应用单细胞基因表达研究艾滋病疫苗在细胞水平上的反应差异[创新技巧]

【字体: 时间:2012年10月08日 来源:Fluidigm

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  Lukas Flatz博士分享Biomark系统如何促成他研究中的新发现。在NIH做博士后工作期间,Lukas Flatz博士在美国国家科学研究院学报上发表了一篇关于艾滋病疫苗细胞内反应的文章(Single-cell gene-expression profiling reveals qualitatively distinct CD8 T cells elicited by different gene-based vaccines)。

Fluidigm 技术应用
单细胞基因表达
BioMark系统
96.96整合微流体动态芯片
 
文中提到的研究是Lukas Flatz博士在美国国家卫生研究院做博士后时所进行的工作。他现在是瑞士洛桑医院大学皮肤科的医生和研究员。

简介

美国疫苗研究中心隶属美国国家卫生研究院(NIH)的国家过敏及传染疾病研究所,它的任务是研究开发针对人类疾病的有效疫苗。在NIH做博士后工作期间,Lukas Flatz博士在美国国家科学研究院学报(Proceedings of the National Academy of Sciences)上发表了一篇关于艾滋病疫苗细胞内反应的文章(Single-cell gene-expression profiling reveals qualitatively distinct CD8 T cells elicited by different gene-based vaccines)。他目前在洛桑大学皮肤科研究T细胞在皮肤疾病中的作用。
 
挑战

CD8 T细胞已知是在免疫接种后提供对一些病原体的免疫保护。但这种保护取决于不同疫苗所引起的细胞免疫应答的异质性和复杂性。

Flatz博士使用传统的基因表达分析方法开始他的研究课题。 他和同事首先给老鼠注射3中不同的疫苗,3周以后他们从小鼠中提取脾细胞,利用P6多肽有节率地处理细胞,细胞内染色细胞因子IFN-y、TNF-a和IL2。这些分析方法的结果证明CD8 T细胞在3种疫苗作用下的细胞因子功能都很相近。下一步,他们利用微芯片技术更进一步地研究这些细胞,开始发现细胞对不同疫苗反应的一些差异。

“我们于是提取了一个问题:我们怎样才能分辨密切相关的免疫反应之间的差异?”他说。就在这时他们找到了Fluidigm公司的技术。

“非常有趣的是,当我们应用Fluidigm公司的Biomark技术来检测多达96个不同基因时,我们可以真正看到显著的差异”,他说。
 
解决方案

通过他们的实验,这些研究人员从单细胞中确定了以前无法辨别的CD8 T细胞的亚群,证明它们是由不同的疫苗诱导而成的。

最终这个研究组发现,T细胞的亚群可以根据它们的Eomes, Cxcr3, Ccr7, or Klrk1, Klrg1, and Ccr5基因在中央记忆细胞(CM)和效应记忆细胞(EM)中的基因表达情况来定义。

正如文中讨论部分总结的:“在这个研究中,分析单细胞中的基因转录可以定量地分辨CD8 T细胞对不同疫苗的应答反应,这是用传统检测方法无法解决的。这种分析用在临床药效实验和非人灵长类动物的研究中可以鉴定这些研究中保护性免疫的相关性。”
 
“非常有趣的是,当我们应用Fluidigm公司的Biomark技术来检测多达96个不同基因时,我们可以真正看到显著的差异” -Lukas Flatz 博士

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技术优势

Flatz博士表示在皮肤学研究中单细胞基因表达分析可以提供很多技术优势。

“在研究人类疾病时往往不能得到你所要的那么多的皮肤样本,如果取走过多组织材料,病人会留下疤痕并会造成伤害。如果使用传统的流式细胞法则需要大量的材料,而且大多时候只能检测15-20个参数。使用Biomark技术你可以在每一个细胞中检测多达96个参数,这就提供了很多机会来同时检测多个基因转录因子、蛋白表达等。所以这种方法解决了样品材料限制的问题,使我们获得很高的分辨率。我们希望找到和特异皮肤疾病如牛皮癣中有关的CD4和CD8细胞群,也可以预测应用到红斑狼疮、湿疹或其他在皮肤病常见的免疫反应疾病中。这可以帮助我们了解这些疾病,并可能把他们重新划分成不同亚群,最终鉴定新的治疗靶标……我们可以从一个细胞中获得比用以前的技术更多的信息。”
 
简历

Lukas Flatz博士在瑞士伯恩大学获得医学博士学位,一直从事免疫及皮肤学的临床及科研工作。目前担任瑞士洛桑医院大学皮肤科的研究员和医生,之前他担任过伯恩大学传染病研究所资深科学家。在美国国家卫生研究院疫苗研究所病毒实验室、瑞士日内瓦大学病理学及免疫学研究所、瑞士苏黎世医院大学实验免疫研究所等单位从事过博士后工作。

“使用Biomark技术你可以在每一个细胞中检测多达96个参数……我们可以从一个细胞中获得比用以前的技术更多的信息”-Flatz博士

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引文

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