5Окт

Лимфоциты 39: Что означает повышение лимфоцитов в крови информация от Врача-иммунолога

Содержание

РОЛЬ РАЗЛИЧНЫХ СУБПОПУЛЯЦИЙ В-КЛЕТОК В ИММУННОМ ОТВЕТЕ НА Т-НЕЗАВИСИМЫЕ АНТИГЕНЫ 2-ГО ТИПА | Гаврилова

1. Агаджанян М.Г., Меграбян Т.Б., Сидорова Е.В. Нарастание числа клеток, секретирующих антитела и клеток, секретирующих неспецифические иммуноглобулины, при иммунизации мышей Т-зависимым и Т-независимым антигенами // Бюлл. эксперим. биол. мед. – 1981. – Т. 92. – С. 66-68.

2. Агаджанян М.Г., Смирнова И.Н.,Сидорова Е.В. Зависимость образования продуцентов антигензависимых неспецифических иммуноглобулинов от дозы Т-зависимого и Т-независимых антигенов // Бюлл. эксперим. биол. мед. – 1986. – Т. СII – № 8. – С. 206-208.

3. Сидорова Е.В. Что нам известно сегодня о В-клетках // Успехи современ. биологии. – 2006. – Т. 126. – № 3. – С. 227-242.

4. Bakay M., Biladi I., Berencsi K., Sidorova E., Agadzhanian M., Fachet F., Erdei J. Immunoenhancement and suppression induced by adenovirus in chicken // Acta Virol. – 1992. – Vol. 36. – Р. 269-276.

5. Baumgarth N., Tung J.W., Herzenberg L.A. Inherent specificities in natural antibodies: a key to immune defense against pathogen invasion // Springer Semin. Immun. – 2005. – Vol. 26. – P. 347-362.

6. Boyd W.C., Bernard H. Quantitative changes in antibodies and -globulin fraction in sera of rabbits injected with several antigens // J. Immunol. – 1937. – V. 33. – P. 111-122.

7. Chandrashekhar P., Medzhitov R. Control of B-cell responses by Toll-like receptors // Nature Letters – 2005. – Vol. 438. – P. 364-368.

8. Hardy R.R., Hayakawa K. B cell development pathways // Ann. Rev. Immunol. – 2001. – Vol. 19. – P. 595-621.

9. Martin F., Kearney J. B-cell subsets and the mature preimmune repertoire. Marginal zone and 1 cells as part of a «natural immune memory» // Immunol. Rev. – 2000. – Vol. 175. – P. 70-79.

10. Mond J.J, Lees A., Snapper C.M. T cellindependent antigens type 2 // Ann. Rev. Immunol. – 1995. – V. 13. – P. 655-692.

11. Oliver A.M, Martin F., Gartland G.L., Carter R.H., Kearney J.F. Marginal zone B cells exhibit unique activation, proliferative and immunoglobulin secretory responses // Eur. J. Immunol. – 1997. – Vol. 27, N 7. – P. 2366-2374.

12. Pers J.O., Jamin C.,Youinou P., Charreire J. Role of IL-10 in the distribution of B cell subsets in the mouse B-1 cellpopulation // Eur. Cytokine Netw. – 2003. – Vol. 14, N 3 – P. 178-185.

13. Seman M., Mazie J.C., Bussard A.E. Antigenic properties of a water soluble fraction of sheep erythrocytes // Eur. J. Immunol. – 1972. – Vol. 4. – P. 387-388.

14. Sidorova E.V, Agadzhanian M.G., Mazhul L.A., Biladi I., Bakai M., Berenchi K. Immunosuppresson induced by respiratory viruses (influenza virus, adenovirus) in mice // Biull. Eksp. Biol. Med. – 1991. – Vol. 111. – P. 510-512.

15. Sidorova E.V., Li-Sheng Lu, Devlin B., Chernishova I., Gavrilova M. Role of different B-cell subsets in the specific and polyclonal immune response to T-independent antigens type 2 // Immunol. Letts. – 2003. – Vol. 88. – P. 37-42.

16. Wells S.M., Kantor A.B., Stall A.M. CD43(S7) expression identifies peripheral B cell subsets // J. Immunol. – 1994. – Vol. 153, N 12. – P. 5503- 5515.

Деплеция альфа/бета-Т-лимфоцитов – надежная платформа для развития трансплантации гемопоэтических стволовых клеток от гаплоидентичных доноров | Масчан

1. Ho V.T., Soiffer R.J. The history and future of T-cell depletion as graft-versus-host disease prophylaxis for allogeneic hematopoietic stem cell transplantation. Blood 2001;98(12):3192–204.

2. Leung W., Campana D., Yang J. et al. High success rate of hematopoietic cell transplantation regardless of donor source in children with very high-risk leukemia. Blood 2011;118(2):223–30.

3. Booth C., Lawson S., Veys P. The current role of T cell depletion in paediatric stem cell transplantation. Brit J Haematol 2013;162(2):177–90.

4. Aversa F., Tabilio A., Velardi A. et al. Treatment of high-risk acute leukemia with T-cell-depleted stem cells from related donors with one fully mismatched HLA haplotype. N Engl J Med 1998;339(17):1186–93.

5. Schumm M., Lang P., Bethge W. et al. Depletion of T-cell receptor alpha/beta and CD19 positive cells from apheresis products with the CliniMACS device. Cytotherapy 2013;15(10):1253–8.

6. Chaleff S., Otto M., Barfield R.C. et al. A large-scale method for the selective depletion of alphabeta T lymphocytes from PBSC for allogeneic transplantation. Cytotherapy 2007;9(8):746–54.

7. Handgretinger R. New approaches to graft engineering for haploidentical bone marrow transplantation. Semin Oncol 2012;39(6):664–73.

8. Bertaina A., Merli P., Rutella S. et al. HLA-haploidentical stem cell transplantation after removal of αβ+ T and B cells in children with nonmalignant disorders. Blood 2014;124(5):822–6.

9. Lang P., Feuchtinger T., Teltschik H.M. et al. Improved immune recovery after transplantation of TCRalphabeta/CD19- depleted allografts from haploidentical donors in pediatric patients. Bone Marrow Transplant 2015;50 Suppl 2:S6–10.

10. Handgretinger R., Schumm M., Lang P. et al. Transplantation of megadoses of purified haploidentical stem cells. Ann N Y Acad Sci 1999;872:351–61; discussion 361–2.

11. Eyrich M., Leiler C., Lang P. et al. A prospective comparison of immune reconstitution in pediatric recipients of positively selected CD34+ peripheral blood stem cells from unrelated donors vs recipients of unmanipulated bone marrow from related donors. Bone Marrow Transplant 2003;32(4):379–90.

12. Passweg J.R., Baldomero H., Bader P. et al. Hematopoietic SCT in Europe 2013: recent trends in the use of alternative donors showing more haploidentical donors but fewer cord blood transplants. Bone Marrow Transplant 2015;50(4):476–82.

13. Lankester A.C., Locatelli F., Bader P. et al. Will post-transplantation cell therapies for pediatric patients become standard of care? Biol Blood Marrow Transplant 2015;21(3):402–11.

Иммуномагнитная сортировка поможет выделить лимфоциты с противоопухолевой активностью

Wang et al. / Nature Biomedical Engineering, 2022

Биологи из Канады и США создали новый метод выделения лимфоцитов, обладающих противоопухолевой активностью. Он основан на иммуномагнитной сортировке клеток и позволяет эффективно выделять нужную популяцию лимфоцитов, что может помочь расширить применение клеточной терапии для лечения опухолей. Статья, рассказывающая о новом методе, опубликована в журнале

Nature Biomedical Engineering.

Для борьбы с опухолями часто используют клетки самого организма. Один из таких подходов — создание T-лимфоцитов с химерными рецепторами, подробнее об этом мы рассказывали в материале «Химера против рака». Но иногда можно обойтись и без генных модификаций: существует еще один подход, который основан на выделении лимфоцитов из образца опухоли пациента. Эти лимфоциты могут содержать популяцию клеток, способных распознавать неоантигены — молекулы, которые есть на поверхности опухолевых клеток, но отсутствуют на поверхности здоровых. Обычно количества таких неоантиген-распознающих лимфоцитов недостаточно, чтобы справиться с опухолью. Но если размножить такие клетки

in vitro, а затем пересадить обратно пациенту, их активность может стать достаточной для того, чтобы побороть злокачественные клетки. С помощью такого подхода американские медики вылечили пациентку от метастазирующего рака груди, но в настоящий момент широко он не применяется.

Для выделения популяции неоантиген-реактивных лимфоцитов чаще всего используют две технологии сортировки клеток: FACS (Fluorescence-activated Cell Sorting) и MACS (Magnetic-activated Cell Sorting). Они имеют похожий принцип работы: сначала к суспензии клеток добавляют антитела, которые связываются с набором молекул на поверхности лимфоцитов. К антителам «пришивают» флуоресцентную метку (FACS) или магнитную частицу (MACS). Затем прибор формирует капли, содержащие в себе единичные клетки, и разделяет их на основе флуоресценции или намагниченности.

Для эффективной терапии требуются миллиарды антиген-реактивных лимфоцитов. Методы, основанные на FACS и MACS, не позволяют сортировать большие объемы клеток с достаточной скоростью и эффективностью: FACS в процессе работы теряет 50–70 процентов клеток, а MACS захватывает большое количество мертвых клеток, нарушающих частоту популяции. Поэтому, несмотря на хорошие клинические результаты, иммунотерапия опухолей сейчас широко не применяется.

Суспензия клеток, меченых антителами с магнитными частицами, помещается в матрицу, зажатую между двумя магнитами. Как только магнитная сила клетки становится достаточно велика, чтобы преодолеть силу потока жидкости, клетка захватывается в специальный карман

Wang et al. / Nature Biomedical Engineering, 2022

Решением этой проблемы может стать микрофлюидная сортировка — технология, при которой суспензия клеток прогоняется через матрицу небольшого размера, имеющую многочисленные канальцы или впадины, в которых клетки перемешиваются или разделяются. Группа биологов из Канады и США под руководством Шаны О. Келли (Shana O. Kelley) из Университета Торонто объединила микрофлюидную технологию с разделением клеток на основе намагниченности.

Метод назвали MATIC (microfluidic affinity targeting of infiltrating cells). К суспензии, состоящей из лимфоцитов и клеток опухоли, добавляют антитела с «пришитыми» к ним магнитными наночастицами. Затем суспензию клеток помещают в микрофлюидное устройство, которое зажато между двумя магнитами. Когда сила меченой клетки, с которой она притягивается к магнитам, преодолевает силу потока жидкости, клетка захватывается в специальные карманы. Захваченные клетки потом отделяют от магнитных частиц и культивируют.

