見るだけでがんを攻撃するキラーT細胞を判別する顕微鏡・セルソーターの開発

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がん免疫治療の根幹は、がん細胞を特異的に認識し傷害する腫瘍（抗原）特異的T細胞（キラーT細胞）による抗腫瘍免疫応答である。腫瘍特異的T細胞は、腫瘍に存在する遺伝子変異によって生じた変異アミノ酸を含んだネオアンチゲンを認識することが知られているが、ネオアンチゲンの多くは、パッセンジャー変異と呼ばれる個々の患者に固有の遺伝子変異産物であるため、ネオアンチゲンを同定することは容易ではない。ネオアンチゲンを同定できない大多数の患者においては、MHCテトラマーを用いた腫瘍特異的T細胞を同定、検出することが困難である。がん免疫治療開発に従事するためには、腫瘍特異的T細胞の同定と分離を可能にする新たな技術革新の導入が必要であった。シンクサイトの研究者らは、高速に細胞の構造情報を取得するイメージング技術と、その情報をリアルタイムで処理するデータ処理技術に先端マイクロ流体細胞分取技術を融合させたGhost Cytometry (GC) 技術（Kawamura Y, et al. Science. 2018 15;360: 1246-1251）の開発に成功した。研究代表者の垣見は、このGC技術に着目し、細胞表面抗原の発現を検出するフローサイトメトリーなどの従来の技術だけでは識別できなかった腫瘍特異的T細胞（がんを攻撃するキラーT細胞）集団に対して、GC技術を用いた独自の評価を行うことで、形態を超えて機能評価を可能にするシステム開発が可能になると考えて本研究を実施した。動的ゴーストイメージング (GMI: Ghost Motion Imaging) 法によって計測された細胞画像情報を、画像に再構成せずにデータのまま活用し、機械学習によりその細胞特性を捉えて高速判別する新手法を活用して、がんを攻撃するキラーT細胞を判別する顕微鏡、セルソーターを開発することが可能になると期待される。