超高分辨率细胞互作图谱技术Interact-omics：从免疫治疗机制到全器官病毒感染的动态解析

（编辑推荐）本研究开发了基于流式细胞术的超高通量细胞互作分析框架Interact-omics，通过FSC比值和聚类算法精准识别物理相互作用细胞（PICs），成功应用于CAR-T细胞/双特异性抗体（blinatumomab）的动力学研究，并首次实现LCMV感染后全器官免疫互作网络的定量解析，为免疫治疗响应预测和感染免疫机制研究提供了革命性工具。

【Abstract】

细胞间相互作用是生物发育和组织稳态的核心机制。传统单细胞基因组技术虽能解析细胞生态系统，但存在通量低、成本高且丢失空间信息等局限。本研究提出的Interact-omics框架通过流式细胞术实现了超高分辨率的细胞互作图谱构建，其创新性体现在：

1. 利用前向散射比值（FSC ratio）和Louvain聚类算法，在PBMC模型中实现单细胞与多重细胞事件的精准区分（F1评分0.50-0.84）

2. 24参数全光谱流式面板可同时解析免疫细胞组成和互作动态，如CytoStim诱导的T细胞-抗原呈递细胞（APC）互作特异性增强3.2倍

【Main】

■ 技术原理突破

通过成像流式细胞术建立黄金标准数据集，发现FSC-A/FSC-H比值是区分单细胞与多重体的关键参数（P<0.001）。结合Otsu阈值分割和标记共表达分析，可识别CD3⁺CD19⁺等异型互作，在CAR-T细胞实验中准确捕获CD19靶向的B-T细胞相互作用（富集倍数>8.7）。

■ 免疫治疗应用

在42例B细胞急性淋巴细胞白血病（B-ALL）患者队列中，blinatumomab诱导的B-T细胞互作频率与治疗响应显著相关（响应组vs无响应组：P=4.3×10^-5）。特别发现基线T-髓系互作会竞争性抑制治疗性B-T互作形成（相关系数-0.82），这为临床耐药机制提供了新见解。

■ 病毒感染全景图谱

LCMV感染小鼠模型揭示：

• 脾脏中病毒特异性CD8⁺ T细胞互作频率较骨髓高12.3倍（P<0.001）

• 感染第3天NK-髓系祖细胞互作达峰值，伴随骨髓单核细胞扩增（3.1倍）

• 淋巴结中单核细胞-B细胞互作可能介导免疫逃逸（与浆细胞扩增呈负相关，r=-0.76）

【创新价值】

该技术可回溯分析现有流式数据集，在 juvenile idiopathic arthritis（JIA）患者关节液中发现疾病特异性CD4⁺T-巨噬细胞互作亚群。其单样本百万细胞级的检测通量（成本<$10/样本）为大规模免疫互作研究提供了可行方案，但需注意样本处理标准化以避免技术性互作。