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现在，一个庞大的研究团队利用先进的机器学习技术，成功地将来自近40项独立研究的49个肺数据集合并成一个集成的地图集。通过汇集和整合迄今为止发表的每个主要单细胞RNA测序肺研究的数据集，该团队创建了第一个集成的人类肺细胞图谱。该图谱涵盖了来自486个人的240多万个细胞，并为肺部生物学提供了以前不可能的新见解。

该论文的资深作者、德国亥姆霍兹慕尼黑计算生物学研究所和肺部健康与免疫研究所的组长Malte Luecken博士说:“一个全面的器官图谱需要许多数据集来捕捉细胞和个体之间的多样性，但是结合不同的数据集是一个巨大的挑战。我们开发了一个基准管道，利用人工智能找到将所有数据集整合到Atlas中的最佳方法，并成功地将来自近40个先前肺部研究的知识和数据结合起来。”

该论文的资深作者、慕尼黑亥姆霍兹计算生物学研究所所长Fabian Theis教授说:“我们已经创建了人类肺部的第一个参考图谱，其中包括来自100多名健康人的数据，并揭示了个体细胞如何随着年龄、性别和吸烟史而变化。现在涉及的细胞和个体的绝对数量使我们能够看到罕见的细胞类型，并识别以前未被描述的新细胞状态。”

虽然人类肺细胞图谱的核心是来自健康肺部的数据，但该团队还从10多种不同的肺部疾病中获取数据集，并将这些数据投射到健康数据中，了解疾病状态。

研究小组发现，不同的肺部疾病具有共同的免疫细胞状态，包括发现巨噬细胞亚群(一种免疫细胞)在肺纤维化、癌症和COVID-19中具有相似的基因活性。共享状态表明，这些细胞可能在这三种疾病的肺瘢痕形成中发挥相似的作用，并为潜在的治疗靶点提供了指示。

该论文的资深作者、荷兰格罗宁根大学医学中心教授Martijn Nawijn教授说:“这是第一次在一项研究中以综合的方式比较健康和患病的肺部。我们的研究不仅支持了COVID-19中肺纤维化的存在，还使我们能够识别和定义肺纤维化、COVID-19和肺癌患者之间的共享细胞状态。发现这些共同的疾病相关细胞是非常令人兴奋的，它揭示了一种完全不同的看待肺部疾病的方式，为新的治疗靶点和开发治疗反应生物标志物开辟了可能性。我们的研究结果还表明，对一种疾病有效的疗法可能有助于缓解其他疾病。”

肺图谱整合项目是一个国际合作项目，有来自60多个部门的近100个合作伙伴，包括来自慕尼黑亥姆霍兹大学、格罗宁根大学医学中心和西北大学的主要研究人员。该团队是人类细胞图谱肺部生物网络的一部分，该网络源于陈-扎克伯格倡议人类细胞图谱种子网络和欧盟资助的肺部网络DiscovAIR。在2020年COVID-19大流行开始时，单细胞肺社区迅速聚集在一起，形成了HCA肺生物网络，以帮助了解COVID-19，随后导致全球努力整合所有数据。

该论文的第一作者、慕尼黑亥姆霍兹计算生物学研究所的博士生Lisa Sikkema说:“创建综合肺细胞图谱的一个大问题是细胞类型注释。不同的研究小组对相同的细胞类型使用不同的名称，或者对不同的细胞使用相同的名称，所以作为一个团队，我们使用图谱中的数据来标准化它们。该图谱是迈向人类肺部共识注释的第一步，这将有助于将肺部研究领域聚集在一起。”

人类肺细胞图谱是人类细胞图谱倡议中第一个整合的主要器官，作为研究健康和疾病中肺部的中心资源，全球研究人员都可以公开获得。“人类肺细胞图谱是科学界和医学界的巨大资源。研究人员可以公开获取新的疾病数据，将其映射到HLCA上，从而将研究转化为肺生物学和疾病。作为第一个主要器官的完整参考图谱，HLCA也代表了实现完整人类细胞图谱的里程碑，它将改变我们对生物学和疾病的理解，并为医疗保健的新时代奠定基础。