Пропускная способность метода MATIC (если чистота выделяемой популяции клеток составляла 95 процентов) была в десять раз выше, чем у методов MACS и FACS и достигала 300 миллионов клеток в час (в отличие от 30 миллионов в случае MACS и 8 миллионов в случае FACS). Кроме того, MATIC имел преимущество в цене (матрицы для микрофлюидной сортировки были напечатаны на 3D-принтере и их себестоимость составила всего 10 долларов). Чтобы исследовать противоопухолевую активность выделенных лимфоцитов их вводили мышам с аденокарциномой кишечника. После введения лимфоцитов у мышей замедлялся рост опухоли и увеличивалась выживаемость.

Борьбой с опухолями дело не ограничивается: с помощью модифицированных Т-лимфоцитов ученые удалили сенесцентные клетки из легких и печени. Еще одна модификация Т-лимфоцитов позволила им уничтожать зараженные ВИЧ клетки.

Наталья Кондратенко


Субпопуляции интратуморальных эффекторных клеток при раке молочной железы (обзор литературы и представление собственных данных) | Рябчиков

1. Ferlay J., Colombet M., Soerjomataram I., Parkin D.M., Piñeros M., Znaor A., et al. Cancer statistics for the year 2020: An overview. Int J Cancer. 2021 Apr 5. DOI: 10.1002/ijc.33588

2. Каприн А.Д., Старинский В.В., Петрова Г.В. Злокачественные новообразования в России в 2018 году (заболеваемость и смертность). М.; 2019.

3. Crabtree J.S., Miele L. Breast cancer stem cells. Biomedicines. 2018;6(3):77. DOI: 10.3390/biomedicines6030077

4. Чулкова С.В., Тупицын Н.Н., Джуманазаров Т.М., Палладина А.Д., Купрышина Н.А., Чернышева О.А. и др. Обнаружение диссеминированных опухолевых клеток в костном мозге больных немелколеточным раком легкого. Российский биотерапевтический журнал. 2020;19(3):29–37. DOI: 10.17650/1726-9784-2020-19-3-29-37

5. Wimberly H., Brown J.R., Schalper K., Haack H., Silver M.R., Nixon C., et al. PD-L1 expression correlates with tumor-infi ltrating lymphocytes and response to neoadjuvant chemotherapy in breast cancer. Cancer Immunol Res. 2015;3(4):326–32. DOI: 10.1158/2326-6066.CIR-14- 0133

6. Чулкова С.В., Маркина И.Г., Антипова А.С., Грищенко Н.В., Пустынский И.В., Егорова А.В. и др. Роль стволовых опухолевых клеток в канцерогенезе и прогнозе меланомы. Вестник Российского научного центра рентгенорадиологии. 2018;18(4):100–16.

7. Рябчиков Д.А., Абдуллаева Э.И., Дудина И.А., Чулкова С.В., Денчик Д.А., Чхиквадзе Н.В. и др. Роль микро-РНК в канцерогенезе и прогнозе злокачественных новообразований молочной железы. Вестник Российского научного центра рентгенорадиологии. 2018;18(2):5.

8. Чулкова С.В. Биомаркеры стволовых клеток желудка. Вопросы биологической, медицинской и фармацевтической химии. 2018;21(10):11–7. DOI: 10.29296/25877313-2018-10-02

9. Chernysheva O., Markina I., Demidov L., Kupryshina N., Chulkova S., Palladina A., et al. Bone marrow involvement in melanoma. Potentials for detection of disseminated tumor cells and characterization of their subsets by fl ow cytometry. Cells. 2019;8(6):627. DOI: 10.3390/ cells8060627

10. Mao Y., Qu Q., Chen X., Huang O., Wu J., Shen K. Th e prognostic value of tumor-infi ltrating lymphocytes in breast cancer: a systematic review and meta-analysis. PLoS One. 2016;11(4):e0152500. DOI: 10.1371/ journal.pone.0152500

11. Титов К.С., Казаков А.М., Барышникова М.А., Рябчиков Д.А., Чулкова С.В., Зарьянов Д.А. Некоторые молекулярные и иммунологические факторы прогноза трижды негативного рака молочной железы. Онкогинекология. 2019;4(32):26–34. DOI: 10.52313/22278710_2019_4_26

12. Рябчиков Д.А., Воротников И.К., Талипов О.А., Чулкова С.В., Логинов В.И., Снеговой А.В. и др. Микро-РНК и их роль в патогенезе и диагностике рака молочной железы. Медицинский алфавит. 2020;8:12–5. DOI: 10.33667/2078-5631-2020-8-12-15

13. Liu X., Feng D., Liu D., Wang S., Yu X., Dai E., et al. Dissecting the origin of breast cancer subtype stem cell and the potential mechanism of malignant transformation. PLoS One. 2016;11(10):e0165001.7. DOI: 10.1371/journal.pone.0165001

14. Zhou J., Chen Q., Zou Y., Chen H., Qi L., Chen Y. Stem cells and cellular origins of breast cancer: updates in the rationale, controversies, and therapeutic implications. Front Oncol. 2019;9:820. DOI: 10.3389/ fonc.2019.00820

15. Чулкова С.В., Рябчиков Д.А., Дудина И.А., Казаков А.М., Егорова А.В., Титов К.С. и др. Перспективы использования микро-РНК в качестве диагностических и прогностических маркеров меланомы. Российский биотерапевтический журнал. 2019;18(4):51–6.

16. Denkert C., von Minckwitz G., Darb-Esfahani S., Lederer B., Heppner B.I., Weber K.E., et al. Tumour-infi ltrating lymphocytes and prognosis in diff erent subtypes of breast cancer: a pooled analysis of 3771 patients treated with neoadjuvant therapy. Lancet Oncol. 2018;19(1):40–50. DOI: 10.1016/S1470-2045(17)30904-X

17. Рябчиков Д.А., Безнос О.А., Дудина И.А., Воротников И.К., Денчик Д.А., Чулкова С.В. и др. Диссеминированные опухолевые клетки у пациентов с люминальным раком молочной железы. Российский биотерапевтический журнал. 2018;17(1):53–7. DOI: 10.17650/1726-9784-2018-17-1-53-57

18. Chang R.B., Beatty G.L. Th e interplay between innate and adaptive immunity in cancer shapes the productivity of cancer immunosurveillance. J Leukoc Biol. 2020;108(1):363–76. DOI: 10.1002/ JLB.3MIR0320-475R

19. Gerada Ch., Ryan K.M. Autophagy, the innate immune response and cancer. Mol Oncol. 2020;14(9):1913–29. DOI: 10.1002/1878- 0261.12774

20. Чулкова С.В., Стилиди И.С., Глухов Е.В., Гривцова Л.Ю., Неред С.Н., Тупицын Н.Н. Селезенка — периферический орган иммунной системы. Влияние спленэктомии на иммунный статус. Вестник РОНЦ им. Н. Н. Блохина РАМН. 2014;25(1–2(94)):21–5.

21. Sonnenberg G.F., Hepworth M.R. Functional interactions between innate lymphoid cells and adaptive immunity. Nat Rev Immunol. 2019;19(10):599–613. DOI: 10.1038/s41577-019-0194-8

22. Чулкова С.В., Шолохова Е.Н., Грищенко Н.В., Рябчиков Д.А., Гривцова Л.Ю., Базин И.С. и др. Ключевая роль популяций В1-лимфоцитов в иммунном ответе у больных раком желудка. Российский биотерапевтический журнал. 2018;17(4):64–70.

23. Martinez F.O., Sica A., Mantovani A., Locati M. Macrophage activation and polarization. Front Biosci. 2008;13:453–61. DOI: 10.2741/2692

24. Chaudhary B., Elkord E. Regulatory T cells in the tumor microenvironment and cancer progression: role and therapeutic targeting. Vaccines (Basel). 2016;4(3):28. DOI: 10.3390/vaccines4030028

25. Kim J.H., Kim B.S., Lee S.K. Regulatory T cells in tumor microenvironment and approach for anticancer immunotherapy. Immune Netw. 2020;20(1):e4. DOI: 10.4110/in.2020.20.e4

26. Gu-Trantien C., Loi S., Garaud S., Equeter C., Libin M., de Wind A., et al. CD4+ follicular helper T cell infi ltration predicts breast cancer survival. J Clin Invest. 2013;123(7):2873–92. DOI: 10.1172/JCI67428

27. Grzywa T.M., Sosnowska A., Matryba P., Rydzynska Z., Jasinski M., Nowis D., et al. Myeloid cell-derived arginase in cancer immune response. Front Immunol. 2020;11:938. DOI: 10.3389/fi mmu.2020.00938

28. Zhao X., Qu J., Sun Y., Wang J., Liu X., Wang F., et al. Prognostic signifi cance of tumor-associated macrophages in breast cancer: a meta-analysis of the literature. Oncotarget. 2017;8(18):30576–86. DOI: 10.18632/oncotarget.15736

29. Gao G., Wang Z., Qu X., Zhang Z. Prognostic value of tumor-infi ltrating lymphocytes in patients with triple-negative breast cancer: a systematic review and meta-analysis. BMC Cancer. 2020;20(1):179. DOI: 10.1186/s12885-020-6668-z

30. Shang B., Liu Y., Jiang S.J., Liu Y. Prognostic value of tumor-infi ltrating FoxP3+ regulatory T cells in cancers: a systematic review and metaanalysis. Sci Rep. 2015;5:15179. DOI: 10.1038/srep15179

31. Kawai O., Ishii G., Kubota K., Murata Y., Naito Y., Mizuno T., et al. Predominant infi ltration of macrophages and CD8(+) T Cells in cancer nests is a signifi cant predictor of survival in stage IV nonsmall cell lung cancer. Cancer. 2008;113(6):1387–95. DOI: 10.1002/cncr.23712

32. Hornychova H., Melichar B., Tomsova M., Mergancova J., Urminska H., Ryska A. Tumor-infi ltrating lymphocytes predict response to neoadjuvant chemotherapy in patients with breast carcinoma. Cancer Invest. 2008;26(10):1024–31. DOI: 10.1080/07357900802098165

33. Schreiber R.D., Old L.J., Smyth M.J. Cancer immunoediting: integrating immunity’s roles in cancer suppression and promotion. Science. 2011;331(6024):1565–70. DOI: 10.1126/science.1203486

34. Cimino-Mathews A., Ye X., Meeker A., Argani P., Emens L.A. Metastatic triple-negative breast cancers at fi rst relapse have fewer tumorinfi ltrating lymphocytes than their matched primary breast tumors: a pilot study. Hum Pathol. 2013;44(10):2055–63. DOI: 10.1016/j. humpath.2013.03.010

35. Ruff ell B., Au A., Rugo H.S., Esserman L.J., Hwang E.S., Coussens L.M. Leukocyte composition of human breast cancer. Proc Natl Acad Sci USA. 2012;109(8):2796–801. DOI: 10.1073/pnas.1104303108

36. Gobert M., Treilleux I., Bendriss-Vermare N., Bachelot T., GoddardLeon S., Arfi V., et al. Regulatory T cells recruited through CCL22/ CCR4 are selectively activated in lymphoid infi ltrates surrounding primary breast tumors and lead to an adverse clinical outcome. Cancer Res. 2009;69(5):2000–9. DOI: 10.1158/0008-5472.CAN-08-2360

