免疫系统与肿瘤细胞相互作用研究理论大解析
浏览次数:1608 发布日期:2024-6-26
来源:本站 仅供参考,谢绝转载,否则责任自负
一、免疫-肿瘤互作的基础机制
1. 免疫监视与肿瘤逃逸
正常情况下,免疫系统通过免疫监视机制识别并清除体内异常增生的细胞,包括潜在的恶性肿瘤细胞。该过程涉及固有免疫反应(如自然杀伤细胞、巨噬细胞等的直接杀伤)和适应性免疫反应(如T淋巴细胞、B淋巴细胞介导的特异性免疫应答)。然而,肿瘤细胞能够通过多种策略逃避免疫系统的监控与清除,这些策略包括但不限于:
- 免疫抑制微环境的构建:肿瘤细胞分泌免疫抑制因子(如转化生长因子TGF-β、白介素10IL-10、吲哚胺2, 3-双加氧酶IDO等)、诱导免疫检查点分子(如细胞程序性死亡-配体PD-L1、细胞毒性T淋巴细胞相关蛋白CTLA-4)表达,以及招募免疫抑制性细胞(如调节性T细胞、髓源性抑制细胞等),共同营造有利于肿瘤生长且抑制免疫活性的微环境。
- 抗原呈递障碍:肿瘤细胞可能下调MHC分子表达,减少肿瘤抗原的呈现,从而降低被T细胞识别的概率。
- 免疫编辑:肿瘤细胞通过进化选择,产生免疫逃逸的能力,使得免疫系统无法有效清除。
2. 循环肿瘤细胞与免疫细胞的相互作用
循环肿瘤细胞(CTCs)是存在于外周血中的各类肿瘤细胞的统称,是从原发灶或转移灶脱落进入血液循环的肿瘤细胞,它们与免疫细胞的相互作用对肿瘤的远处播散至关重要[1]。研究表明,CTCs能够通过与免疫细胞(如NK细胞、T细胞、巨噬细胞)的直接接触或释放可溶性因子,影响免疫细胞的功能,如抑制其杀伤活性、诱导免疫耐受或促进炎症反应,有助于CTCs的存活与定植。
二、免疫-肿瘤互作的最新研究进展
1. 单细胞与空间转录组学技术的应用
高通量测序技术的进步,尤其是单细胞RNA测序(scRNA-seq)和空间转录组学,为深入解析肿瘤内复杂免疫微环境提供了前所未有的视角。这些技术揭示了肿瘤内部异质性、免疫细胞亚群的精细分型、细胞间通讯网络以及动态变化过程,有助于阐明肿瘤免疫逃逸的具体机制和寻找新的免疫治疗靶点。
2. 计算工具与算法的发展
例如,研究工作者在《Nature Methods》上发表的Cyto Community算法,这是一种针对单细胞空间图谱进行无监督和有监督学习的计算工具,用于识别条件特异性的细胞邻域协作,为解析肿瘤-免疫互作机制提供了有力的分析手段[2]。
3. 免疫治疗新策略与药物研发
针对免疫-肿瘤互作机制的深入理解,推动了新型免疫疗法的研发,如免疫检查点抑制剂(如PD-1/PD-L1、CTLA-4抑制剂)、CAR-T细胞疗法、肿瘤疫苗、免疫激动剂等。此外,联合疗法也显示出显著的临床效果,体现了精准调控免疫-肿瘤互作以实现高效抗癌治疗的可能性。
三、JuLI™ Stage活细胞成像分析系统在免疫-肿瘤互作研究中的应用
奎克泰生物的JuLI™系列实时活细胞成像分析系统能够为免疫-肿瘤互作研究提供所需要的工具。JuLI™系列设备操作简单,无需复杂人工操作,省时省力;无需频繁取出样本观察,提供稳定的生长环境;实时观察,延时记录,全面呈现免疫-肿瘤互作研究中细胞样本的培养情况,获取大量数据后进行分析。
JuLI™ Stage活细胞成像分析系统能够放置于培养箱内,具有全自动X-Y-Z轴、三色荧光、自动/手动对焦、Z-Stack、图像拼接等功能。可以对细胞样本进行实时观察,拍摄记录生长周期的全过程,在保证样本生长环境稳定的情况下,同时对样本拍照,形成视频,提供免疫-肿瘤互作实验的量化结果。

图1 JuLI™ Stage放置在细胞培养箱内工作
借助JuLI™ Stage进行免疫-肿瘤互作实验,对癌细胞进行荧光标记 ,在GFP通道下观察,免疫细胞在明场下观察。对明场和GFP通道下样本进行延时摄影,并自动合成视频。下图分别展示了在明场和GFP通道下图像合并的结果(图2)以及单独GFP通道下T细胞成像结果(图3)。

图2 明场和GFP通道下图像合并的结果

图3 单独GFP通道下癌细胞成像结果
拍摄结束后,利用JuLI™ Stage自带的分析软件,对视频结果进行统一分析(图4)。

图4 免疫细胞-癌细胞互作结果分析
参考文献:
[1]Zhao QW, Situ B, Zheng L. [Current progress in research of circulating tumor cells]. Nan Fang Yi Ke Da Xue Xue Bao. 2017 Oct 20;37(10):1423-1426.
[2]Hu Y, Rong J, Xu Y, Xie R, Peng J, Gao L, Tan K. Unsupervised and supervised discovery of tissue cellular neighborhoods from cell phenotypes. Nat Methods. 2024 Feb;21(2):267-278.(IF48)