用于癌症免疫疗法的高通量细胞筛选技术

最近，研究人员研制出一种新的方法，可用于癌症免疫疗法中的细胞筛选，可让我们单独研究高性能的免疫系统细胞。来自美国休士顿大学（UH）的工程师，与德克萨斯大学MD安德森癌症中心的医生合作，在国际权威杂志《Bioinformatics》杂志描述了这种方法――Time-lapse Imaging Microscopy in Nanowell Grids（TIMING），它能够用于癌症治疗，更准确地分析大量的细胞。他们还展示了这种方法用于“评估各种类型T细胞（对抗击感染非常关键的一种白血细胞）有效性”的潜力。有关这项研究的论文，今年早些时候发表在《Cancer Immunology Research》和《OncoImmunology》杂志。

本文第一作者、UH电气和计算机工程系主任Badri Roysam指出：“这是生物学家、临床医生和计算机科学家共同合作的一个例子。”他和UH化学和生物分子工程助理教授Navin Varadarajan都是本文的共同作者。

临床研究已经报道了癌症免疫疗法用以挽救生命的许多例子，这种生物疗法利用免疫系统――或免疫系统的特异性细胞，来对抗癌症。但癌症免疫疗法并不是对每种癌症都起作用。

TIMING，通过使研究人员能够研究免疫细胞和癌细胞之间更多的相互作用，可以改变这一现状，因为它能够每次自动分析成千上万的细胞相互作用。研究人员说，传统的分析方法是手工完成的，因此我们不可能研究每一种组合。

大多数传统的方法只能评估来自一次测试的数量有限的样品――100和10之间，根据论文介绍，用新的方法，可以评估10000个或100000个样本。研究人员写道：“这很重要，因为许多生物学上重要的细胞亚群，如肿瘤干细胞，多杀伤免疫细胞与生物技术有关的蛋白分泌细胞，都是非常罕见的。”

TIMING是这样工作的：一个微小的网格――可扩展的结构，可让免疫细胞和癌细胞的离散样本受到限制，通过延时录像，随着时间的推移进行研究。

Roysam说：“我们开发出一种全新的软件，可以准确分析整个小网格的视频，并进行定量测量。”

他说：“本质上，这种方法是将一个超级显微镜和超级计算机相结合，在大的规模上筛选细胞间的相互作用。”

研究人员写道：“这一方法大大提高了自动分析的产量和精度，因此自动生成的细胞测量，可以直接用于生物学研究，很少或不用编辑。”

Varadarajan表示，这一系统可让研究人员在进一步的研究中确定“高性能的异常值”。他们使用了各种免疫细胞，包括T细胞，CAR细胞――嵌合抗原受体修饰的T细胞，从而让他们能够全力研究并杀死癌细胞，以及被称为NK或“自然杀手”的细胞。研究人员在测试中使用了白血病细胞和黑色素瘤细胞。

Varadarajan说：“如果你知道对抗某种癌症的最好细胞，这仅仅就变成了一个制造问题。但现在，我们不知道哪一种细胞是最好的。”

利用TIMING系统，研究人员加深了对免疫疗法的科学认识，包括不同类型的T细胞对抗肿瘤细胞的作用机制。因此，他们首次在单细胞水平上证明，CD4 T细胞直接参与多种肿瘤细胞的杀伤。

CD8 T细胞因其抗肿瘤的性能而出名，但是Varadarajan称，发表在《Cancer Immunology Research》的研究表明，CD4细胞也将是有效的。关于这个问题的研究正在进行中。

（转化医学网360zhyx.com）