37. Ismael G., Hegg R., Muehlbauer S., Heinzmann D., Lum B., Kim S.B., et al. Subcutaneous versus intravenous administration of (neo) adjuvant trastuzumab in patients with HER2-positive, clinical stage I-III breast cancer (HannaH study): a phase 3, open-label, multicentre, randomised trial. Lancet Oncol. 2012;13(9):869–78. DOI: 10.1016/ S1470-2045(12)70329-7

38. Denkert C., Loibl S., Noske A., Roller M., Müller B.M., Komor M., et al. Tumor-associated lymphocytes as an independent predictor of response to neoadjuvant chemotherapy in breast cancer. J Clin Oncol. 2010;28(1):105–13. DOI: 10.1200/JCO.2009.23.7370

39. Mahmoud S.M., Paish E.C., Powe D.G., Macmillan R.D., Grainge M.J., Lee A.H., et al. Tumor-infi ltrating CD8+ lymphocytes predict clinical outcome in breast cancer. J Clin Oncol. 2011;29(15):1949–55. DOI: 10.1200/JCO.2010.30.5037

40. Ono M., Tsuda H., Shimizu C., Yamamoto S., Shibata T., Yamamoto H., et al. Tumor-infi ltrating lymphocytes are correlated with response to neoadjuvant chemotherapy in triple-negative breast cancer. Breast Cancer Res Treat. 2012;132(3):793–805. DOI: 10.1007/s10549-011-1554-7

41. West N.R., Milne K., Truong P.T., Macpherson N., Nelson B.H., Watson P.H. Tumor-infi ltrating lymphocytes predict response to anthracycline-based chemotherapy in estrogen receptor-negative breast cancer. Breast Cancer Res. 2011;13(6):R126. DOI: 10.1186/bcr3072

42. Seo A.N., Lee H.J., Kim E.J., Kim H.J., Jang M.H., Lee H.E., et al. Tumour-infi ltrating CD8+ lymphocytes as an independent predictive factor for pathological complete response to primary systemic therapy in breast cancer. Br J Cancer. 2013;109(10):2705–13. DOI: 10.1038/ bjc.2013.634

43. Oda N., Shimazu K., Naoi Y., Morimoto K., Shimomura A., Shimoda M., et al. Intratumoral regulatory T cells as an independent predictive factor for pathological complete response to neoadjuvant paclitaxel followed by 5-FU/epirubicin/cyclophosphamide in breast cancer patients. Breast Cancer Res Treat. 2012;136(1):107–16. DOI: 10.1007/ s10549-012-2245-8

44. Issa-Nummer Y., Darb-Esfahani S., Loibl S., Kunz G., Nekljudova V., Schrader I., et al. Prospective validation of immunological infi ltrate for prediction of response to neoadjuvant chemotherapy in HER2-negative breast cancer — a substudy of the neoadjuvant GeparQuinto trial. PLoS One. 2013;8(12):e79775. DOI: 10.1371/journal.pone.0079775

45. Ladoire S., Mignot G., Dabakuyo S., Arnould L., Apetoh L., Rébé C., et al. In situ immune response aft er neoadjuvant chemotherapy for breast cancer predicts survival. J Pathol. 2011;224(3):389–400. DOI: 10.1002/ path.2866

46. Li Y., Tang J., Pan D.X., Sun L.D., Chen C., Liu Y., et al. Versatile imaging and therapeutic platform based on dual-band luminescent lanthanide nanoparticles toward tumor metastasis inhibition. ACS Nano. 2016;10(2):2766–73. DOI: 10.1021/acsnano.5b07873

47. Liu J., Huang L., Tian X., Chen X., Shao Y., Xie F., et al. Magnetic and fl uorescent Gd2 O3 :Yb3+/Ln3+ nanoparticles for simultaneous upconversion luminescence/MR dual modal imaging and NIR-induced photodynamic therapy. Int J Nanomedicine. 2016;12:1–14. DOI: 10.2147/ IJN.S118938

48. Zhou Y., Shao N., Aierken N., Xie C., Ye R., Qian X., et al. Prognostic value of tumor-infi ltrating Foxp3+ regulatory T cells in patients with breast cancer: a meta-analysis. J Cancer. 2017;8(19):4098–105. DOI: 10.7150/jca.21030

49. Demir L., Yigit S., Ellidokuz H., Erten C., Somali I., Kucukzeybek Y., et al. Predictive and prognostic factors in locally advanced breast cancer: eff ect of intratumoral FOXP3+ Tregs. Clin Exp Metastasis. 2013;30(8):1047–62. DOI: 10.1007/s10585-013-9602-9

Маркеры нестабильности генома у больных ювенильным ревматоидным артритом | Макарова

1. Ювенильный ревматоидный артрит. Учебное пособие. Под ред. А.А. Баранова, Е.И. Алексеева, П.Ф. Литвицкого. М.: ВЕДИ, 2017; 368.

2. Жолобова Е.С., Шахбазян И.Е. Улыбина О.В. Ювенильный ревматоидный артрит. Руководство по детской ревматологии. Под ред. H.A. Геппе. Н.С. Подчерняевой, Г.А. Лыскиной. М.: ГЭОТАР-Медиа. 2011; 162–245.

3. Ramos V.A., Ramos P.A., Dominguez C. The role of oxidative stress inflammation in patients with juvenile rheumatoid arthritis. Jornal de Pediatria 2000; 76(2):125–32. DOI: 0.2223/JPED.45

4. Chou P. H., Kageyama S., Matsuda S. Detection of lipid peroxidation – induced DNA adducts caused by 4-oxo-2(E)nonenal and 4-oxo-2(E)-hexenal in human autopsy tissues. Chem Res Toxicol 2010; 23(9): 1442–1448. DOI: 10.1021/tx100047d

5. Demirkaya E., Cok I., Durmaz E. Genotoxicity of anti-tumor necrosis factor therapy in patients with juvenile idiopathic arthritis. Arthritis Care Res (Hoboken) 2010; 15(62): 73–77. DOI: 10.5935/0004-2749.20150024

6. Рохлина Ф.В., Новик Г.А. Опыт определения концентрации метотрексата в сыворотке крови, у детей больных ювенильным идиопатическим артритом. Сб. материалов I Всероссийской научно-практической конференции с международным участием «Инновации в здоровье нации» 2013; 1: 62–63.

7. Михельс Х., Никишина И.П., Федоров Е.С., Салугина С.О. Генно-инженерная биологическая терапия ювенильного артрита. Научно-практическая ревматология 2011; 1: 78–93.

8. Кравченко И.Э., Фазылов В.Х., Семенов В.В. Нестабильность клеточного генома при патологических состояниях инфекционного генеза. Эпидемиология и инфекционные болезни 2010; 4: 47–50.

9. Fenech M., Bonassi S., Turner J. Human Micro Nucleus project. Intraand inter-laboratory variation in the scoring of micronuclei and nucleoplasmic bridges in binucleated human lymphocytes. Results of an international slide-scoring exercise by the HUMN project. Mutat Res 2006; 534(1–2): 45–64.

ИММУНОФЕНОТИПИРОВАНИЕ Т-ЛИМФОЦИТОВ ПЕРИФЕРИЧЕСКОЙ КРОВИ ДЛЯ ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНОЙ ДИАГНОСТИКИ СВИЩЕЙ ПРЯМОЙ КИШКИ ПРИ БОЛЕЗНИ КРОНА: ПИЛОТНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ | Образцов

1. Blumetti J., Cintron J.R. Anorectal Abscess and Fistula. In: Current Surgical Therapy., Saunders, an imprint of Elsevier Inc. — 265-274.

2. Головенко А.О., Халиф И.Л., Головенко О.В. Профилактика послеоперационных рецидивов болезни Крона (обзор литературы). Колопроктология. — 2012. — 4 (42). — с. 40-48.

3. Конович Е.А., Халиф И.Л., Шапина М.В. Иммунопатогенез воспалительных заболеваний кишечника. Российский журнал гастроэнтерологии, гепатологии, колопроктологии. — 2013. -т. 23. — № 4. — с. 69-78.

4. Juncadella A.C., Alame A.M., Sands L.R. et al. Perianal Crohn’s disease: A review. Postgraduate Medicine. — 2015; 127 (3), 266-272.

5. Scharl M., Rogler G. Pathophysiology of fistula formation in Crohn’s disease. World Journal of Gastrointestinal Pathophysiology. — 2014; 5 (3), 205-212.

6. Atienza P., Ksiaa M. Particular aspects of proctology for anoperineal lesions in Crohn’s disease. Journal of Visceral Surgery. — 2015; 152 (2 Suppl), S45-53.

7. Nielsen O.H., Rogler G., Hahnloser D. Diagnosis and management of fistulizing Crohn’s disease. Nature Clinical Practice. Gastroenterology & Hepatology. — 2009; 6 (2), 92-106.

8. Халиф И.Л., Шапина М.В. Биологическая (антицитокиновая) терапия при болезни Крона: эффективность и потеря ответа. Доказательная гастроэнтерология. — 2013. — № 3. — c. 17-23. КОЛОПРОКТОЛОГИЯ, 2016, № 4 (58)

9. Chighnen J., Fleisher T.A., Shearer W.T. Adaptive Immunity. In: Middleton’s Allergy: Principles and Practice, 2, 20-29, Saunders, an imprint of Elsevier Inc.

10. Golubovskaya V., Wu L. Different Subsets of T Cells, Memory, Effector Functions, and CAR-T Immunotherapy. Cancers (Basel). — 2016 Mar.; 15; 8 (3).

11. Busch D.H., Fräßle S.P., Sommermeyer D. et al. Role of memory T cell subsets for adoptive immunotherapy. Semin. Immunol. — 2016; Feb; 28 (1): 28-34.

12. Fonseca-Camarillo G., Yamamoto-Furusho J.K. Immunoregulatory Pathways Involved in Inflammatory Bowel Disease. Inflamm. Bowel Dis. — 2015 Sep; 21 (9): 2188-93.

13. Хайдуков С.В., Байдун Л.В. Современные подходы к оценке клеточной составляющей иммунного статуса. Медицинский алфавит. — 2015. — т. 2. -№ 8. — с. 44-51.

14. Radulovic K., Niess J.H. CD69 is the crucial regulator of intestinal inflammation: a new target molecule for IBD treatment? J. Immunol. Res. — 2015; 2015: 497-506.

15. Highrahara K., Nakayama T. CD4+ T-cell subsets in inflammatory diseases: beyond the Th2/Th3 paradigm. Int. Immunol. — 2016 Apr; 28 (4): 163-71.

16. Fergusson J.R., Smith K.E., Fleming V.M. et al. CD161 defines a transcriptional and functional phenotype across distinct human T cell lineages. Cell Rep. — 2014 Nov; 9 (3): 1075-88.

