用于癌癥免疫療法的高通量細胞篩選技術
日期:2015-08-12 09:01:46
最近,研究人員研制出一種新的方法,可用于癌癥免疫療法中的細胞篩選,可讓我們單獨研究高性能的免疫系統細胞。來自美國休士頓大學(UH)的工程師,與德克薩斯大學MD安德森癌癥中心的醫生合作,在國際權威雜志《Bioinformatics》雜志描述了這種方法——Time-lapse Imaging Microscopy in Nanowell Grids(TIMING),它能夠用于癌癥治療,更準確地分析大量的細胞。他們還展示了這種方法用于“評估各種類型T細胞(對抗擊感染非常關鍵的一種白血細胞)有效性”的潛力。有關這項研究的論文,今年早些時候發表在《Cancer Immunology Research》和《OncoImmunology》雜志。
本文第一作者、UH電氣和計算機工程系主任Badri Roysam指出:“這是生物學家、臨床醫生和計算機科學家共同合作的一個例子。”他和UH化學和生物分子工程助理教授Navin Varadarajan都是本文的共同作者。
臨床研究已經報道了癌癥免疫療法用以挽救生命的許多例子,這種生物療法利用免疫系統——或免疫系統的特異性細胞,來對抗癌癥。但癌癥免疫療法并不是對每種癌癥都起作用。延伸閱讀:《細胞》特輯:癌癥免疫療法。
TIMING,通過使研究人員能夠研究免疫細胞和癌細胞之間更多的相互作用,可以改變這一現狀,因為它能夠每次自動分析成千上萬的細胞相互作用。研究人員說,傳統的分析方法是手工完成的,因此我們不可能研究每一種組合。
大多數傳統的方法只能評估來自一次測試的數量有限的樣品——100和10之間,根據論文介紹,用新的方法,可以評估10000個或100000個樣本。研究人員寫道:“這很重要,因為許多生物學上重要的細胞亞群,如腫瘤干細胞,多殺傷免疫細胞與生物技術有關的蛋白分泌細胞,都是非常罕見的。”
TIMING是這樣工作的:一個微小的網格——可擴展的結構,可讓免疫細胞和癌細胞的離散樣本受到限制,通過延時錄像,隨著時間的推移進行研究。
Roysam說:“我們開發出一種全新的軟件,可以準確分析整個小網格的視頻,并進行定量測量。”
他說:“本質上,這種方法是將一個超級顯微鏡和超級計算機相結合,在大的規模上篩選細胞間的相互作用。”
研究人員寫道:“這一方法大大提高了自動分析的產量和精度,因此自動生成的細胞測量,可以直接用于生物學研究,很少或不用編輯。”
Varadarajan表示,這一系統可讓研究人員在進一步的研究中確定“高性能的異常值”。他們使用了各種免疫細胞,包括T細胞,CAR細胞——嵌合抗原受體修飾的T細胞,從而讓他們能夠全力研究并殺死癌細胞,以及被稱為NK或“自然殺手”的細胞。研究人員在測試中使用了白血病細胞和黑色素瘤細胞。
Varadarajan說:“如果你知道對抗某種癌癥的最好細胞,這僅僅就變成了一個制造問題。但現在,我們不知道哪一種細胞是最好的。”
利用TIMING系統,研究人員加深了對免疫療法的科學認識,包括不同類型的T細胞對抗腫瘤細胞的作用機制。因此,他們首次在單細胞水平上證明,CD4 T細胞直接參與多種腫瘤細胞的殺傷。
CD8 T細胞因其抗腫瘤的性能而出名,但是Varadarajan稱,發表在《Cancer Immunology Research》的研究表明,CD4細胞也將是有效的。關于這個問題的研究正在進行中。
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