观察T细胞聚集肿瘤目标

Maté Biro，新南威尔士大学EMBL澳大利亚小组组长，正在领导一个研究小组研究细胞毒性T淋巴细胞(CTLs)的行为。这些免疫细胞在身体各处移动，寻找需要从身体中清除的感染或受损细胞。由于ctl也可以寻找并清除体内的癌细胞，它们被用作针对某些癌症的一种免疫疗法。然而，由于ctl不能充分浸润实体肿瘤，这种治疗方法在实体肿瘤上效果不佳。

在最近的一项研究中，研究人员使用Imaris来研究ctl如何协同工作来攻击目标。“我们发现ctl可以在不依赖环境或其他细胞类型的信号的情况下直接产生对效应位点的大规模招募，”Biro说。“它们通过一个被称为群集的自我放大过程来做到这一点。虽然还需要做更多的工作，但也许有一天可以利用这一机制来提高肿瘤靶向免疫疗法的效率。”

图1b来自Paper, Associated视频

研究人员使用Imaris证明ctl在攻击肿瘤团块时成群结队。来自三个独立实验的具有代表性的共聚焦图像显示ctl对非同源EL4类肿瘤(上)、同源抗原呈递的类肿瘤(由siinfkl脉冲的EL4组成)或预先嵌入肿瘤反应性ctl的同源类肿瘤(下)产生反应。插图显示了每种条件下CTL浸润的比例。比例尺:500 μm。转载自eLife 2020;9:e56554 DOI: 10.7554/eLife.56554。CC 4.0．

跟踪T细胞

为了研究群体运动和介导ctl的信号，研究人员开发了一种离体模型，使他们能够研究原发性ctl围绕嵌入3D胶原基质中的实体瘤样物的大规模运动。他们使用Imaris曲面功能以高时空分辨率分割图像中的细胞。然后，他们使用追踪来确定一个向邻近类瘤细胞的正向迁移指数，以调查暴露于趋化因子信号的远端细胞是否偏向于向肿瘤块迁移。

“Imaris的渲染和可视化选项是无与伦比的，而且有用的严格的、内置的定量工具的数量每年都在增加，”Biro说。“对于这项研究，Imaris的实时细胞跟踪能力，将位置数据导出到Matlab和Python的能力，以及处理通常超过10gb的大型数据集的能力都是至关重要的。”

图3来自Paper, Associated视频

同源类肿瘤的参与引起了化学吸引的扩散波．（一个共聚焦图像显示在0和2小时，与siinfkl脉冲的EL4同源瘤样蛋白相关的ctl分布(绿色)。假色:距µm中最近细胞的距离。（B) CTLs在0小时和2小时到同源类瘤细胞最近距离的累积分布函数(CDF)。Insert显示了相应的概率密度函数(PDF)，其中虚线是线性拟合。（C随机选择具有代表性的ctl向非同源(上)或同源(下)瘤样肿瘤迁移的轨迹，预包埋肿瘤反应性ctl(位于-X);以起源为中心的所有轨道的开端。（D) CTL轨迹位移的角直方图。0°:远离肿瘤，180°:朝向肿瘤。数据来自三个独立的实验(n = 4947为非同源;Top, n = 3926个track for cognate;底部)。（E)所示数据的瞬时FMI(基于各时间帧的位移矢量)KymographsD)．转载自eLife 2020;9:e56554 DOI: 10.7554/eLife.56554。CC 4.0．

一些成像数据集的时间分辨率较低，但覆盖了非常大的视野，在几毫米范围内，而不是典型的几十或数百微米。对于这些数据，追踪单个细胞是不可能的，所以研究人员使用Imaris斑点功能为每个细胞分配一个斑点，然后记录这些斑点相对于类瘤细胞的位置。这些信息被输入到一个新的统计框架中，使他们能够确定在细胞密度的渐进式变化中是否存在潜在的群集现象。

量化群集行为

比罗说:“我们还设计了一个新的指标，称为群集指标。”“这个尺度从-1到完美的反群集，所有细胞都分散在远离焦点区域的地方，到0到完美的随机分布，再到1到完美的群集，所有细胞都集中在焦点区域内。”

总的来说，该研究表明，在周围组织中积极扫描目标的分化ctl可以通过相互发送信号来快速响应威胁，如感染或转化细胞。这将导致一些距离外的其他ctl以快速和定向的方式向威胁方向迁移。

研究人员正在继续使用Imaris可视化和分析进行各种研究，以了解更多关于CTL行为的信息，并研究如何利用CTL的自然信号用于靶向实体肿瘤。

研究论文:加莱亚诺尼诺JL Pageon SV,泰党卫军,Colakoglu F,肯普D, Hywood J, Mazalo JK, Cremasco J, Govendir MA Dagley低频,许K, Rizzetto年代,Zieba J,米克,V之前,奥尼尔通用,威廉姆斯RJ博士尼斯贝特认为,克莱默B,韦伯AI, Luciani F,读MN,比罗m细胞毒性T细胞群的同型的趋化因子的信号。2020十月13;9:e56554。doi: 10.7554 / eLife.56554。PMID: 33046212;PMCID: PMC7669268。