17. Cowley S.C. MAIT cells and pathogen defense. Cell Mol Life Sci. — 2014 Dec; 71 (24): 4831-40.

18. Ussher J.E., Bilton M., Attwod E. et al. CD161 + CD8+ T cells, including the MAIT cell subset, are specifically activated by IL-12+IL-18 in a TCR-independent manner. Eur. J. Immunol. — 2014 Jan; 44 (1): 195-203.

19. Birkholz A.M., Kronenberg M. Antigen specificity of invariant natural killer T-cells. Biomed. J. — 2015 Dec; 38 (6): 470-83.

20. Zajonc D.M., Girardi E. Recognition of Microbial Glycolipids by Natural Killer T Cells. Front. Immunol. -2015 Aug; 6: 400.

21. Kinjo Y., Kitano N., Kronenberg M. The role of invariant natural killer T cells in microbial immunity. J. Infect. Chemother. — 2013 Aug; 19 (4): 560-70.

22. Fergusson J.R., Hühn M.H., Swadling L. et al. CD161(int)CD8+ T cells: a novel population of highly functional, memory CD8+ T cells enriched withighn the gut. Mucosal Immunol. — 2016 Mar; 9 (2): 401-13.

23. Churlaud G., Pitoiset F., Jebbawi F. et al. Human and Mouse CD8(+)CD25(+)FOXP3(+) Regulatory T Cells at Steady State and during Interleukin-2 Therapy. Front. Immunol. — 2015 Apr 15; 6: 171.

24. Eusebio M., Kuna P., Kraszula L. et al. The relative values of CD8+CD25+Foxp3brigh Treg cells correlate with selected lung function parameters in asthma. Int. J. Immunopathol. Pharmacol. — 2015 Jun; 28 (2): 218-26.

25. Correale J., Villa A. Role of CD8+ CD25+ Foxp3+regulatory T cells in multiple sclerosis. Ann. Neurol. — 2010 May; 67 (5): 625-38.

26. Brimnes J., Allez M., Dotan I. et al. Defects in CD8+ regulatory T cells in the lamina propria of patients with inflammatory bowel disease. J. Immunol. — 2005 May 1; 174 (9): 5814-22.

27. Yao Y., Han W., Liang J. et al. Glatiramer acetate ameliorates inflammatory bowel disease in mice through the induction of Qa-1-restricted CD8+ regulatory cells. Eur. J. Immunol. — 2013 Jan; 43 (1): 125-36.

28. Han Y., Guo Q., Zhang M. et al. CD69+ CD4+CD25- T cells, a new subset of regulatory T cells, suppress T cell proliferation through membrane-bound TGF-beta 1. J. Immunol. — 2009 Jan 1; 182 (1): 111-20.

29. Zhu J., Feng A., Sun J. et al. Increased CD4(+)CD69(+) CD25(-) T cells in patients with hepatocellular carcinoma are associated with tumor progression. J. Gastroenterol. Hepatol. — 2011 Oct; 26 (10): 1519-26.

30. Xu D., Wang F.S. Are non-traditional CD4(+)CD69(+) CD25(-) regulatory T cells involved in disease progression of human hepatocellular carcinoma? J. Gastroenterol. Hepatol. — 2011 Oct; 26 (10): 1469-70.

31. Han Y., Yang Y., Chen Z. et al. Human hepatocellular carcinoma-infiltrating CD4+CD69+ Foxp3-regulatory T cell suppresses T cell response via membrane-bound TGF-ß1. J. Mol. Med. (Berl). — 2014 May; 92 (5): 539-50.

32. Yu H., Shen Y., Hong J. et al. The contribution of TGF-ß in Epithelial-Mesenchymal Transition (EMT): Down-regulation of E-cadherin via snail. Neoplasma. -2015; 62 (1): 1-15.

33. Lv N., Gao Y., Guan H. et al. Inflammatory mediators, tumor necrosis factor-а and interferon-y, induce EMT in human PTC cell lines. Oncol. Lett. — 2015 Oct; 10 (4): 2591-97.

34. Liu C.Y., Xu J.Y., Shigh X.Y. et al. M2-polarized tumor-associated macrophages promoted epithelialmesenchymal transition in pancreatic cancer cells, partially through TLR4/IL-10 signaling pathway. Lab. Invest. — 2013 Jul; 93 (7): 844-54.

35. Wendt E., Keshav S. CCR9 antagonism: potential in the treatment of Inflammatory Bowel Disease. Clin Exp. Gastroenterol. — 2015; Apr 7; 8: 119-30.

36. Shale M., Schighering C., Powrie F. CD4(+) T-cell subsets in intestinal inflammation. Immunol. Rev. -2013 Mar; 252 (1): 164-82.

37. Giudici F., Maggi L., Santi R. et al. Perianal Crohn’s disease and highdradenitis suppurativa: a possible common immunological scenario. Clin. Mol. Allergy. — 2015 Jul 22; 13 (1): 12.

38. Siegmund B., Feakins R.M., Barmias G. et al. Results of the Fifth Scientific Workshop of the ECCO (II): Pathophysiology of Perianal Fistulizing Disease. J Crohns Colitis. — 2016 Apr; 10 (4): 377-86.

39. Maggi L., Capone M., Giudici F. et al. CD4+CD161 + T lymphocytes infiltrate Crohn’s disease-associated perianal fistulas and are reduced by anti-TNF-а local therapy. Int. Arch. Allergy Immunol. — 2013; 161 (1) : 81-6.

Субпопуляционный состав регуляторных Т-лимфоцитов у пациентов с ВИЧ-инфекцией при эффективной антиретровирусной терапии | Черешнев

1. Giorgi J.V., Hultin L.E., McKeating J.A., Johnson T.D., Owens B., Jacobson L.P. et al. Shorter survival in advanced human immunodeficiency virus type 1 infection is more closely associated with T lymphocyte activation than with plasma virus burden or virus chemokine coreceptor usage. J. Infect. Dis. 1999; 179 (4): 859–870. DOI: 10.1086/314660. http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/10068581. http://jid.oxfordjournals.org/content/179/4/859.full.pdf.

2. Deeks S.G., Kitchen C.M., Liu L., Guo H., Gascon R., Narvaez A.B. et al. Immune activation set point during early HIV infection predicts subsequent CD4+ T-cell changes independent of viral load. Blood. 2004; 104 (4): 942–947. DOI: 10.1182/blood-2003-09-3333. http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/15117761.

3. Evans T.G., Bonnez W., Soucier H.R., Fitzgerald T., Gibbons D.C., Reichman R.C. Highly active antiretroviral therapy results in a decrease in CD8(+) T cell activation and preferential reconstitution of the peripheral CD4(+) T cell population with memory rather than naive cells. Antivir. Res. 1998; 39 (3): 163–173. DOI: 10.1016/S0166-3542(98)00035-7.<GotoISI>://WOS:000076934000002.

4. Neuhaus J., Jacobs D.R., Baker J.V., Calmy A., Duprez D., La Rosa A. et al. Markers of inflammation, coagulation, and renal function are elevated in adults with HIV infection. J. Infect. Dis. 2010; 201 (12): 1788–1795. DOI: 10.1086/652749.<GotoISI>://WOS:000277687900003.

5. Sakaguchi S. Naturally arising CD4+ regulatory t cells for immunologic self-tolerance and negative control of immune responses. Annu. Rev. Immunol. 2004; 22: 531– 562. DOI: 10.1146/annurev.immunol.21.120601.141122. http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/15032588.

6. Zhang W., Sharma R., Ju S., He X., Tao Y., Tsuneyama K. et al. Deficiency in regulatory T cells results in development of antimitochondrial antibodies and autoimmune cholangitis. Hepatology. 2009; 49 (2): 545–552. DOI: 10.1002/hep.22651.

7. Moreno-Fernandez M.E., Zapata W., Blackard J.T., Franchini G., Chougnet C.A. Human regulatory T cells are targets for human immunodeficiency Virus (HIV) infection, and their susceptibility differs depending on the HIV type 1 strain. J. Virol. 2009; 83 (24): 12925–12933. DOI: 10.1128/JVI.01352-09. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/19828616. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2786841/pdf/1352-09.pdf.

8. Miyara M., Yoshioka Y., Kitoh A., Shima T., Wing K., Niwa A. et al. Functional delineation and differentiation dynamics of human CD4+ T cells expressing the FoxP3 transcription factor. Immunity. 2009; 30 (6): 899–911. DOI: 10.1016/j.immuni.2009.03.019. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/19464196.https://www.cell.com/immunity/pdf/S1074-7613(09)00202-7.pdf.

9. Venken K., Thewissen M., Hellings N., Somers V., Hensen K., Rummens J.L. et al. A CFSE based assay for measuring CD4+CD25+ regulatory T-cell mediated suppression of auto-antigen specific and polyclonal T cell responses. J. Immunol. Methods. 2007; 3 22 (1–2): 1–11. DOI: 10.1016/j.jim.2007.01.025. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/17368474.

10. Ndhlovu L.C., Loo C.P., Spotts G., Nixon D.F., Hecht F.M. FOXP3 expressing CD127lo CD4+ T cells inversely correlate with CD38+ CD8+ T-cell activation levels in primary HIV-1 infection. J. Leukoc. Biol. 2008; 83 (2): 254–262. DOI: 10.1189/jlb.0507281. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/17982112. https://jlb.onlinelibrary.wiley.com/doi/pdf/10.1189/jlb.0507281.

11. Eggena M.P., Barugahare B., Jones N., Okello M., Mutalya S., Kityo C. et al. Depletion of regulatory T cells in HIV infection is associated with immune activation. J. Immunol. 2005; 174 (7): 4407–4414. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/15778406. http://www.jimmunol.org/content/jimmunol/174/7/4407.full.pdf.

12. Prendergast A., Prado J.G., Kang Y.H., Chen F., Riddell L.A., Luzzi G. et al. HIV-1 infection is characterized by profound depletion of CD161+ Th27 cells and gradual decline in regulatory T cells. AIDS. 2010; 24 (4): 491–502. DOI: 10.1097/QAD.0b013e3283344895. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/20071976.

13. Lim A., Tan D., Price P., Kamarulzaman A., Tan H.Y., James I. et al. Proportions of circulating T cells with a regulatory cell phenotype increase with HIV-associated immune activation and remain high on antiretroviral therapy. AIDS. 2007; 21 (12): 1525–1534. DOI: 10.1097/QAD.0b013e32825eab8b. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/17630546.

14. Cao W., Jamieson B.D., Hultin L.E., Hultin P.M., Detels R. Regulatory T cell expansion and immune activation during untreated HIV type 1 infection are associated with disease progression. AIDS Res. Hum. Retroviruses. 2009; 25 (2): 183–191. DOI: 10.1089/aid.2008.0140. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/19239357. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2782619/pdf/aid.2008.0140.pdf.

