盘附着、募集免疫细胞并建立耐受微环境，而胎儿绒毛细胞滋养层可分化为合体滋养层或侵袭性绒毛外滋养层，后者侵入蜕膜并重塑子宫螺旋动脉，建立低阻力血流。既往单细胞研究受限于妊娠窗口或缺乏空间维度，难以全面解析细胞状态、空间组织及调控网络。

科学问题

卡在哪里： 已有单细胞研究多局限于特定孕周，且缺乏高分辨率空间信息，无法同时刻画细胞状态、空间生态位及基因调控网络。此外，螺旋动脉重塑过程中内皮细胞的状态转变、滋养层侵袭能力的定量评估，以及蜕膜基质细胞对侵袭的局部调控机制仍不明确。

本文要回答： 构建人类母胎界面从早孕到足月的单细胞多组学与空间转录组参考图谱，解析细胞类型、状态、空间生态位、发育轨迹及妊娠并发症的遗传易感细胞类型。

技术路线

作者主要用了：snRNA-seq、snATAC-seq、STOmics Stereo-seq、CODEX、CellOracle、SCAVENGE。

作者对孕5至39周的正常妊娠母胎界面样本进行配对单核RNA-seq和ATAC-seq，获得19万+细胞的多组学数据，并利用Souporcell区分母胎来源。随后对16例孕中期基底板切片进行0.5微米分辨率的Stereo-seq空间转录组测序，重建约110万个细胞的空间图谱，并通过CODEX多重蛋白成像验证关键细胞状态。最后整合GWAS数据，利用SCAVENGE定位妊娠并发症的遗传风险细胞类型。

图 1　Fig. 1。图1展示实验设计、细胞类型组成及多组学整合。左图显示191,735个细胞核按孕周分组及主要细胞类型比例；中间UMAP分别展示snATAC-seq和snRNA-seq的19种细胞类型；右图点图验证标记基因特异性。该图还包含Souporcell母胎来源分配结果及HLA-G位点的染色质可及性峰，为后续调控网络分析奠定基础。

核心亮点

亮点 1｜滋养层命运的双稳态开关

通过CellOracle构建基因调控网络，发现EVT和SCT特异性转录因子分别激活自身谱系基因并抑制对方谱系基因，形成双稳态开关。EVT中上调的71个转录因子（如ASCL2、FOS、KLF6）介导167个高置信调控关系，同时负调控SCT标记基因（如CGA、TFPI2）。SCT特异性转录因子呈现镜像模式。仅少数转录因子（如GCM1）在两谱系共享，但调控不同靶基因集，确保滋养层命运的互斥锁定。

图 2　Fig. 2。图2展示16例孕中期基底板的空间转录组图谱。a为代表性切片细胞类型空间分布；b为约110万个细胞的UMAP；c显示六个空间细胞群落（D1、D2、漂浮绒毛、母胎连接、绒毛核心血管等）；d为各群落细胞组成；e-g展示细胞到母胎界面和螺旋动脉的距离分层分析；h-j显示EVT在血管周围的富集及两个不同重塑阶段血管的放大视图；k-q展示动脉内皮细胞状态转变轨迹及空间距离验证。

亮点 2｜螺旋动脉内皮细胞状态转变

空间转录组结合CD31免疫染色，在单一样本中追踪17个螺旋动脉横截面，重建动脉内皮细胞从caEC经R0、R1到R2的顺序转变。R0下调连接和抗原呈递基因，R1丢失动脉标志（PDE3A、EFNB2等），R2激活凋亡基因（GADD45G）并完全脱离血管壁。CODEX蛋白成像验证了这些状态，且EVT与内皮细胞距离逐渐接近，支持EVT驱动内皮状态转变的模型。

图 3　Fig. 3。图3展示CODEX多重蛋白成像验证内皮细胞状态。a为代表性组织切片的多重标记图像；b-e和f-i分别展示孕15.2周和19周血管中R0、R1、R2状态的空间分布；j-k为R0和R1的差异表达通路；l为内皮状态转变模型示意图。该图在蛋白水平证实了空间转录组发现的内皮细胞顺序转变。

亮点 3｜EVT侵袭性机器学习评分

利用空间转录组数据，以EVT到母胎界面的距离为响应变量，训练LASSO模型，从3192个EVT富集基因中筛选出54个基因构建iScore。在独立数据集中，平滑绒毛膜EVT（侵袭性低）iScore降低，而胎盘植入谱系疾病EVT（侵袭性高）iScore升高。空间数据中，高iScore的iEVT多位于深部蜕膜，但存在浅部高iScore（正在侵袭）和深部低iScore（侵袭减弱）的异质性，提示iScore可捕获超越空间位置的侵袭状态。

图 4　Fig. 4。图4展示滋养层细胞亚型和发育轨迹。a-c为VCT、SCT、EVT的UMAP及标记基因；d为滋养层亚型聚类；e为伪时间轨迹及EVT亚型标记；f为流图展示分化路径；g-h为EVT亚型随距离母胎界面和血管壁的分布；i为空间定位示意图；j为EVT亚型差异表达；k为CellChat细胞通讯；l为EVT假血管化评分与血管距离的关系；m-p为iScore的构建、验证及空间分布。

亮点 4｜DSC4通过内源性大麻素抑制EVT侵袭

蜕膜基质细胞轨迹分析发现两条分化路径：路径A（DSC0→DSC1→DSC3）和路径B（DSC0→DSC2→DSC4）。DSC4特异性表达CNR1（CB1受体）、SEMA3A和WNT5A，定位于浅表蜕膜靠近锚定绒毛末端。空间分析显示邻近DSC4的EVT iScore显著低于邻近其他DSC亚型或深度匹配的EVT。体外实验表明，CB1激动剂mAEA处理可保护DSC4免于凋亡，其条件培养基抑制原代滋养层侵袭，而CB1拮抗剂逆转该效应。

图 5　Fig. 5。图5展示蜕膜基质细胞亚型和DSC4功能。a为DSC五个亚型的UMAP；b为两条分化轨迹；c为各亚型随孕周分布；d为标记基因表达；e为路径A和B的差异表达；f为免疫荧光定位DSC3和DSC4；g-h为空间转录组中DSC亚型定位及与界面距离；i为DSC4在D1生态位富集；j为邻近DSC4的EVT iScore降低；k-l为体外mAEA处理实验；m-n为Transwell侵袭实验；o为DSC4调控EVT侵袭的模型。

亮点 5｜妊娠并发症遗传风险细胞图谱

利用SCAVENGE整合单细胞染色质可及性与GWAS数据，发现子痫前期遗传风险在胎儿侧富集于EVT（尤其是iEVT），母体侧富集于DSC3、动脉内皮、血管周细胞、成纤维细胞和T细胞，而巨噬细胞和NK细胞未富集。POU5F1+LGR5+子宫内膜上皮细胞在子痫前期、自发性早产和流产中均显示显著风险富集，提示其作为跨疾病共享的易感细胞群。

生信可带走

这一块是给做分析的人用的，不是科普点缀。

• 方法栈： snRNA-seq、snATAC-seq、STOmics Stereo-seq、CODEX、CellOracle、SCAVENGE
• 公开数据： 原文未给出公开组学登录号
• 代码： 原文未给出公开 GitHub/GitLab 仓库
• 谁该点开原文： 从事胎盘发育、妊娠疾病、单细胞空间组学或基因调控网络分析的研究人员。

带走一句

将单细胞多组学与亚微米空间转录组结合，可以同时解析细胞状态、空间生态位和调控网络，并利用机器学习从转录组预测细胞功能状态，为理解组织微环境与疾病遗传风险提供新范式。