Dendritic Cells

immunology
Published

May 20, 2026

Perspective

Dendritic cells (DCs) 最重要的身份不是“又一种髓系细胞”,而是把外周组织信息带给 T cells 的 antigen-presenting system。它们在组织中捕获 antigen,感知局部 inflammation 或 danger signals,然后迁移到 lymph nodes,向 naive T cells 呈递 antigen,并通过 costimulation 和 cytokines 决定 T cell activation 或 tolerance。

读单细胞和肿瘤免疫文章时,DC 不能只写成一个大类。至少要区分 cDC1cDC2pDC,以及肿瘤中常见的 LAMP3+ cDC / mregDC-like mature/regulatory state。尤其在 Cheng et al. 2021 这种 pan-cancer TIM atlas 中,DC 的重点已经不是“有没有 DC”,而是 DC subset、maturation state、T cell interaction 和 immunosuppressive program。

Definition

Dendritic cells are professional antigen-presenting cells that capture antigens in tissues, process and present them on MHC molecules, provide costimulatory signals, and shape T cell differentiation through cytokines and tissue-derived context.

中文理解:树突状细胞是连接 innate sensing 和 adaptive T cell response 的关键细胞。它们既能感知病原体、肿瘤和组织损伤,也能把这些信息转译成 T cell 是否被激活、向哪个方向分化、是否形成免疫耐受。

Core Function

DC 启动 T cell response 时,通常可以按三类信号理解。

第一是 antigen presentation。DC 把 antigen peptide 呈递在 MHC molecules 上:MHC-I 主要给 CD8+ T cells 看,MHC-II 主要给 CD4+ T cells 看。cDC1 尤其常和 cross-presentation 联系在一起,即把外源 antigen 呈递到 MHC-I 途径中,从而激活 CD8+ T cells。

第二是 costimulation。T cell 只看到 antigen 不一定会被有效激活,还需要 costimulatory molecules,例如 CD80/CD86 与 CD28 等。没有足够 costimulation 时,T cell 可能无反应或进入 tolerance。

第三是 cytokine and tissue context。DC 产生或携带的 cytokine signals 会影响 T cell differentiation,例如更偏 TH1、TH2、TH17、Treg 或 cytotoxic response。DC 不是单纯递送 antigen 的快递员,而是带着 tissue context 解释 antigen 的细胞。

Main Subsets

cDC1

cDC1 是 conventional dendritic cell 1。它通常和 cross-presentation、CD8+ T cell priming、anti-viral immunity 和 anti-tumor immunity 关系更紧。

常见 marker:

  • XCR1
  • CLEC9A
  • CADM1
  • CD141/BDCA3 in human contexts

读法:看到 XCR1+ CADM1+CLEC9A+ DC,通常可以先按 cDC1 理解。它们在肿瘤中常被认为有利于 CD8+ T cell response,但具体功能仍取决于 maturation state、antigen access 和 TME suppression。

cDC2

cDC2 是 conventional dendritic cell 2。它更常和 CD4+ T cell priming、helper T cell differentiation、炎症性反应和 tissue-specific immune responses 相关。cDC2 比 cDC1 更异质,后续文献中经常继续拆分。

常见 marker:

  • CD1C/BDCA1
  • SIRPA/CD172A
  • FCER1A
  • CD1A in tissue or migratory cDC2 contexts

读法:CD1A+ CD172A+ cDC2sCD1C+ SIRPA+ cDC2s 是常见 marker-based description。CD1A 不是所有 cDC2 的唯一核心 marker,更常出现在某些 tissue/migratory cDC2 或 Langerhans-like DC 语境里。

pDC

pDC 是 plasmacytoid dendritic cell。它们经典功能是产生大量 type I interferon,尤其和 antiviral immunity 相关。pDC 是否应被视为传统 DC 的一支,在现代分类中也有争议,但读文献时仍常作为 myeloid/DC compartment 的一个 major lineage 出现。

常见 marker:

  • LILRA4
  • CLEC4C/CD303
  • IL3RA/CD123
  • TCF4
  • GZMB

读法:pDC 的重点通常不是 classical antigen presentation,而是 interferon response、viral sensing 和 immune regulation。

LAMP3+ cDC / mregDC

LAMP3+ cDC 是肿瘤和炎症组织单细胞文章中非常重要的 DC state。它不是 cDC1/cDC2 之外的简单第三 lineage,而更像 cDC maturation/activation 后形成的 mature、migratory、regulatory state。文献中也常和 mregDC 联系起来。

常见特征:

  • LAMP3
  • maturation and migration genes
  • PD-L1/regulatory molecules
  • interaction with CD4+ T cells, CD8+ T cells and Tregs
  • in some contexts, CCL17, IDO1, PD-L1-related programs

