2007年10月1日
我叫Mamed Toner。我最初接受的是机械工程领域的训练,之后转向生物医学工程与科学。我在麻省总医院、哈佛医学院以及哈佛大学与麻省理工学院的健康科学与技术系担任教职,致力于探索生物医学工程在医学中的多种应用,例如在血液中寻找稀有细胞,能够快速检测并识别这些细胞生理状态的变化,从而帮助我们理解在疾病状态下(如炎症、烧伤或创伤患者)这些细胞的生理特性。
并试图理解先天免疫系统的应答机制,探究在这些情况下血细胞如何调控炎症反应,同时分析它们的基因组学和蛋白质组学特征。在这些实例中,你的目标是识别这些细胞,同时不改变其生理状态和表达水平等。因此,你所研究的是潜在问题的自然生理过程,而非因细胞操作处理所导致的人为假象。
其他应用将包括即时检测类设备,例如全球健康芯片,可用于检测特定目标细胞,从而确定治疗方案的启动时机,如CD4阳性淋巴细胞的数量。目前,我们正在致力于开发基于微流控芯片技术的芯片,以实现对CD4阳性细胞的识别与计数。更复杂的应用则属于我们所说的稀有细胞检测领域。在医学,特别是临床医学中,我们通常处理的是常见细胞,并基于这些细胞来理解个体的生理状态。
但实际上,许多生理或病理生理过程是由更为稀少且不常见的细胞所调控的,例如树突状细胞、干细胞、调节性细胞,以及在癌症中的循环肿瘤细胞。因此,我们致力于寻找这些真正决定各种治疗反应的稀有细胞,并探索其作为诊断标志物的潜力。这正是微流控技术的一个广泛应用方向——将细胞操控并置于芯片上,用于多种诊断和治疗相关的应用。
早期的微流控研究主要集中在构建系统上,得益于为集成电路类应用开发的微系统技术工具,并将微型化系统应用于芯片实验室类概念,例如开发微流式细胞仪、微电泳系统和微色谱系统。通过这些微型化研究,我们学到了大量关于如何将生物系统与微系统相结合的知识。然而,迄今为止该领域所缺乏的是重大应用,即能够被称为“重磅产品”或对临床具有重大影响的成功应用。
因此,我们的实验室,尤其是在一家大型研究型医院中,致力于探索这些技术具有实际意义和推动作用的应用,并寻找那些用其他方法无法解决的问题领域。例如,在全球健康应用中针对艾滋病,我们研发一种成本极低的芯片,可通过指尖采血,直接从全血中检测并识别出特定的阳性淋巴细胞,该芯片为一次性使用,具备即时检测的功能。如果这项技术取得成功,将被数百万人所使用。
因此,制造这些设备、实现其规模化,并将其应用于高影响力的领域,这正是我们以及该领域内许多研究者近期关注的重点。但我认为,该领域未来的主要进展将体现在临床医学和生物科学中,找到这些技术的有意义的应用方向。同样的工具也正以非常巧妙的方式被探索,用于研究基本的生物学过程,例如探究细胞间的相互作用、研究细胞如何响应环境信号,以及精确控制细胞和组织的微环境,从而帮助我们理解调控生物反应的基本机制。在我们正在研究的类似“活体芯片”(living salary)这类概念中,这些技术的应用包括:对细胞或细胞克隆进行标记,使其报告不同基因的表达情况,并将这些细胞置于高度复杂的微流控网络中,在单次实验中暴露于成千上万种不同的条件下进行研究。
你可以实时监测这些带有特定标记的细胞的基因表达情况,不同的克隆株带有不同基因的标记。在我看来,该领域目前面临的关键问题之一是如何将这些基础科学研究成果或所谓的前沿技术转化为新的治疗方法或具有实际意义的生物学应用,这是一个高度跨学科的领域。
您需要工程师、物理学家、生物学家、神经生物学家,具体取决于应用领域。因此,我认为,打通学科之间的壁垒一直是最大的挑战之一。早期的大多数发现都是由工程师和物理学家完成的,但他们往往缺乏对生物学问题的良好训练或深入理解。
但最近,生物学家也发现了这一点:这些工具在不同学科之间的巨大差异近年来已显著缩小,因为生物学领域的研究者以及我们这类多学科团队等跨学科研究人员都在积极探索这些工具在临床医学和生物学中的应用。在我看来,这种多学科交叉是影响这些理念转化的关键问题之一,另一个关键问题则是学术界与产业界之间的桥梁。
这些想法大多源于学术界,但它们非常复杂,涉及细胞、复杂的生物过程,同时还涉及复杂的工程、制造和包装问题。因此,这些技术的商业化转化需要极大的关注。其中一部分责任落在了工业界肩上。
将行业中的基础性突破转化为实际应用并非一个简单直接的过程,尤其是当涉及临床研究和生物样本时。针对这两个问题,该领域的多学科特性以及从学术界向产业界的转化,可能是我们在未来几年需要克服的两大主要障碍。但目前已有许多团队正在致力于解决这些问题,我对于我所称的微型技术——即微米和纳米技术在医学与生物学中的应用前景,持非常乐观的态度。
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本文讨论了马萨诸塞州总医院 Mamed Toner 开展的研究,重点探讨生物医学工程在理解血细胞生理学方面的应用。该研究旨在探索先天免疫反应以及炎症调控机制,同时不改变细胞的自然状态。
微流控技术能够实现对血液中稀有细胞群体的精确分析,有助于治疗开发中的靶点验证和机制性风险降低。这些系统通过保持细胞原有的生理状态,为表型筛选和生物标志物发现提供具有生理相关性的数据。该方法解决了免疫学、肿瘤学和传染病研究中的转化难题,这些领域中细胞异质性是决定治疗反应的关键因素。
该方法通过提供定量且保持生理状态的细胞数据,贯穿从靶点识别、先导化合物优化到临床前验证的整个发现过程。