Development of Prognostic Marker using Spatial Total RNA Sequencing based Multimodal Validation in Pediatric Crohn Disease

Abstract

Crohn’s disease is a chronic inflammatory bowel disease that is considered to be caused by the interaction between the gut microbiome and the host immune system. Numerous studies have characterized gut microbiome composition in CD patients. Advancements in high-throughput transcriptomics approaches have enhanced understanding of cellular heterogeneity in various disease contexts. The complex relationship between tissue-resident bacteria and the host immune network in CD pathogenesis remains unclear. Previous spatial transcriptomics methods were limited in identifying bacterial RNA. Here we show a novel spatial host-microbiome profiling approach that utilizes in situ poly adenylation with spatial transcriptomics for simultaneous detection of host and bacterial RNA. We developed a pipeline to detect bacteria in spatial transcriptomics data at high taxonomic resolution, including strain-level identification. Using this approach, we demonstrate that bacterial infiltration is significantly elevated in CD tissues and correlates with disease prognosis. This approach identified beneficial and pathogenic microbiome associated with CD. These findings reveal interactions between host cells and bacteria in CD, providing insights into CD pathogenesis at cellular resolution. This study offers a new approach for investigating host-microbiome interactions in various microbiome-associated diseases, potentially leading to new strategies for microbiome-based therapeutics and prognostic markers.

크론병은 장내 미생물군과 숙주 면역 체계 간 상호작용으로 발생하는 것으로 여겨지는 만성 염증성 장질환의 한 유형이다. 다수의 연구에서 크론병 환자의 장내 미생물 구성이 확인되었으며, 고처리량 전사체학 접근법의 발전으로 다양한 질병 상황에서의 세포 이질성에 대한 이해가 향상되었다. 그러나 크론병에서 조직 상주 세균과 숙주 면역 네트워크 간의 복잡한 관계는 여전히 불분명하며, 기존의 공간 전사체학 방법들은 세균 RNA 식별에 한계가 있었다. 이러한 제한점을 극복하고자 우리는 새로운 공간 숙주-미생물군 프로파일링 접근법을 개발했다. 이 방법은 공간 전사체학과 in situ 폴리아데닐화를 결합하여 숙주와 세균 RNA를 동시에 검출한다. 우리는 이를 통해 크론병 조직에서 대조군에 비해 세균 침투가 증가했음을 확인했으며, 이는 질병 예후와 연관됨을 보여준다. 또한 우리의 방법은 공간 전사체학 데이터에서 고분류학적 해상도로 세균을 검출하여 균주 수준의 식별을 가능케 한다. 이를 통해 크론병과 관련된 유익 및 병원성 미생물군을 식별했으며, 크론병에서 숙주 세포와 세균 간의 상호작용을 통한 세포 수준에서 크론병 병인에 대한 통찰을 제공한다. 본 연구는 다양한 미생물군 관련 질병에서 숙주-미생물군 상호작용을 조사하는 새로운 접근법을 제시하며, 잠재적으로 미생물군 기반 치료법과 예후 마커 개발의 새로운 전략을 제시할 수 있다.