15. Tenorio A.R., Spritzler J., Martinson J., Gichinga C.N., Pollard R.B., Lederman M.M. et al. The effect of aging on T-regulatory cell frequency in HIV infection. Clin. Immunol. 2009; 130 (3): 298–303. DOI: 10.1016/j.clim.2008.10.001. http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/19008157.

16. Zhang Z., Jiang Y., Zhang M., Shi W., Liu J., Han X. et al. Relationship of frequency of CD4+CD25+Foxp3+ regulatory T cells with disease progression in antiretroviral-naive HIV-1 infected Chinese. Jpn. J. Infect Dis. 2008; 61 (5): 391–392. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/18806350.

17. Marziali M., de Santis W., Carello R., Leti W., Esposito A., Isgro A. et al. T-cell homeostasis alteration in HIV- 1 infected subjects with low CD4 T-cell count despite undetectable virus load during HAART. AIDS. 2006; 20 (16): 2033–2041. DOI: 10.1097/01.aids.0000247588.69438.fd. http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/17053349.

18. Weiss L., Piketty C., Assoumou L., Didier C., Caccavelli L., Donkova-Petrini V. et al. Relationship between regulatory T cells and immune activation in human immunodeficiency virus-infected patients interrupting antiretroviral therapy. PLoS One. 2010; 5 (7): e11659. DOI: 10.1371/journal.pone.0011659. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/20657770 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2908121/pdf/pone.0011659.pdf.

19. Chevalier M.F., Weiss L. The split personality of regulatory T cells in HIV infection. Blood. 2013; 121 (1): 29-37. DOI: 10.1182/blood-2012-07-409755. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/23043072 http://www.bloodjournal.org/content/bloodjournal/121/1/29.full.pdf.

20. Mason G.M., Lowe K., Melchiotti R., Ellis R., de Rinaldis E., Peakman M. et al. Phenotypic сomplexity of the human regulatory T-cell compartment revealed by mass cytometry. J. Immunol. 2015; 195 (5): 2030–2037. DOI: 10.4049/jimmunol.1500703. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/26223658.

21. Wing K., Onishi Y., Prieto-Martin P., Yamaguchi T., Miyara M., Fehervari Z. et al. CTLA-4 control over Foxp3+ regulatory T cell function. Science. 2008; 322 (5899): 271–275. DOI: 10.1126/science.1160062. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/18845758. http://science.sciencemag.org/content/322/5899/271.long.

22. Sakaguchi S., Yamaguchi T., Nomura T., Ono M. Regulatory T cells and immune tolerance. Cell. 2008; 133 (5): 775–787. DOI: 10.1016/j.cell.2008.05.009. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/18510923.

Комментарий к «Радиочастотное воздействие мобильного телефона не влияет на разрывы двойных цепей ДНК (DSB) в лимфоцитах человека» — Mortazavi

Письмо в редакцию

С интересом прочитал статью Danese et al. под названием «Радиочастотное воздействие мобильного телефона не влияет на двухцепочечные разрывы ДНК (DSB) в лимфоцитах человека», опубликованном в Annals of Translational Medicine (1).Данезе и др. в своей статье попытались исследовать потенциальный генотоксический эффект радиочастотного воздействия мобильного телефона на мононуклеарные клетки периферической крови человека in vitro . Они сообщили, что воздействие излучения мобильного телефона на лимфоциты человека существенно не повлияло на целостность ДНК. Несмотря на сложную тему, у этой статьи есть существенные недостатки. За последнее десятилетие мы с коллегами изучили влияние на здоровье воздействия радиочастотных электромагнитных полей (РЧ-ЭМП), излучаемых мобильными телефонами (2–12).Первый крупный недостаток этой статьи связан с тем, что авторы не измерили ключевые факторы, такие как удельная скорость поглощения (SAR) (13-16) в своих образцах крови. Они даже не предоставили никакой информации об уровне SAR мобильного телефона, использованного в их исследовании, или плотности мощности (17,18) на расстоянии, на котором они разместили образцы. Интересно, что они обсудили характеристики батареи и габариты мобильного телефона, в то время как очень важные факторы, такие как расстояние между антенной мобильного телефона и образцами, были полностью забыты.Кроме того, неясно, были ли образцы расположены в ближней или дальней зоне антенны сотового телефона.

Кроме того, авторы не объяснили характеристики режима разговора (использовался ли белый шум или постоянный уровень звукового сигнала, или мобильный телефон находился в режиме разговора, не отправляя и не получая звукового сигнала). Следует отметить, что уровень РЧ-ЭМП в этих условиях различен. Поэтому, поскольку очень важные факторы, такие как величина поглощения энергии RF-EMF, неизвестны, это исследование не может быть воспроизведено другими исследователями.В целом, методологические недостатки этого исследования, возможно, повлияли на достоверность его результатов.


Благодарности

Нет.


Конфликт интересов: У автора нет конфликта интересов, о котором следует заявить.


Каталожные номера

  1. Данезе Э., Липпи Г., Буонокор Р. и др.Радиочастотное воздействие мобильного телефона не влияет на разрывы двойных цепей ДНК (DSB) в лимфоцитах человека. Энн Трансл Мед 2017; 5:272. [Перекрестная ссылка] [PubMed]
  2. Мортазави С.М., Мостафави-Пур З., Данешманд М. и др. Адаптивный ответ, вызванный предварительным воздействием радиочастоты 915 МГц: возможная роль активности антиоксидантных ферментов. J Biomed Phys Eng 2017; 7: 137-42. [ПубМед]
  3. Зарей С., Мортазави С.М., Мехдизаде А.Р. и др. Сложный вопрос этиологии проблем с речью: влияние воздействия электромагнитных полей на мать на проблемы с речью у потомства.J Biomed Phys Eng 2015; 5: 151-4. [ПубМед]
  4. Мокаррам П., Шейхи М., Мортазави С.М. и др. Влияние воздействия радиочастотного излучения мобильного телефона GSM на частоте 900 МГц на статус метилирования рецепторов эстрогена в клетках толстой кишки самцов крыс Sprague Dawley. J Biomed Phys Eng 2017;7:79-86. [ПубМед]
  5. Эглидоспор М., Ганбари А., Мортазави С.М. и др. Влияние радиочастотного излучения мобильного телефона GSM на пролиферацию, дифференцировку и апоптоз нервных стволовых клеток.Anat Cell Biol 2017;50:115-23. [Перекрестная ссылка] [PubMed]
  6. Тахери М., Мортазави С.М., Моради М. и др. Оценка влияния радиочастотного излучения маршрутизатора Wi-Fi и симулятора мобильного телефона на антибактериальную чувствительность патогенных бактерий Listeria monocytogenes и Escherichia coli. Dose Response 2017; 15:1559325816688527. [Перекрестная ссылка] [PubMed]
  7. Mortazavi SM, Owji SM, Shojaei-Fard MB, et al. Вызванные микроволновым излучением GSM 900 МГц изменения уровня инсулина и гистопатологические изменения печени и поджелудочной железы у крыс.J Biomed Phys Eng 2016; 6: 235-42. [ПубМед]
  8. Мортазави С.М., Руинтан М.С., Таеб С. и др. Кратковременное воздействие на человека электромагнитных полей, излучаемых мобильными телефонами, снижает время компьютерной зрительной реакции. Acta Neurol Belg 2012;112:171-5. [Перекрестная ссылка] [PubMed]
  9. Мортазави С.А., Тавакколи-Голпаегани А., Хагани М. и др. Взгляд на другую сторону медали: поиск возможных биопозитивных когнитивных эффектов воздействия радиочастотного излучения мобильного телефона GSM на частоте 900 МГц.J Environ Health Sci Eng 2014; 12:75. [Перекрестная ссылка] [PubMed]
  10. Мортазави С.М., Мотамедифар М., Намдари Г. и др. Нелинейные адаптивные явления, снижающие риск заражения после предварительного воздействия радиочастотного излучения. Доза-ответ 2013; 12:233-45. [Перекрестная ссылка] [PubMed]
  11. Мортазави С.М., Махбуди А., Атефи М. и др. Старая проблема и новый взгляд: гиперчувствительность к электромагнитным полям, вызванная излучением мобильных телефонов стандарта GSM. Технол Здравоохранение 2011;19:435-43.[ПубМед]
  12. Мортазави С.М., Ахмади Дж., Шариати М. Распространенность субъективных симптомов плохого состояния здоровья, связанных с воздействием электромагнитных полей, среди студентов университетов. Биоэлектромагнетизм. 2007; 28:326-30. [Перекрестная ссылка] [PubMed]
  13. Ламет Дж., Жерве А., Колин С. и др. Острое нейровоспаление способствует ответу клеток на электромагнитные поля GSM с частотой 1800 МГц в коре головного мозга крыс. Neurotox Res 2017. [Epub перед печатью]. [Перекрестная ссылка]
  14. Чжан К.И., Сюй Х., Ду Л. и др.Усиление индуцированного рентгеновскими лучами апоптоза с помощью радиочастотных электромагнитных полей, подобных мобильному телефону, в клетках, полученных из сперматоцитов мыши. Int J Environ Res Общественное здравоохранение 2017.14. [ПубМед]
  15. Kim JH, Yu DH, Huh YH и др. Длительное воздействие РЧ-ЭМП с частотой 835 МГц вызывает гиперактивность, аутофагию и демиелинизацию нейронов коры головного мозга мышей. Научный представитель 2017; 7:41129. [Перекрестная ссылка] [PubMed]
  16. Lee AK, Hong SE, Kwon JH, et al. Типы мобильных телефонов и характеристики SAR человеческого мозга.Phys Med Biol 2017;62:2741-61. [Перекрестная ссылка] [PubMed]
  17. Калабро Э., Магазу С. Выравнивание альфа-спирали белков в водном растворе по отношению к высокочастотному электромагнитному полю: исследование FTIR-спектроскопии. Электромагн Биол Мед 2017;36:279-88. [ПубМед]
  18. Zothansiama Zosangzuali M. Влияние радиочастотного излучения на повреждение ДНК и антиоксиданты в лимфоцитах периферической крови людей, проживающих вблизи базовых станций мобильной связи.Электромагн Биол Мед 2017;36:295-305. [PubMed]

Цитируйте эту статью как: Мортазави С.М. Комментарий к «Радиочастотное воздействие мобильного телефона не влияет на двухцепочечные разрывы ДНК (DSB) в лимфоцитах человека». Энн Трансл Мед 2017;5(21):441. doi: 10.21037/atm.2017.08.39

Безметочная идентификация неактивированных лимфоцитов с использованием трехмерной томографии с показателем преломления и машинного обучения

Abstract

Идентификация типов клеток лимфоцитов имеет решающее значение для понимания их патофизиологической роли в заболеваниях человека .Современные методы различения типов лимфоцитов в первую очередь основаны на методах мечения с помощью магнитных шариков или флуоресцентных агентов, которые требуют времени и затрат на подготовку образцов, а также могут иметь потенциальный риск изменения клеточных функций. Здесь мы представляем безметочную идентификацию неактивированных подтипов лимфоцитов с помощью томографии с показателем преломления. Из измерений трехмерных карт показателей преломления отдельных лимфоцитов количественно извлекаются морфологические и биохимические свойства лимфоцитов.Методы машинного обучения создают оптимизированную модель классификации, используя полученные количественные характеристики лимфоцитов для идентификации подтипов лимфоцитов на уровне отдельных клеток. Мы показываем, что наш подход позволяет без метки идентифицировать три типа клеток лимфоцитов (B, CD4+ T и CD8+ T-лимфоциты) с высокой специфичностью и чувствительностью. Настоящий метод станет универсальным инструментом для исследования патофизиологической роли лимфоцитов при различных заболеваниях, включая рак, аутоиммунные заболевания и вирусные инфекции.

