Multiplexed high-content imaging uncovers morphological diversity of lymphocyte activation and dysfunction

科学分野:

• 免疫学
• 細胞生物学
• バイオイメージング

背景:

• 現在のトランスクリプトミクスやプロテオミクスなどの単一細胞技術は、空間的組織、オルガネラ構造、および細胞骨格の影響を受ける免疫細胞の表現型に関する洞察が限られています。
• これらの物理的な細胞特性を理解することは、免疫細胞機能の包括的なビューにとって重要です。

研究 の 目的:

• TGlowは、初代ヒトリンパ球の系統的な単一細胞表現型分類のために設計された、スケーラブルな高コンテンツイメージングプラットフォームです。
• 細胞形態、オルガネラ組織、および免疫活性化状態の同時定量化を可能にします。

主な方法:

• TGlowは、サイクリック免疫蛍光とディープZスタック共焦点イメージングを統合しています。
• 古典的および自己教師ありビジョントランスフォーマーベースの機能抽出を備えたオープンソースデータ処理パイプラインを利用しています。
• 400,000を超える初代ヒトT細胞（CD4+およびCD8+）を分析しました。

主要な成果:

• TGlowは、T細胞の活性化、薬物処理、CRISPRノックアウト、およびCD8+ T細胞の枯渇における、明確で再現性のある表現型状態を解決しました。
• 小胞体分極の欠陥を含む、メカニズム特異的な薬物表現型を同定しました。
• 活性化および細胞周期に関連するミトコンドリアのクラスター化、CRISPRからの遺伝子特異的な表現型、および枯渇したCD8+ T細胞における細胞骨格の崩壊を明らかにしました。

結論:

• TGlowは、リンパ球状態の高次元表現型分類のためのスケーラブルなフレームワークを提供します。
• 機能的ゲノミクス、摂動スクリーニング、および免疫プロファイリングを、遺伝的/薬理学的摂動と細胞機能との関連付けによって進歩させます。
• リンパ球における形態学的および機能的異質性を解決します。