Исследователи научились предсказывать возраст Т-клеток для улучшения лечения рака

Новое микрофлюидное устройство для манипуляции клетками может помочь клиницистам усовершенствовать перспективную терапию рака, которая использует собственные иммунные клетки организма для борьбы с такими заболеваниями, как метастатическая меланома, неходжкинская лимфома, хронический лимфоцитарный лейкоз и нейробластома.

Эта терапия, известная как адоптивный перенос Т-клеток, показала обнадеживающие результаты в клинических испытаниях. Лечение включает забор иммунных клеток, борющихся с болезнью, — Т-клеток — у пациента, их размножение в лаборатории и последующее вливание обратно в организм для атаки на рак. Однако эффективность терапии ограничена конечным сроком жизни Т-клеток — после многих делений они становятся невосприимчивыми и неактивными.

Исследователи из Технологического института Джорджии и Университета Эмори разработали микрофлюидное устройство для обработки образцов, которое позволяет создать статистическую модель для оценки реактивности клеток и точного предсказания их «возраста» и качества. Возможность оценить возраст и реактивность Т-клеток и, следовательно, переносить обратно в организм пациента только молодые функциональные клетки, открывает потенциал для улучшения терапевтических результатов при нескольких типах рака.

«Статистическая модель, основанная на данных, полученных с помощью микрофлюидного устройства, выявила оптимальную комбинацию внеклеточных и внутриклеточных белков, которая точно предсказывает возраст Т-клеток», — сказала Мелисса Кемп, доцент кафедры биомедицинской инженерии Уоллеса Х. Коултера в Технологическом институте Джорджии и Университете Эмори.

В настоящее время клиницисты измеряют возраст Т-клеток с помощью множества анализов, основанных на измерениях больших популяций клеток. Эти измерения определяют, проявляют ли клетки функции, известные на разных этапах жизненного цикла Т-клетки.

«Поскольку ни одно измерение не является идеальным предиктором, преимуществом является одновременный анализ нескольких белков в разные моменты времени, что мы и можем делать с помощью нашего микрофлюидного устройства», — объяснила Кемп.

Для своего исследования Кемп, аспирант по электротехнике Кэтрин Риве и студентка-биомедик Эбби Хилл проанализировали CD8+ Т-клетки от здоровых доноров крови. Они получили информацию по 25 статическим биомаркерам и 48 измерениям динамики сигнальных путей и обнаружили, что комбинация фенотипических маркеров и динамики белковой сигнализации — включая Lck, ERK, CD28 и CD27 — наиболее полезна для прогнозирования клеточного возраста.

Чтобы получить измерения биомаркеров и динамических сигнальных событий, исследователи пропустили донорские Т-клетки через микрофлюидное устройство, разработанное совместно с Ханом Лу. После стимуляции клеток устройство разделило их на разные каналы, соответствующие восьми различным временным точкам — от 30 секунд до семи минут. Затем они были снова разделены на популяции, которые химически обрабатывали, чтобы остановить биохимические реакции в определенные моменты времени и построить картину сигнальных событий, происходящих по мере реакции Т-клеток на антиген.

«Хотя вариабельность от донора к донору является усложняющим фактором в таких экспериментах, технологическая платформа свела к минимуму дисперсию экспериментальных данных и позволила точно контролировать время стимуляции», — сказал Лу.

На основе данных о донорских Т-клетках исследователи разработали модель для оценки того, какие биомаркеры или динамические сигнальные события лучше всего предсказывают качество функции Т-клеток. Модель показала, что наиболее информативными данными для прогнозирования клеточного возраста являются начальные изменения в динамике сигнализации.

«Хотя комбинация данных по биомаркерам и динамике сигнализации обеспечила оптимальную модель, наши результаты показывают, что одной только информации о сигнализации достаточно, чтобы предсказать клеточный возраст почти так же хорошо, как и весь набор данных», — отметила Кемп.

В будущем Кемп планирует использовать этот подход комбинирования нескольких клеточных экспериментов на микрофлюидном чипе для интеграции информации об отдельных клетках с методами, усредненными по популяции, такими как мультиплексные иммуноанализы или масс-спектрометрия.

Поддержка и публикация: Исследование было поддержано Национальными институтами здравоохранения (NIH), Коалицией по борьбе с раком Джорджии и Институтом интегративных биосистем Технологического института Джорджии. Подробности опубликованы в мартовском выпуске журнала Molecular & Cellular Proteomics.