Лимфоциты, состоящие из различных типов клеток, включая В, хелперные (CD4+) Т, цитотоксические (CD8+) Т и регуляторные Т-лимфоциты, играют решающую роль в адаптивной иммунной системе 1 . Каждый тип клеток лимфоцитов выполняет разные функции: В-лимфоциты вырабатывают антитела, а Т-лимфоциты распознают специфический антиген и выполняют эффекторные функции. Популяция и функция лимфоцитов жестко регулируются для защиты хозяина от вредных захватчиков или аномальных состояний 1,2 .Нарушения функции и регуляции лимфоцитов связаны с различными заболеваниями, включая рак 3-5 , аутоиммунные заболевания 6,7 и вирусные инфекции 8,9 .

Чтобы понять роль различных типов лимфоцитов, было разработано несколько методов, основанных на методах мечения, для идентификации и различения типов лимфоцитов. Поскольку различные виды лимфоцитов имеют очень сходную клеточную морфологию, такую ​​как большое ядро ​​с небольшими цитозольными областями и округлые формы, традиционные оптические методы, такие как микроскопия светлого поля или фазово-контрастная микроскопия, имеют ограниченные возможности для классификации типов клеток лимфоцитов 10 .Чтобы преодолеть это, специфические поверхностные мембранные белки, известные как поверхностные маркеры, распознаются и метятся магнитными шариками или флуоресцентными молекулами посредством связывания антиген-антитело. А затем определенные типы лимфоцитов идентифицируются и разделяются магнитными силами или сигналами флуоресценции 11 . Нацеливание на поверхностные маркеры — это точный и эффективный способ определения типов клеток; однако методы мечения имеют потенциальный риск изменения клеточных функций за счет модификации структур мембранных белков.Более того, методы маркировки имеют ограничения, например, они не могут одновременно идентифицировать несколько типов клеток из-за ограниченного количества различимых метящих агентов 12 .

Подходы без использования меток, такие как масс-спектроскопия 12 и рамановская спектроскопия 10 , также были введены для преодоления ограничений методов мечения, поскольку эти спектроскопические методы используют внутренние биохимические свойства лимфоцитов. Масс-спектроскопия измеряет клеточные биохимические свойства, что позволяет определять профили белков лимфоцитов, а также идентифицировать подтипы лимфоцитов.Однако он имеет ограничения при анализе живых клеток из-за процесса гомогенизации клеток. Спектроскопия комбинационного рассеяния измеряет молекулярные колебания и характеризует биохимические свойства образца. Спектроскопия комбинационного рассеяния позволяет проводить безметочный анализ лимфоцитов с высокой точностью; однако для измерения двумерных рамановских сигналов требуется громоздкая оптическая система и длительное время сбора данных (несколько секунд), что ограничивает его широкое использование в клиниках.

Здесь мы представляем безметочный метод определения типов клеток лимфоцитов с использованием оптической дифракционной томографии (ODT) и машинного обучения.ODT — это метод визуализации без маркировки, который измеряет трехмерную (3-D) томограмму показателя преломления (RI) образца, которая дает количественную морфологическую и биохимическую информацию 13,14 . Ранее ОДТ широко применялась для изучения различных биологических образцов, включая эритроциты 15-22 , лейкоциты (лейкоциты) 23,24 , гепатоциты 25 , раковые клетки 16,26-32 , нейроны. 32,33 , бактерии 34,35 , фитопланктон 36 и волосы 37 .В нашем предыдущем исследовании мы сообщали, что ODT позволяет проводить количественный анализ лейкоцитов, включая лимфоциты и макрофаги 23 . Мы продемонстрировали, что лимфоциты и макрофаги можно различать на основе количественных морфологических и биохимических свойств; однако мы не смогли идентифицировать типы клеток лимфоцитов из-за их неразличимой клеточной морфологии и биохимических характеристик.

В настоящем исследовании, чтобы найти морфологические и биохимические различия в неразличимых типах клеток лимфоцитов, мы использовали методы машинного обучения.Методы машинного обучения строят модели классификации, комбинируя несколько признаков на основе данных, а не на основе гипотез. Этот подход особенно эффективен для многомерных данных, которые чрезвычайно трудно обрабатывать вручную человеком из-за сложности и большого размера 38 . В области биомедицинских исследований методы машинного обучения широко используются для решения сложных биологических задач: идентификация видов бактерий 39 , различение типов лейкоцитов 40,41 и исследование патофизиологических состояний 42-44 .Однако приложений, использующих как трехмерную томографию RI, так и машинное обучение для целей биомедицинских исследований, еще не было. Здесь мы используем методы машинного обучения для создания моделей классификации, используя количественную морфологическую и биохимическую информацию о лимфоцитах, которая извлекается из трехмерных томограмм отдельных клеток, и показываем, что установленные модели классификации позволяют идентифицировать три подтипа лимфоцитов (B, CD4+ Т- и CD8+ Т-лимфоциты). Настоящий подход является универсальным инструментом для определения типов клеток лимфоцитов без использования меток.

Результаты

Общая процедура идентификации лимфоцитов без меток представлена ​​на рис. 1. Настоящий метод включает три этапа: (i) измерение томограмм 3-D RI отдельных лимфоцитов (рис. 1a), ( ii) создание модели статистической классификации с использованием количественных биохимических и морфологических признаков лимфоцитов, полученных из томограмм 3-D RI (рис. 1б), и (iii) идентификация типов лимфоцитов с использованием установленного классификатора на уровне одной клетки (Рис.1с).

Рис. 1. Схематическая диаграмма безметочной идентификации типов лимфоцитов с использованием оптической дифракционной томографии и алгоритма машинного обучения.

(a) Процедуры измерения безметочных трехмерных томограмм лимфоцитов. Множественные голограммы лимфоцитов измеряются путем изменения угла освещения. Информация об оптическом поле лимфоцитов была извлечена из измеренных голограмм, а затем с использованием полученной информации об оптическом поле были реконструированы трехмерные томограммы показателя преломления.Масштабная линейка составляет 5 мкм. (b) Создание статистического классификатора для идентификации типов клеток лимфоцитов с использованием алгоритма k -ближайшего соседа. Для создания классификатора были использованы количественные морфологические и биохимические признаки лимфоцитов, известные их клеточные типы (обучение с супервизией). в) определение типов неопознанных ячеек с помощью установленного классификатора. (г) Схема экспериментальной установки. Для измерения голограмм лимфоцитов использовали интерферометрический микроскоп Маха-Цендера, оснащенный двумерным сканирующим гальванозеркалом (ГМ).БС1–2 — светоделители; Л1–6, линза; SF, пространственная фильтрация; КЛ — конденсорная линза; ОЛ, объектив; М1–4, зеркала.

На рис. 1а показаны процедуры реконструкции трехмерных рефрактометрических томограмм лимфоцитов. Для реконструкции трехмерных томограмм RI несколько двумерных голограмм клетки измеряют при различных углах освещения с помощью интерферометрического микроскопа (рис. 1d). Когерентный лазерный луч разделяется на два плеча светоделителем. Одно плечо проходит через образец, а затем дифрагированный свет от образца проецируется на плоскость камеры с микроскопом.В плоскости камеры пучок образца пересекается с другим плечом и создает пространственно-модулированную голограмму. Угол падения луча на образец регулируется двухосным гальваническим зеркалом. Из измеренных голограмм сложные оптические поля, состоящие как из изображений амплитуды, так и из количественных фазовых изображений, извлекаются с использованием алгоритма поиска поля (см. Методы). Затем реконструируется трехмерная томограмма RI лимфоцита с использованием полученной информации о множественной оптической амплитуде и фазе с помощью алгоритма оптической дифракционной томографии 14,45 .

Чтобы проверить, позволяют ли томограммы 3-D RI лимфоцитов идентифицировать их типы клеток, три типа лимфоцитов (B-клетки, CD4+ T и CD8+ T-лимфоциты) были получены из периферической крови мышей с помощью окрашивания специфическими поверхностными маркерами и проточной цитометрии. (См. Методы) перед измерением на томограммах 3-D RI. На рис. 2 показаны репрезентативные томограммы 3-D RI для каждого типа лимфоцитов. Поперечные срезы репрезентативных томограмм 3-D RI B-клеток, CD4+ T-клеток и CD8+ T-клеток в x y , y z и x z плоскости показаны также на рис.2а-в соответственно. Измеренное распределение RI четко представляет клеточные границы и внутренние органеллы, такие как ядерная мембрана и ядрышки. В-клетка показывает четко очерченное ядро ​​и ядрышки со значениями RI в диапазоне от 1,34 до 1,41, тогда как значения RI цитозольной области CD4+ и CD8+ Т-клеток выше, чем у В-клетки. Трехмерные томограммы RI каждого типа лимфоцитов на рис. 2a-c визуализируются с использованием настроенной функции преобразования в коммерческом программном обеспечении (Tomostudio TM , Tomocube Inc., Республика Корея), чтобы они напоминали окрашивание гематоксилином и эозином (рис. 2d-f и дополнительные видео 1-3). Эти трехмерные визуализированные изображения показывают их круглые клеточные границы и внутриклеточные компоненты. Несмотря на то, что каждый тип лимфоцитов выглядит так, как будто он имеет немного различное распределение RI, они в основном неразличимы из-за одинакового размера клеток и морфологии.

Рис. 2 Репрезентативные трехмерные томограммы RI каждого типа лимфоцитов и трехмерные визуализированные изображения с количественной характеристикой.

Поперечные срезы томограммы RI (a) B-клетки, (b) CD4+ T-клетки и (c) CD8+ T-клетки. Масштабная линейка составляет 2 мкм. (d-f) 3-D визуализированные томограммы RI и количественная характеристика морфологических и биохимических особенностей (a-c) соответственно. Масштабная линейка составляет 2 мкм. SA, площадь поверхности; CV, клеточный объем; SI, сферичность; PD, плотность белка; Дм, сухая масса.

