《Nature Methods》一项新技术揭示了免疫细胞如何定位目标

麻省理工学院的生物工程师发明了一种方法，可以对T细胞如何识别特定的病原体进行大规模的筛选，比如HIV病毒。“这项技术引领我们进一步了解免疫系统本身是如何工作的，将帮助研究人员理解各种疾病中复杂的免疫识别，并可能加速更有效的疫苗和免疫疗法的开发。”

　　

麻省理工学院的生物工程师发明了一种简单的方法来识别与病毒或细菌蛋白相互作用的B细胞或T细胞。

人体有数百万个独特的B细胞和T细胞在体内游荡，寻找微生物入侵者。这些免疫细胞识别有害微生物的能力是成功抵御感染的关键。

麻省理工学院的生物工程师们现在设计了一种实验工具，可以让他们精确地找出特定免疫细胞与其目标抗原之间的相互作用。这项新技术利用改造过的病毒将许多不同的抗原呈现给大量的免疫细胞，可以对这种相互作用进行大规模筛选。

前麻省理工学院研究生康纳·多布森(Connor Dobson)是这篇论文的主要作者，该论文于2022年4月8日发表在《自然方法》杂志上。

一个简单的复杂系统筛选工具

B细胞和T细胞在启动免疫反应中都起着关键作用。当一个T细胞遇到它的目标时，它开始增殖，产生一群相同的细胞，可以攻击被感染的细胞。遇到目标的B细胞开始产生抗体，帮助吸收免疫系统的其他成分来清除感染。

研究免疫系统的科学家有几种工具来帮助他们识别特异性的抗原-免疫细胞相互作用。然而，这些工具通常只允许研究暴露于一个B或T细胞的大量抗原，或遇到少量抗原的大量免疫细胞。

“在你的体内，你有数百万个独特的T细胞，它们可以识别数十亿种可能的抗原。到目前为止，所有开发出来的工具都是为了每次都能看到多样性的一面，”麻省理工学院生物工程副教授、麻省理工学院综合癌症研究科赫研究所成员、该研究的资深作者迈克尔·伯恩鲍姆说。

麻省理工学院的研究小组着手设计一种新工具，可以让他们同时筛选抗原和免疫细胞的巨大库，使他们能够在广阔的可能性范围内挑选出任何特定的相互作用。

为了创造一种简单的方法来筛选这么多可能的相互作用，研究人员设计了一种特殊形式的慢病毒，科学家经常使用这种病毒来传递基因，因为它可以将DNA片段整合到宿主细胞中。这些病毒有一种被称为VSV-G的包膜蛋白，它可以与多种人类细胞(包括免疫细胞)表面的受体结合并感染它们。

在这项研究中，研究人员修改了VSV-G蛋白，使其不能自己感染细胞，而是依赖于研究人员选择的抗原。只有当配对的抗原与识别该抗原的人B细胞或t细胞受体结合时，这种经过修饰的VSV-G才能帮助慢病毒进入细胞。

一旦病毒进入，它就将自己整合到宿主细胞的基因组中。因此，通过对样本中所有细胞的基因组进行测序，研究人员可以发现感染细胞的病毒所表达的抗原，以及允许它进入的T细胞或B细胞受体的序列。

伯恩鲍姆说:“这样，我们就可以利用病毒感染本身进行配对，然后识别抗原-免疫细胞配对。”

交互识别

为了证明他们技术的准确性，研究人员从100种不同的病毒中创建了一个带有抗原的病毒库，其中包括流感病毒、巨细胞病毒和EB病毒。他们对这些病毒与大约40万个T细胞进行了筛选，结果表明，这项技术能够正确地挑选出之前已经确定的抗原-T细胞受体配对。

研究人员还对43种抗原筛选了两种不同的B细胞受体，包括来自艾滋病毒的抗原和SARS-CoV-2的刺突蛋白。

在未来的研究中，伯恩鲍姆希望能够筛选出数千种针对B和T细胞群体的抗原。他说:“我们的理想是能够在一次实验中检测出你的整个免疫系统。”

在一项正在进行的研究中，伯恩鲍姆的实验室正在与MGH、麻省理工学院和哈佛大学拉贡研究所的研究人员合作，研究不同人的免疫系统如何对艾滋病毒和SARS-CoV-2等病毒作出反应。这类研究有助于揭示为什么有些人能比其他人更好地抵抗某些病毒，并可能导致更有效的疫苗的开发。

研究人员预想这项技术还可以有其他用途。伯恩鲍姆的实验室目前正致力于改造相同的病毒，将工程基因注入目标细胞。在这种情况下，病毒将不仅携带一种靶向分子，而且还携带一种新基因，这种新基因将被整合到具有正确目标的细胞中。例如，这可以提供一种有选择性地将促进细胞死亡的基因传递到癌细胞的方法。

“我们构建这个工具是为了寻找抗原，但抗原并没有什么特别之处，”伯恩鲍姆说。“你可以用它进入特定的细胞，对细胞和基因治疗进行基因修改。”

参考:“Antigen identification and high-throughput interaction mapping by reprogramming viral entry” by Connor S. Dobson, Anna N. Reich, Stephanie Gaglione, Blake E. Smith, Ellen J. Kim, Jiayi Dong, Larance Ronsard, Vintus Okonkwo, Daniel Lingwood, Michael Dougan, Stephanie K. Dougan, and Michael E. Birnbaum, 8 April 2022, Nature Methods.
DOI: 10.1038/s41592-022-01436-z