PNAS：智能化微流控平台助力癌症
免疫细胞浸润和细胞毒作用在炎症和中起着至关重要的作用。然而，目前的癌症筛选方法忽略了t细胞穿透肿瘤间质的浸润能力，从而极大地限制了实体瘤有效治疗的发展。
近日，美国印第安纳大学伯明顿分校郭峰团队在 pnas 期刊发表了题为：microfluidics guided by deep learning for cancer immunotherapy screening 的研究论文。 该研究开发了一种平台工具，将微流控与深度学习技术相结合，有效地识别促进t细胞肿瘤浸润和提高癌症效果的表观遗传药物，从而帮助改善癌症。
该论文的通讯作者郭峰教授表示，该研究开发的平台非常，能够观察不同的疗法如何影响对目标癌细胞的杀伤，甚至是t细胞肿瘤浸润情况。 微流控（microfluidics），也被形象地成为芯片实验室（lab-on-a-chip），是在微观通道中进行流体操作的技术，本质上是将不同的实验室功能缩小到一个微芯片上。 深度学习（deep learning）是受生物神经网络启发的基于计算系统的机器学习，属于人工智能（ai）技术。 实体瘤占据了人类癌症的绝大部分。然而，目前的癌症筛查方法忽略了t细胞等免疫细胞穿透实体瘤组织的能力。
癌症免疫疗法取得了非常大的成功，但对于实体瘤而言，仍然面临着巨大挑战，很难开发出既能浸润到实体瘤组织中，又能有效杀伤肿瘤细胞的有效疗法。 在这项研究中，研究团队希望开发出一种新的肿瘤筛查平台，可以动态跟踪t细胞的肿瘤浸润及对肿瘤细胞的杀伤情况，从而能够以高通量和自动化的方式扫描许多潜在抗癌药物。
研究团队利用临床数据训练了一种深度学习算法，包括实体肿瘤的数字化图像和患者生存数据。然后，他们将这种深度学习算法与微流控平台集成，提出了一个自动化高通量微流控平台，用于实时跟踪三d肿瘤培养中t细胞浸润和细胞毒作用的动态。该平台可以模拟肿瘤免疫，并筛选新的免疫疗法，促进t细胞肿瘤浸润和杀死癌细胞。
通过使用基于临床数据驱动深度学习方法的临床肿瘤浸润淋巴细胞（til）评分分析仪，该平台可以根据t细胞浸润模式评分来评估每种治疗的疗效。 使用该平台，研究团队对一个药物库进行了筛选，发现一种表观遗传药物——赖氨酸特异性组蛋白去甲基化酶1抑制剂（lsd1i），可以有效促进t细胞肿瘤浸润，并与免疫检查点抑制剂（anti-pd1）联合使用，在体内提高癌症治疗效果。 总的来说，该研究开发了一种用于筛选t细胞-实体瘤相互作用的自动化系统和策略，以高通量筛选肿瘤免疫疗法及联合疗法。
研究团队表示，这种智能微流控平台，对于解决实体瘤具有很大的潜力。此外，该平台还可以用于肿瘤学以外的领域，例如免疫学、神经学、微生物学、组织工程、再生医学、转化医学等。这项研究代表了科学于技术的强大力量，具有改变医学研究的潜力。
免责声明：文章来源网络 以传播知识、有益学习和研究为宗旨。转载仅供参考学习及传递有用信息，版权归原作者所有，如侵犯权益，请联系删除。
标签: 微流控
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该论文的通讯作者郭峰教授表示，该研究开发的平台非常，能够观察不同的疗法如何影响对目标癌细胞的杀伤，甚至是t细胞肿瘤浸润情况。 微流控（microfluidics），也被形象地成为芯片实验室（lab-on-a-chip），是在微观通道中进行流体操作的技术，本质上是将不同的实验室功能缩小到一个微芯片上。 深度学习（deep learning）是受生物神经网络启发的基于计算系统的机器学习，属于人工智能（ai）技术。 实体瘤占据了人类癌症的绝大部分。然而，目前的癌症筛查方法忽略了t细胞等免疫细胞穿透实体瘤组织的能力。
癌症免疫疗法取得了非常大的成功，但对于实体瘤而言，仍然面临着巨大挑战，很难开发出既能浸润到实体瘤组织中，又能有效杀伤肿瘤细胞的有效疗法。 在这项研究中，研究团队希望开发出一种新的肿瘤筛查平台，可以动态跟踪t细胞的肿瘤浸润及对肿瘤细胞的杀伤情况，从而能够以高通量和自动化的方式扫描许多潜在抗癌药物。
研究团队利用临床数据训练了一种深度学习算法，包括实体肿瘤的数字化图像和患者生存数据。然后，他们将这种深度学习算法与微流控平台集成，提出了一个自动化高通量微流控平台，用于实时跟踪三d肿瘤培养中t细胞浸润和细胞毒作用的动态。该平台可以模拟肿瘤免疫，并筛选新的免疫疗法，促进t细胞肿瘤浸润和杀死癌细胞。
通过使用基于临床数据驱动深度学习方法的临床肿瘤浸润淋巴细胞（til）评分分析仪，该平台可以根据t细胞浸润模式评分来评估每种治疗的疗效。 使用该平台，研究团队对一个药物库进行了筛选，发现一种表观遗传药物——赖氨酸特异性组蛋白去甲基化酶1抑制剂（lsd1i），可以有效促进t细胞肿瘤浸润，并与免疫检查点抑制剂（anti-pd1）联合使用，在体内提高癌症治疗效果。 总的来说，该研究开发了一种用于筛选t细胞-实体瘤相互作用的自动化系统和策略，以高通量筛选肿瘤免疫疗法及联合疗法。
研究团队表示，这种智能微流控平台，对于解决实体瘤具有很大的潜力。此外，该平台还可以用于肿瘤学以外的领域，例如免疫学、神经学、微生物学、组织工程、再生医学、转化医学等。这项研究代表了科学于技术的强大力量，具有改变医学研究的潜力。
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