免疫細(xì)胞浸潤(rùn)和細(xì)胞毒作用在炎癥和免疫治療中起著至關(guān)重要的作用。然而，目前的癌癥免疫治療篩選方法忽略了T細(xì)胞穿透腫瘤間質(zhì)的浸潤(rùn)能力，從而極大地限制了實(shí)體瘤有效治療的發(fā)展。

近日，美國(guó)印第安納大學(xué)伯明頓分校郭峰團(tuán)隊(duì)在 PNAS 期刊發(fā)表了題為：Microfluidics guided by deep learning for cancer immunotherapy screening 的研究論文。 該研究開發(fā)了一種平臺(tái)工具，將微流控與深度學(xué)習(xí)技術(shù)相結(jié)合，有效地識(shí)別促進(jìn)T細(xì)胞腫瘤浸潤(rùn)和提高癌癥免疫治療效果的表觀遺傳藥物，從而幫助改善癌癥免疫治療。

該論文的通訊作者郭峰教授表示，該研究開發(fā)的平臺(tái)非常獨(dú)特，能夠觀察不同的療法如何影響對(duì)目標(biāo)癌細(xì)胞的殺傷，甚至是T細(xì)胞腫瘤浸潤(rùn)情況。 微流控（microfluidics），也被形象地成為芯片實(shí)驗(yàn)室（lab-on-a-chip），是在微觀通道中進(jìn)行流體操作的技術(shù)，本質(zhì)上是將不同的實(shí)驗(yàn)室功能縮小到一個(gè)微芯片上。 深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）是受生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)啟發(fā)的基于計(jì)算系統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)，屬于人工智能（AI）技術(shù)。 實(shí)體瘤占據(jù)了人類癌癥的絕大部分。然而，目前的癌癥免疫治療篩查方法忽略了T細(xì)胞等免疫細(xì)胞穿透實(shí)體瘤組織的能力。

癌癥免疫療法取得了非常大的成功，但對(duì)于實(shí)體瘤而言，仍然面臨著巨大挑戰(zhàn)，很難開發(fā)出既能浸潤(rùn)到實(shí)體瘤組織中，又能有效殺傷腫瘤細(xì)胞的有效療法。 在這項(xiàng)研究中，研究團(tuán)隊(duì)希望開發(fā)出一種新的腫瘤免疫治療篩查平臺(tái)，可以動(dòng)態(tài)跟蹤T細(xì)胞的腫瘤浸潤(rùn)及對(duì)腫瘤細(xì)胞的殺傷情況，從而能夠以高通量和自動(dòng)化的方式掃描許多潛在抗癌藥物。

研究團(tuán)隊(duì)利用臨床數(shù)據(jù)訓(xùn)練了一種深度學(xué)習(xí)算法，包括實(shí)體腫瘤的數(shù)字化圖像和患者生存數(shù)據(jù)。然后，他們將這種深度學(xué)習(xí)算法與微流控平臺(tái)集成，提出了一個(gè)自動(dòng)化高通量微流控平臺(tái)，用于實(shí)時(shí)跟蹤三D腫瘤培養(yǎng)中T細(xì)胞浸潤(rùn)和細(xì)胞毒作用的動(dòng)態(tài)。該平臺(tái)可以模擬腫瘤免疫，并篩選新的免疫療法，促進(jìn)T細(xì)胞腫瘤浸潤(rùn)和殺死癌細(xì)胞。

通過使用基于臨床數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)深度學(xué)習(xí)方法的臨床腫瘤浸潤(rùn)淋巴細(xì)胞（TIL）評(píng)分分析儀，該平臺(tái)可以根據(jù)T細(xì)胞浸潤(rùn)模式評(píng)分來評(píng)估每種治療的療效。 使用該平臺(tái)，研究團(tuán)隊(duì)對(duì)一個(gè)藥物庫(kù)進(jìn)行了篩選，發(fā)現(xiàn)一種表觀遺傳藥物——賴氨酸特異性組蛋白去甲基化酶1抑制劑（LSD1i），可以有效促進(jìn)T細(xì)胞腫瘤浸潤(rùn)，并與免疫檢查點(diǎn)抑制劑（anti-PD1）聯(lián)合使用，在體內(nèi)提高癌癥治療效果。 總的來說，該研究開發(fā)了一種用于篩選T細(xì)胞-實(shí)體瘤相互作用的自動(dòng)化系統(tǒng)和策略，以高通量篩選腫瘤免疫療法及聯(lián)合療法。

研究團(tuán)隊(duì)表示，這種智能微流控平臺(tái)，對(duì)于解決實(shí)體瘤免疫治療具有很大的潛力。此外，該平臺(tái)還可以用于腫瘤學(xué)以外的領(lǐng)域，例如免疫學(xué)、神經(jīng)學(xué)、微生物學(xué)、組織工程、再生醫(yī)學(xué)、轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué)等。這項(xiàng)研究代表了科學(xué)于技術(shù)的強(qiáng)大力量，具有改變醫(yī)學(xué)研究的潛力。

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