Для изучения различий между типами клеток лимфоцитов был проведен статистический анализ количественных характеристик трех подтипов лимфоцитов.Количественные морфологические (площадь клеточной поверхности, клеточный объем и сферичность) и биохимические (клеточная сухая плотность и сухая масса) параметры были рассчитаны на основе трехмерного распределения лимфоцитов (см. Методы). На рисунках 2г-е представлены количественные характеристики В-, CD4+ Т- и CD8+-лимфоцитов соответственно. Площадь клеточной поверхности и объем лимфоцитов были просто рассчитаны на основе воксельной информации трехмерных томограмм RI. И тогда сферичность, безразмерный параметр, который указывает на округлость клеточной морфологии, была получена путем отношения расчетной площади поверхности и объема.Биохимическая информация была получена из распределения RI лимфоцитов, поскольку значения RI линейно пропорциональны локальной концентрации неводных молекул (в основном белка).

На рис. 3 показаны графики рассеяния количественной морфологической и биохимической информации для каждого типа лимфоцитов и результаты статистического анализа. Площадь клеточной поверхности В-клеток ( n = 149), CD4+ ( n = 95) и CD8 Т-лимфоцитов ( n = 111) составляла 145.87 ± 20,25, 167,23 ± 32,08 и 160,80 ± 19,12 мкм 2 соответственно (рис. 3а). В-клетки имели значительно меньшую площадь клеточной поверхности по сравнению с подтипами Т-клеток ( p -значение <0,001), в то время как между CD4+ и CD8+ Т-клетками не было статистической разницы. Кроме того, результат количественного определения клеточного объема лимфоцитов также показывает аналогичную тенденцию с результатом анализа площади клеточной поверхности. Клеточный объем В-лимфоцитов (133.43 ± 26,47 фл) было значительно меньше ( p -значение <0,001) по сравнению с лимфоцитами CD4+ (155,73 ± 35,14 фл) и CD8+ (152,77 ± 26,52 фл) (рис. 3б). Однако CD4+ и CD8+ Т-клетки имели сходный клеточный объем. Сферичность составила 0,86 ± 0,06, 0,84 ± 0,06 и 0,86 ± 0,05 для В-клеток, CD4+ и CD8+ Т-клеток соответственно (рис. 3в). Хотя сферичность CD4+ Т-клеток была статистически меньше, чем у В-клеток ( p -значение <0,01) и CD8+ Т-клеток ( p -значение <0.05), все подтипы лимфоцитов имели высокую сферичность, что означает, что лимфоциты имеют круглую форму.

Рис. 3 Количественный анализ морфологических и биохимических характеристик В-клеток, CD4+ Т-клеток и CD8+ Т-клеток.

(а) площадь поверхности, (б) объем клеток, (в) сферичность, (г) плотность белка и (д) сухая масса. Каждый символ указывает на измерение отдельной ячейки. Горизонтальные черные линии обозначают средние значения; вертикальные линии, обозначающие стандартное отклонение. Статистический анализ проводили с помощью теста Стьюдента t .

Далее мы сравнили биохимические свойства лимфоцитов. Плотность клеточной сухой массы В-клеток, CD4+ и CD8+ Т-клеток составляла 15,43 ± 1,88, 14,81 ± 2,54 и 16,66 ± 1,88 г/дл соответственно (рис. 3d). CD8+ Т-клетки имели значительно повышенную плотность сухой клеточной массы по сравнению с другими ( p -значение <0,001). Общая сухая масса клеток, рассчитанная путем интегрирования плотности сухой массы по объему клетки, составила 20,28 ± 2,97, 22,65 ± 4,49 и 25.19 ± 3,51 пг для В-клеток, CD4+ и CD8+ Т-клеток соответственно (рис. 3е). Имелись значительные различия в общей сухой массе клеток между типами клеток (значения p <0,001). В-клетки имели меньшую клеточную массу по сравнению с субпопуляциями Т-клеток. Более того, Т-клетки CD8+ были статистически тяжелее, чем Т-клетки CD4+. Эти результаты показывают, что биохимические характеристики каждого типа лимфоцитов имеют статистические различия. Однако, несмотря на то, что количественный морфологический и биохимический анализы показывают статистические различия среди популяции лимфоцитов, отдельный лимфоцит не может быть идентифицирован по его типу клеток с использованием одной полученной количественной характеристики из-за межклеточных вариаций.

Для определения типов лимфоцитов на уровне отдельных клеток были использованы методы машинного обучения для построения моделей классификации с использованием множественных количественных характеристик лимфоцитов. Чтобы продемонстрировать доказательство концепции, был использован метод обучения и идентификации, называемый статистической классификацией или контролируемым машинным обучением. Семьдесят процентов от общего числа лимфоцитов были выбраны случайным образом и систематически проанализированы для извлечения уникальных характеристик для каждого типа лимфоцитов (рис.1b), а затем по извлеченным признакам идентифицировали типы клеток остальных лимфоцитов (рис. 1c). Для статистической модели использовался алгоритм k -NN 46,47 , который широко применялся для целей классификации в различных областях исследований. Алгоритм k -NN состоит из контролируемого машинного обучения, которое устанавливает классификатор на основе количественных характеристик обучающих лимфоцитов из известных типов клеток. В этом исследовании для создания моделей классификации использовался алгоритм четырех ближайших соседей ( k -NN, k = 4).

Для использования структурной и биохимической информации о внутриклеточных органеллах лимфоцита как особенностей алгоритма k- NN ( k = 4) количественные характеристики лимфоцитов были рассчитаны при различных пороговых значениях RI путем увеличения порог от 1,34 до 1,378 с шагом 0,002. Мы обнаружили, что трехмерное распределение RI, которое имело более высокие значения RI, чем пороговое RI, имеет тенденцию раскрывать информацию о внутриклеточных компонентах по мере увеличения пороговых значений RI (дополнительный рис.1). Все комбинации структурной и биохимической информации, полученные при одном пороге RI или двух разных порогах RI, проверяются для создания оптимизированного классификатора с перекрестной проверкой, а затем выбирается классификатор, который показывает наилучшую производительность. Затем с помощью установленного классификатора идентифицируют оставшиеся лимфоциты и измеряют точность идентификации (чувствительность и специфичность).

На рис. 4 и в таблице 1 показаны общая точность перекрестной проверки, чувствительность (истинно положительные результаты, общие положительные входные данные) и специфичность (истинно отрицательные результаты, общие отрицательные входные данные) результатов обучения и тестирования.Мы выполнили статистическую классификацию трех различных комбинаций типов лимфоцитов: (i) В- и Т-лимфоциты, (ii) подмножества Т-лимфоцитов (CD4+ и CD8+) и (iii) все три типа лимфоцитов. Во-первых, подмножества Т-клеток рассматривались как один тип Т-клеток, и модель классификации оптимизирована для обеспечения наилучшей общей точности перекрестной проверки. Признаками, использованными для установления классификатора, были площадь поверхности, сферичность и сухая масса (порог RI: 1,342) и вся количественная информация (порог RI: 1.368). Общая точность оптимизированного классификатора для идентификации В- и Т-клеток составила 93,15%, а точность теста — 89,81% (рис. 4а). Во-вторых, были проанализированы CD4+ и CD8+ Т-клетки. Для оптимизации модели статистической классификации в качестве признаков использовали площадь поверхности и сферичность (порог RI: 1,342 и 1,362) Т-клеток CD4+ и CD8+ соответственно. Точность классификации составила 87,41 % и 84,38 % для обучения и теста соответственно (рис. 4б). Наконец, была проведена статистическая классификация для идентификации трех типов лимфоцитов.Модель классификации была оптимизирована с использованием площади поверхности, плотности сухой массы (порог RI: 1,340) и сферичности, плотности сухой массы, сухой массы (порог RI: 1,370) в качестве характеристик. Точность обучения и теста составила 80,65% и 75,93% соответственно. Эти результаты показывают, что машинное обучение позволяет идентифицировать типы клеток лимфоцитов с точностью более 75%.

Рис. 4. Идентификация типов лимфоцитов с использованием алгоритма k ближайших соседей.

Результаты идентификации (а) типов В- и Т-клеток, (б) подтипов Т-клеток (CD4+, CD8+) и (в) всех трех типов лимфоцитов.Цифры под каждым типом ячеек указывают количество ячеек, используемых для контролируемого обучения и идентификации.

Таблица 1. Результаты идентификации типов клеток лимфоцитов с использованием алгоритма k — ближайших соседей ( k = 4).

Обсуждение

Мы продемонстрировали безметочную идентификацию типов лимфоцитов на уровне отдельных клеток с использованием ODT и статистической классификации. ODT предоставляет количественную морфологическую и биохимическую информацию о лимфоцитах путем измерения их трехмерного распределения RI.Мы обнаружили существенные различия в количественных характеристиках среди клеточной популяции лимфоцитов; однако отдельные лимфоциты в различных типах клеток лимфоцитов неразличимы из-за межклеточных вариаций. Чтобы преодолеть это ограничение, алгоритм k -NN ( k = 4) был использован в качестве метода статистической классификации для создания моделей классификации с использованием количественных характеристик лимфоцитов. Оптимизированные модели классификации могут различать В- и Т-клетки с высокой точностью.Кроме того, подмножества Т-клеток были идентифицированы с использованием алгоритма тыс. -NN ( тыс. = 4) с общей точностью более 80%. Кроме того, три типа лимфоцитов были идентифицированы с использованием модели классификации с общей точностью более 75%.

Результаты идентификации показывают, что модели классификации более точно различают В- и Т-лимфоциты, а не подмножества Т-клеток, что означает, что различия в клеточной морфологии и биохимических свойствах между В- и Т-клетками более отчетливы, чем между CD4+ и CD8+ Т-клетки.Результаты согласуются с предыдущими знаниями о пути дифференцировки лимфоцитов 48 . В- и Т-лимфоциты происходят из гемопоэтических стволовых клеток и затем созревают в разных органах. Таким образом, лимфоциты имеют идентичные клеточные фенотипы, такие как одно большое ядро ​​и сферическую форму; однако В- и Т-лимфоциты имеют совершенно разные клеточные функции. Несмотря на то, что наш метод установил классификаторы путем оптимизации признаков, не имеющих биологической значимости, алгоритм машинного обучения обнаружил явные различия в морфологических и биохимических свойствах среди подтипов лимфоцитов.

Настоящий метод сочетает в себе трехмерную томографию RI и машинное обучение, что дает несколько преимуществ. Во-первых, настоящий способ позволяет безметочную идентификацию подтипов лимфоцитов, чего нельзя достичь с помощью методов оптической микроскопии без использования флуоресцентных методов из-за сходных фенотипов у подтипов лимфоцитов. ODT измеряет трехмерное распределение RI лимфоцитов, а методы машинного обучения находят существенные различия между подмножествами лимфоцитов для определения их типов клеток.Во-вторых, настоящий метод имеет простую и экономичную оптическую установку по сравнению с проточной цитометрией или другими методами без меток, такими как рамановская спектроскопия. Недавно в продажу поступил 3-D голографический микроскоп, который упрощает оптическую систему и сокращает время, необходимое для измерения 3-D томограммы RI за счет использования цифрового микрозеркального устройства 49 . Таким образом, настоящий метод может быть легко перенесен в базовые исследовательские учреждения и клиники. Наконец, нет никаких ограничений в применении настоящего способа для различения других типов клеток, включая лейкоциты, раковые клетки, нейроны и глиальные клетки.Поскольку ODT широко используется для измерения различных биологических образцов, настоящий подход может быть легко использован для классификации различных типов клеток.

