研究发现了肺纤维化、癌症和新冠肺炎之间的共同细胞状态，为理解肺部疾病提供了新的途径，有助于确定新的治疗靶点。

　　这项研究是全球人类细胞图谱计划（HCA）的一部分，该计划旨在绘制人体内的每一种细胞类型，以改变人们对健康、感染和疾病的理解。

　　研究团队使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个肺部数据集组合成一个单一的综合图谱。通过汇集和整合迄今为止发表的每一项主要单细胞RNA测序肺研究的数据集，该团队创建了第一个整合的人类肺细胞图谱。这份图谱涵盖了来自486个个体的240多万个细胞，提供了对肺部生物学前所未有的新见解。

　　论文资深作者、德国亥姆霍兹慕尼黑研究中心计算生物学研究所所长法比安·泰斯教授介绍说，第一个人类肺部的参考图谱包括来自100多名健康人的数据，揭示了个人的细胞如何随着年龄、性别和吸烟史的变化而变化。而最新研究使人们能看到稀有的细胞类型，并识别以前没有发现的新细胞状态。

　　虽然人类肺细胞图谱的核心是来自健康肺部的数据，但该团队也从十多种不同的肺部疾病中提取了数据集，并将这些数据投射到健康数据中，以了解疾病状态。

　　该团队还发现，不同的肺部疾病具有共同的免疫细胞状态，在肺纤维化、癌症和新冠肺炎中，巨噬细胞（一种免疫细胞）的一种亚群具有相似的基因活动。其共同的状态表明，这些细胞可能在这3种疾病的肺部疤痕形成中发挥类似的作用，并为潜在的治疗靶点提供参考。