我们介绍了ImageStream技术(www.amnis.com)的应用,该技术结合了定量流式细胞术与同步高分辨率数字成像,用于量化来自明确定义的患者队列的原代免疫细胞的细胞机制。我们的研究为转化研究提供了蓝图,可用于量化来自受试者队列小样本中谱系特异性的细胞反应。
方法文章
我们介绍了ImageStream技术(www.amnis.com)的应用,该技术结合了定量流式细胞术与同步高分辨率数字成像,用于量化来自明确定义的患者队列的原代免疫细胞的细胞机制。我们的研究为转化研究提供了蓝图,可用于量化来自受试者队列小样本中谱系特异性的细胞反应。
免疫状态的个体差异决定了机体对感染的反应,并影响疾病的严重程度和结局。随着年龄增长,机体对病毒和细菌感染的易感性增加,对疫苗的应答能力下降,这与体液免疫和细胞介导免疫反应的显著衰退密切相关1,2。我们近期研究了衰老对Toll样受体(TLRs)的影响,TLRs是先天免疫系统的关键组分,能够识别微生物感染并启动宿主抗微生物防御反应3。在一项针对大量健康人类供体的研究中,我们发现老年人外周血单核细胞中某些TLRs的表达和功能降低4,且树突状细胞(DCs)中也存在类似的TLR水平下降和信号转导反应减弱;树突状细胞作为抗原呈递细胞,在连接先天性免疫与适应性免疫中起关键作用5。我们还发现,老年供体来源的巨噬细胞中TLR3表达失调,其树突状细胞在西尼罗河病毒感染后产生干扰素(IFN)的能力降低6,7。
深入了解免疫衰老以及进行治疗干预的关键在于,明确响应免疫刺激的特定细胞类型及其信号转导机制。传统的免疫反应研究主要依赖于对原代细胞的成像分析,以及通过流式细胞术(FACS)或免疫印迹法检测细胞标志物,这些方法极大地推动了该领域的进展。然而,这些技术通常受限于患者样本量较小,且难以在多个个体样本上同时开展复杂的实验操作。ImageStream 技术结合了定量流式细胞术与同步高分辨率数字成像,从而能够同时分析多个细胞群体,高效地捕捉患者的免疫易感性差异。本文中,我们展示了利用 ImageStream 技术在树突状细胞(DCs)中评估 TLR7/8 激活所诱导的关键转录因子 NF-κB 的磷酸化水平升高及其向细胞核的转位过程,该过程可启动多种对免疫应答至关重要的基因转录8。利用该技术,我们近期还发现老年供者单核细胞中 TLR5 信号通路及 NF-κB 通路存在此前未被识别的功能改变,这可能与衰老过程中免疫应答能力的改变有关9。
1. 免疫细胞的分离与刺激
2. 细胞标记
3. ImageStream 分析
4. 代表性结果
我们通过使用TLR7/8配体R848刺激外周血单个核细胞(PBMCs),量化了对一种模型病毒配体的信号通路反应(图1)。我们在样本组中同时采集了细胞定位图像和群体统计学数据(图2)。ImageStream技术使我们能够直接从PBMCs中设门分选细胞亚群,并对设门后但未分选的细胞群体进行细胞反应成像。本文中,我们量化了TLR信号对Lin1-、CD4弱表达、CD11c+髓系树突状细胞(mDCs)中NF-κB(p65)核转位的影响。在基础状态下,我们观察到大量未刺激细胞中的转录因子NF-κB(p65)位于细胞质中。刺激后,处理组细胞中NF-κB(p65)与核染料PI的相似性评分显著升高,表明NF-κB(p65)在刺激后转入细胞核(中位相似性评分分别为1.52和3.01,图2)。在TLR5刺激的单核细胞中也观察到类似结果9。

图1. 染色与设门策略用于量化刺激对人源mDCs的影响。NF-κB转录因子调控多种免疫系统相关基因的表达。本研究检测了一名代表性受试者在TLR7/8配体刺激后,mDCs中NF-κB(p65)的核转位情况。通过选择PI阳性且核长宽比高的单个在焦细胞事件进行设门(R1)。mDCs(Lin1-、CD4dim、CD11c+)在R3区域设门。NF-κB(p65)的核定位结果在R4中展示。点击此处查看高清大图。

图 2. 刺激后 mDCs 中 NF-κB 的转位。 图示未处理与刺激后 mDCs 群体中 NF-κB(p65)在刺激后(R4)转入细胞核的情况;未处理样本的中位相似性评分为 1.52,刺激样本为 3.01(A)。同时采集的未处理或 R848 刺激细胞群体的数字图像显示了代表性细胞及 NF-κB 转入细胞核的荧光强度(B)。 点击查看大图。
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在使用ImageStream进行转化研究时,关键步骤包括选择相关的对照组,以及优化和验证抗体的特异性。通过直方图和细胞图像,可以清晰地观察到不同受试组之间标记靶标的差异。结合对相关受体和信号通路变化的深入分析,这些数据将为特定人群中免疫失调机制提供有价值的见解。该技术的局限性在于针对特定靶标、具有足够亲和力的特异性抗体的可获得性。此外,该仪器最适合多用户共享平台使用,且其分析软件需要一定时间才能熟练掌握。
该技术是人类疾病转化研究的一种强大手段。基因组测序和芯片技术的进步使得许多疾病相关变异得以被识别,但通常难以明确所涉及基因的作用机制。我们的研究为个体层面的转化研究提供了范例,例如刺激后NF-κB的核质分布比例分析。通过少量血液样本,即可在个体自身细胞中以谱系特异性的方式识别出差异性信号处理或信号传导。利用该方法,我们已对大量年轻与老年受试者的单核细胞进行了细胞反应的定量分析,并证实了衰老过程中细胞信号通路的改变9。ImageStream技术可更广泛地应用于多种研究场景,例如区分治疗应答者与非应答者的关键细胞机制,或用于个体在治疗前后的比较,以及疾病发作期与...
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本工作部分得到了美国国立卫生研究院(NIH)(N01 HHSN272201100019C、U19 AI 089992 和 NCRR/GCRC 项目 M01-RR00125)的支持。作者声明不存在竞争性财务利益,并感谢耶鲁大学细胞分选核心设施主任 Mark Shlomchik 博士。
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