研究人员绘制T细胞的复杂性以改善免疫疗法

可以毫不夸张地说，免疫疗法已经彻底改变了癌症治疗。休斯顿大学 MD 安德森化学和生物分子工程教授 Navin Varadarajan 打算让它变得更好也不是吹嘘。

免疫疗法的工作原理是利用免疫系统的力量及其识别和消除癌细胞的能力。这种力量大部分存在于 T 细胞中，T 细胞是一种白细胞，可保护身体免受感染，并在被 T 细胞受体识别时清除突变细胞。事实上，用于重定向免疫反应的基因工程 T 细胞最近已获得食品和药物管理局的批准。尽管这种基于注入体外扩增的 T 细胞的过继细胞疗法 (ACT) 已经表现出显着和持久的反应，但患者的反应差异很大。

最近的数据表明，制造的 T 细胞产品的可可能是临床成功的主要决定因素。

“由于细胞输注产品是细胞的异质混合物，因此绘制种群的复杂性需要能够以单细胞分辨率识别细胞的功能和分子特征，”Varadarajan 说。“我们的目标是开发并严格验证一种变革性技术，该技术以高通量的单细胞分辨率将细胞功能和活动与其深层分子特征相结合。”

Varadarajan 将使用美国国立综合医学科学研究所提供的 180 万美元赠款来开发和验证他所谓的多尺度智能融合 (MusIC)。MusIC 将整合分子分析、动态细胞成像和人工智能 (AI) 方面的进步，以提供对准备用于免疫治疗的免疫细胞功能的前所未有的见解。

Varadarajan 在该项目上的合作者包括 Badri Roysam、Hugh Roy 和 Lillie Cranz Cullen 大学教授以及 UH 电气和计算机工程系主任;Hien Van Nguyen，UH 电气和计算机工程助理教授;和 Sattva Neelapu，MD 安德森癌症中心的医生。

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