Транскриптомика на уровне одиночных клеток в изучении функциональной гетерогенности жировой ткани: Насколько сопоставимы животные модели и человек?

Рассматриваются функциональная гетерогенность клеточного состава жировой ткани (ЖТ) и возможности межвидового сопоставления результатов транскриптомного анализа на уровне одиночных клеток на примере грызунов. Метаболический синдром и ожирение неразрывно связаны друг с другом. В свою очередь, дисфункция ЖТ, связанная с ожирением, сопровождается изменениями в ее клеточном составе. Развитие методов транскриптомного анализа на уровне одиночных клеток в последние годы, особенно snRNA-seq, и их популяризация дали особенно мощный инструмент для изучения гетрогенности клеточного состава ЖТ. Животные модели, такие как мыши, активно используются для изучения различных аспектов биологии ЖТ; однако трансляция таких результатов на человека может быть осложнена межвидовыми отличиями в анатомии и клеточном составе ткани. В статье обобщены некоторые важнейшие результаты изучения гетерогенности ЖТ у человека и мыши такими методами. На сегодняшний день известно о ряде функциональных субпопопуляций как зрелых адипоцитов, так и клеток стромально-васкулярной фракции, участвующих в их обновлении. В литературе есть ограниченные данные по подтипам адипоцитов и клеток стромально-васкулярной фракции, характеризующихся определенной сопоставимостью между человеком и мышью по экспрессии маркеров и изменениям в ответ на ожирение. Тем не менее, малое количество опубликованных на сегодняшний день данных по гетерогенности ЖТ не дает возможности в полной мере судить о межвидовой сопоставимости субпопуляционного состава клеток ЖТ. Это подчеркивает важность более подробного изучения разных аспектов гетерогенности клеточного состава ЖТ.

1. Saklayen M.G. The global epidemic of the metabolic syndrome. Curr. Hypertens. Rep. 2018;20(2):12.

2. Eto H., Suga H., Matsumoto D., Inoue K., Aoi N., Kato H., Araki J., Yoshimura K. Characterization of struc­ture and cellular components of aspirated and excised adi­pose tissue. Plast. Reconstr. Surg. 2009;124(4):1087–1097.

3. Lynes M. D., Tseng Y. H. Deciphering adipose tissue heterogeneity. Ann. N.Y. Acad. Sci. 2018;1411(1):5–20.

4. Lee M. J., Wu Y., Fried S. K. Adipose tissue hetero­geneity: implication of depot differences in adipose tissue for obesity complications. Mol. Aspects Med. 2013;34(1):1–11.

5. Reyes-Farias M., Fos-Domenech J., Serra D., Herre­ro L., Sánchez-Infantes D. White adipose tissue dysfunction in obesity and aging. Biochem. Pharmacol. 2021;192:114723.

6. Harvey I., Boudreau A., Stephens J. M. Adipose tis­sue in health and disease. Open Biol. 2020;10(12):200291.

7. Si Z., Wang X., Sun C., Kang Y., Xu J., Wang X., Hui Y. Adipose-derived stem cells: Sources, potency, and implications for regenerative therapies. Biomed. Pharmacoth­er. 2019;114:108765.

8. Deutsch A., Feng D., Pessin J. E., Shinoda K. The impact of single-cell genomics on adipose tissue research. Int. J. Mol. Sci. 2020;21(13):4773.

9. Hagberg C. E., Spalding K. L. White adipocyte dys­function and obesity-associated pathologies in humans. Nat. Rev. Mol. Cell Biol. 2024;25(4):270–289.

10. Börgeson E., Boucher J., Hagberg C.E. Of mice and men: Pinpointing species differences in adipose tissue biolo­gy. Front. Cell Dev. Biol. 2022;10:1003118.

11. Emont M. P., Jacobs C., Essene A.L., et al. A sin­gle-cell atlas of human and mouse white adipose tissue. Na­ture. 2022;603(7903):926–933.

12. Sárvári A.K., Van Hauwaert E.L., Markussen L.K., Gammelmark E., Marcher A.B., Ebbesen M.F., Nielsen R., Brewer J.R., Madsen J.G.S., Mandrup S. Plasticity of Epididy­mal adipose tissue in response to diet-induced obesity at sin­gle-nucleus resolution. Cell Metab. 2021;33(2):437-453.e5.

13. So J., Strobel O., Wann J., et al. Robust single-nu­cleus RNA sequencing reveals depot-specific cell population dynamics in adipose tissue remodeling during obesity. Elife. 2025;13:RP97981.

14. Lazarescu O., Ziv-Agam M., Haim Y., et al. Hu­man subcutaneous and visceral adipocyte atlases uncover classical and nonclassical adipocytes and depot-specific pat­terns. Nat. Genet. 2025;57(2):413–426.

15. Ye R.Z., Montastier E., Frisch F., Noll C., Al­lard-Chamard H., Gévry N., Tchernof A., Carpentier A.C. Adipocyte hypertrophy associates with in vivo postprandial fatty acid metabolism and adipose single-cell transcriptional dynamics. iScience. 2023;27(1):108692.

16. Maniyadath B., Zhang Q., Gupta R.K., Man­drup S. Adipose tissue at single-cell resolution. Cell Metab. 2023;35(3):386–413.

17. Bäckdahl J., Franzén L., Massier L., Li Q., Jalka­nen J., Gao H., Andersson A., Bhalla N., Thorell A., Ry­dén M., Ståhl P.L., Mejhert N. Spatial mapping reveals hu­man adipocyte subpopulations with distinct sensitivities to insulin. Cell Metab. 2021;33(9):1869–1882.e6.

18. Ferrero R., Rainer P., Deplancke B. Toward a Con­sensus view of mammalian adipocyte stem and progenitor cell heterogeneity. Trends Cell Biol. 2020;30(12):937–950.

19. Akhtar A. The flaws and human harms of animal ex­perimentation. Camb. Q. Healthc. Ethics. 2015;24(4):407–419.

20. Reinisch I., Ghosh A., Noé F., Sun W., Dong H., Leary P., Dietrich A., Hoffmann A., Blüher M., Wolfrum C. Unveiling adipose populations linked to metabolic health in obesity. Cell Metab. 2025;37(3):640-655.e4.

21. Loft A., Emont M. P., Weinstock A., et al. Towards a consensus atlas of human and mouse adipose tissue at sin­gle-cell resolution. Nat. Metab. 2025;7(5):875–894.