在 Cheng et al. 2021 中,LAMP3+ cDCs 广泛存在于 15 个癌种,并可能来自 cDC1 或 cDC2。cDC1-derived 和 cDC2-derived LAMP3+ cDCs 可能保留不同 transcriptional properties。尤其 cDC2-derived LAMP3+ cDCs 在 PAAD 和 NPC 中比例较高,并被作者推测可能更偏 immunosuppressive。

cDC1 And cDC2 In Literature

XCR1+ CADM1+ cDC1sCD1A+ CD172A+ cDC2s”这类说法,是用 surface markers 概括两个主要 conventional DC subsets。它不是 Cheng et al. 2021 首次发现,而是 DC 领域多年形成的分类底座。

大致读法:

  • XCR1+ CADM1+ 指向 cDC1,通常与 cross-presentation 和 CD8+ T cell immunity 相关。
  • CD1A+ CD172A+ 指向 cDC2 或 tissue/migratory cDC2-like cells,通常与 CD4+ T cell priming 和更复杂的炎症/组织反应相关。

这个分类来自多篇早期 DC subset 研究和后续高维/单细胞研究共同建立。早期研究使用 flow cytometry、transcriptome 和 functional assays 定义 human DC subsets;后续 Villani、Dutertre、Brown 等研究进一步显示 human cDC2 内部还有更多异质性。因此,cDC1/cDC2 是读 DC 的第一层地图,不是终点。

Tumor Context

在肿瘤里,DC 的作用可能是抗肿瘤,也可能被 TME 重塑成免疫抑制状态。

抗肿瘤方向主要包括:

  • uptake tumor antigens
  • migrate to draining lymph nodes
  • cross-present antigens to CD8+ T cells
  • provide costimulation
  • support cytotoxic T cell priming and expansion

免疫抑制方向主要包括:

  • express PD-L1 or other inhibitory molecules
  • recruit or induce Tregs
  • express IDO1 or regulatory chemokines
  • become trapped or dysfunctional in tumor tissue
  • present antigen without productive costimulation

因此,看到 tumor DC cluster 时,不要只问“这是 cDC1 还是 cDC2”。还要问:它 mature 吗?迁移吗?表达 antigen-presentation genes 吗?有 costimulation 吗?是否表达 PD-L1、IDO1、CCL17 这类 regulatory/immunosuppressive signals?它和 T cells 在空间上是否邻近?

How To Read Single-Cell DC Clusters

读 DC cluster 可以按这个顺序:

  1. 先确认是不是 DC,而不是 monocyte/macrophage contamination。看 HLA-DRA, HLA-DPA1, FCER1A, CD1C, CLEC9A, LILRA4, LAMP3 等,同时排除明显 macrophage markers 如 CD68, CD163, C1QC, SPP1 主导。
  2. 再区分 cDC1、cDC2、pDC 或 LAMP3+ mature cDC。
  3. 然后看 activation/maturation:LAMP3, CCR7, costimulation, migration genes。
  4. 再看功能方向:cross-presentation、interferon response、T cell chemokines、PD-L1/IDO1/Treg-related signals。
  5. 最后结合 tissue source、tumor/non-tumor、therapy status 和空间位置。

Key Points

  • DC 是 professional antigen-presenting cells,核心是 antigen presentation、costimulation 和 cytokine/tissue context。
  • cDC1 常用 XCR1, CLEC9A, CADM1, CD141 识别,重点是 cross-presentation 和 CD8+ T cell response。
  • cDC2 常用 CD1C, SIRPA/CD172A, FCER1A, CD1A 等识别,重点是 CD4+ T cell priming 和复杂组织炎症反应。
  • pDC 常用 LILRA4, CLEC4C/CD303, IL3RA/CD123, TCF4 识别,重点是 type I interferon。
  • LAMP3+ cDC / mregDC 是成熟、迁移、调节性 DC state,在肿瘤单细胞文章中非常重要。
  • 在 TME 中,DC 可能促进 anti-tumor T cell immunity,也可能参与 immune suppression。
  • cDC1/cDC2 是第一层地图;现代单细胞文章通常还要继续看 maturation state、functional program 和 tissue context。

Note

树突状细胞最容易被误读成“表达 MHC 的抗原呈递细胞”。这不够。DC 的关键在于它们把 antigen、costimulation 和组织炎症语境组合起来,决定 T cell response 的方向。读肿瘤单细胞文章时,DC 的价值通常不只是注释一个 cluster,而是理解 T cell immunity 为什么被激活、被抑制或无法形成有效抗肿瘤反应。

Sources

  • Janeway’s Immunobiology
  • Cheng et al. 2021, Cell, A Pan-Cancer Single-Cell Transcriptional Atlas of Tumor Infiltrating Myeloid Cells
  • Villani et al. 2017, human blood dendritic cell and monocyte single-cell analysis
  • Dutertre et al. 2019, human mononuclear phagocyte single-cell analysis
  • Brown et al. 2019, cDC2 subset heterogeneity