< 质谱流式助力量化你的免疫年龄

        近期,《Nature Medicine》在线发表了斯坦福、以色列理工学院和CytoReason的科学家合作的论文,首次描述了一种可靠地量化一个人“免疫年龄”的方法。

        免疫系统由数百种不同的细胞类型构成,是人体抵御疾病的第一道防线。免疫系统的活跃水平需要细致的调控,太活跃会导致人身自身免疫缺陷病的产生,太不活跃会导致人体的免疫力下降,为各种病原体及肿瘤细胞等打开侵入人体的“入口”。随着人的衰老,免疫系统会变得越来越不活跃。然而,免疫系统的活跃状态并非与年龄是完全一一对应关系,其与遗传、环境等多种因素相关。实际上,免疫系统有自己特有的“年龄”,这一“免疫年龄”可以比生存年龄更加准确地衡量免疫系统的活跃状态。

        然而,由于免疫系统的复杂性,免疫细胞的多样性,单一免疫细胞亚群无法准确指示整个免疫系统的状态。这就决定了要确定一个人的“免疫年龄”需要对免疫系统进行全方位单细胞检测分析。因此需要对一管样本同时进行几十个通道的标志物检测。本文开头所提到的论文中,这一需求采用质谱流式技术得以实现。利用质谱流式数据,基因组数据以及其他技术如Elisa等得到的数据,作者分析得出一个名为“IMM-AGE”的指标,尽管还需要进一步完善,但是通过该指标,我们可以准确地了解每个人的免疫系统“年龄”,为准确地预测治疗疾病,提示死亡风险提供更多信息。质谱流式技术采用镧系金属作为标签对标志物进行免疫标记,之后用质谱的方式进行单细胞检测。可实现同时检测40种以上通道。用于对免疫细胞表型和功能进行系统、全面的分析评估。这种改变游戏规则的能力为免疫系统状态提供了前所未有的洞察力,并可能导致药物和疫苗开发,以及医疗实践根本性的变化。

        作者采集一组健康志愿者九年时间里的血样,2009年质谱流式技术诞生以后利用质谱流式技术特有的单细胞多通道检测,对之后每年的血样进行免疫系统全方位的标志物检测,精确分析73种免疫细胞亚群随着衰老的变化及个体水平变化。

        研究发现,与免疫系统随着衰老所引发的个体自身差异相比,同龄人之间的差异更为明显。这说明免疫系统个体间存在巨大差异性,暗示了个体精准免疫评估的必要性。作者使用一系列新颖的、免疫校准机器学习方法对数据进行分析细胞亚群变化模式研究。之后,利用来自Framingham心脏研究的2000多名患者对变化模型的可信性进行了验证。

        “从2007年开始,这项研究实际上是CytoReason的起点,收集独特的以免疫为中心的数据集,并开发特定技术来询问和转化这些高度复杂的多维数据,使之成为更丰富的大局知识和有临床价值的见解,”CytoReason联合创始人和首席科学家、以色列理工大学系统免疫学和精准医疗实验室主任Shen-Orr教授说。“免疫年龄拥有自己的生物钟,随着个体衰老,免疫功能随之下降。我们的目的是确定预防措施并开发新的治疗方案,以尽量减少慢性疾病和过早死亡。”

参考文献:
Alpert A., et al., A clinically meaningful metric of immune age derived from high-dimensional longitudinal monitoring. Nat Med. 2019 Mar;25(3):487-495.
 

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