Есть несколько моментов, которые необходимо улучшить в будущих работах. Настоящее исследование доказывает доказательство концепции; однако общая точность определения каждого типа лимфоцитов должна быть повышена. Были протестированы несколько алгоритмов классификации, в том числе два алгоритма k -NN (k = 4 и k = 6), линейная дискриминация, квадратичная дискриминация, наивный байесовский алгоритм и дерево решений, а также алгоритм k -NN (k = 4) алгоритм показал наилучшую производительность для определения типов лимфоцитов (приложение рис.2). Однако эти классификаторы находятся на базовом уровне методов машинного обучения. В последнее время методы глубокого обучения были внедрены и широко используются в различных областях исследований, включая распознавание изображений 50 , распознавание речи 51 и биомедицинские исследования 52-54 . Таким образом, точность идентификации можно повысить, используя методы ODT и глубокого обучения. Кроме того, можно было бы повысить скорость измерения томограмм 3-D RI. Для визуализации отдельных лимфоцитов мы обнаружили и измерили лимфоциты, редко расположенные на покровном стекле, что ограничивает скорость измерений томограммы.Мы ожидаем, что микрожидкостные подходы могут стать решением для увеличения скорости томограмм 3-D RI лимфоцитов и стать практическим методом для различения типов клеток.

Таким образом, мы предполагаем, что ODT в сочетании с машинным обучением станет полезным инструментом в биомедицинских исследованиях. ODT количественно предоставляет морфологические и биохимические характеристики образцов, а машинное обучение позволяет классифицировать типы клеток с использованием измеренной количественной информации.Настоящий метод может быть дополнительно использован для изучения иммунологии, рака и неврологии.

Методы

Мыши

Мыши C57BL/6J (подходящие по полу и возрасту, 6-8 недель) были приобретены у Daehan Biolink (Корея). Уход за животными и экспериментальные процедуры проводились с одобрения Комитета по уходу за животными KAIST (KA2014-01 и KA2015-03). Все эксперименты в этом исследовании проводились в соответствии с утвержденными рекомендациями

Проточная цитометрия и сортировка лимфоцитов

Лейкоциты выделяли из крови, взятой из сердца мышей.Эритроциты удаляли лизисом АСК. Клетки блокировали анти-CD16/32 и затем окрашивали на поверхностные молекулы. DAPI (4,6-диамидино-2-фенилиндол; Roche) использовали для исключения мертвых клеток. Сортировку проводили на системе Aria II или III (BD Biosciences) с соплом 85 мкм или на системе Astrios (Beckman Coulter) с соплом 70 мкм. Антитела для проточной цитометрии были приобретены у BD Biosciences, eBioscience, Biolegend. В качестве антител использовали CD3ε (клон 17А2), CD4 (GK1.5), CD8α (53–6,7), CD19 (1D3), CD45R (B220, RA3–6B2), NK1.1 (ПК136).

Измерение трехмерных томограмм показателя преломления

Для реконструкции трехмерных рефрактометрических томограмм лимфоцитов использовали интерферометрический микроскоп Маха-Цендера 55 (рис. 2). Лазерный луч твердотельного лазера с диодной накачкой ( λ = 532 нм, 100 мВт, Shanghai Dream Laser Co., Шанхай, Китай) разделяется на два плеча с помощью светоделителя. Одно плечо освещает образец с различными углами освещения в диапазоне от – 60° до 60° в воздухе в плоскости образца по отношению к оптической оси, что систематически контролируется с помощью двухосного гальванозеркала (GVS012, Thorlabs, Ньютон, Нью-Джерси, США). ), а другой используется в качестве опорного луча.Образец помещают между конденсором (UPLSAPO Water 60×, числовая апертура (NA) = 1,2, Olympus, Япония) и линзой объектива (PLAPON Oil 100×, NA = 1,4, Olympus, Япония). Затем дифрагированный свет от образца собирается объективом и проецируется на плоскость камеры. В плоскости камеры луч образца интерферирует с эталонным лучом, создавая пространственно модулированные голограммы, которые затем захватываются камерой CMOS (1024 PCI, Photron USA Inc., Сан-Диего, Калифорния, США).Для реконструкции трехмерной томограммы РИ измеряют в общей сложности 300 голограмм образца путем изменения угла освещения, что занимает менее 1 секунды. Затем информация об оптическом поле (амплитуда и фаза) измеренных голограмм извлекается с использованием алгоритма поиска поля, основанного на преобразовании Фурье 56,57 . Из полученной информации о множественных амплитудах и фазах реконструируется трехмерная томограмма рефракции с использованием алгоритма оптической дифракционной томографии. Алгоритм итеративной регуляризации с неотрицательным ограничением использовался для заполнения отсутствующей информации о конусе, которая возникает из-за ограниченной числовой апертуры конденсора и объективов 58 .Подробную информацию о реконструкции томограмм 3-D RI можно найти в другом месте 15,59 .

Количественная характеристика структурной и биохимической информации лимфоцитов

Количественная структурная и биохимическая информация лимфоцитов была рассчитана на основе измеренных томограмм 3-D RI. Для расчета клеточного объема V и площади поверхности S лимфоцита были выбраны воксели 3-D томограммы RI лимфоцита, которые имели более высокие значения RI по сравнению с пороговым значением RI.Из выбранных вокселей были рассчитаны клеточный объем и площадь поверхности, соответствующие количеству вокселей и клеточных границ соответственно. Сферичность, которая является безразмерным параметром и указывает на округлость лимфоцита, была получена из измеренного клеточного объема и площади поверхности следующим образом: /С . Биохимическую информацию (плотность сухой массы и сухую массу клеток) получали из значений RI благодаря линейной зависимости между значением RI и локальной концентрацией неводных молекул (т.е., белки, липиды и нуклеиновые кислоты внутри клеток). Значения RI были преобразованы в концентрацию неводных молекул (в основном белков) по следующему соотношению: n = n 0 + αC , где n — значение RI воксела; n 0 – значение RI фона, α – приращение показателя преломления (RII) белков. Поскольку большинство белков имеют одинаковые значения RII, мы использовали значение RII, равное 0.2 мл/г в этом исследовании. Общую сухую массу лимфоцита рассчитывали простым интегрированием плотности сухой массы по клеточному объему. Подробную информацию о расчете количественной информации о пробе можно найти в другом месте 23,25 .

Обработка изображений и статистический анализ

Обработка изображений выполнялась с помощью Matlab_R2014b и ImageJ. Статистический анализ был выполнен с помощью программного обеспечения GraphPad Prism. Изоповерхности RI визуализировались с помощью коммерческого программного обеспечения (TomoStudio, Tomocube Inc., Корея).

АВТОРСКИЕ ВКЛАДЫ

Ю.П. задумал идею и руководил работой. Ю.П. и С.К. проанализировал данные. К.К. спроектированная система оптики. М.К. изолированные лимфоциты из периферической крови мышей. Дж.Ю. проводил опыты. Дж.Ю. и YJ создали модель статистической классификации. Все авторы написали рукопись.

КОНКУРЕНЦИЯ ФИНАНСОВЫХ ИНТЕРЕСОВ

Проф. Парк имеет финансовые интересы в Tomocube Inc., компании, которая занимается коммерциализацией оптической дифракционной томографии и количественных фазовых изображений и является одним из спонсоров работы.

БЛАГОДАРНОСТИ

Эта работа была поддержана KAIST, Tomocube и Национальным исследовательским фондом Кореи (2015R1A3A2066550, 2014M3C1A3052567, 2014K1A3A1A0

27 по YP, 2012M3A95B40).

Роль Т-лимфоцитов в диабете 2 типа и воспалении, связанном с диабетом

Хотя была подтверждена критическая роль адаптивной иммунной системы в развитии локального и системного воспаления при диабете 2 типа и развитии резистентности к инсулину, основной механизм до конца не ясен .Регуляция воспаления долгое время была сосредоточена на врожденном иммунитете, особенно на макрофагах, в то время как все больше данных свидетельствует о том, что с 2009 года Т-клетки имеют решающее значение для развития метаболического воспаления и резистентности к инсулину. сахарный диабет 2 типа. Мы обсудим доступный эффект подмножеств Т-клеток в адаптивной иммунной системе, связанный с развитием СД2, что может раскрыть несколько потенциальных стратегий, которые могут обеспечить успешную терапию в будущем.

1. Введение

Сахарный диабет 2 типа (СД2) характеризуется нарушением секреции инсулина, непереносимостью глюкозы и гипергликемией. СД2 широко рассматривается как хроническое слабовыраженное воспалительное заболевание, вызванное длительным дисбалансом иммунной системы, метаболическим синдромом или избытком питательных веществ, связанным с ожирением [1, 2]. Кроме того, ассоциированные с СД2 осложнения со стороны почек, артерий и глаз также проявляются воспалительным процессом [3]. Таким образом, воспаление считается основной движущей силой СД2 и связанных с ним осложнений.

Впервые воспаление было связано с резистентностью к инсулину и диабетом в начале 1990-х годов. Хотамислигил и др. сообщили об увеличении TNF- α в жировой ткани на различных животных моделях ожирения и диабета. Нейтрализация TNF- α у крыс с ожирением улучшала периферическое поглощение глюкозы [4]. Исследования показали, что другие воспалительные цитокины, такие как IL-1 β и IFN- γ , уровень которых увеличивается при ожирении и диабете, также модулируют передачу сигналов инсулина [5, 6].С другой стороны, ряд противовоспалительных цитокинов, таких как ИЛ-4 и ИЛ-10, связаны с защитой чувствительности к инсулину [7]. Макрофаги являются основным типом воспалительных клеток в тканях, утилизирующих глюкозу, таких как жировая ткань и печень. Например, макрофаги в жировой ткани увеличились с ~ 5% у худощавых людей до уровня до 50% всех клеток жировой ткани у лиц с ожирением [8, 9]. Поэтому ранние исследования воспалительной регуляции диабета были сосредоточены на функции врожденного иммунитета.Однако недавние исследования предполагают, что адаптивная иммунная система, особенно Т-лимфоциты, также играет ключевую роль в патогенезе СД2. В последние годы наблюдается быстрый рост нашего понимания роли Т-клеток в патогенезе СД2, что требует своевременного обзора этой темы. В обзоре мы обсудим функциональное участие Т-клеток в патогенезе СД2, особенно регуляторные эффекты Т-клеток на хроническое воспаление.

2. Клетки Th2 и Th3

Все больше данных свидетельствует о патологической роли CD4+ Т-клеток в развитии ожирения и резистентности к инсулину.Ожирение является основным критическим фактором риска развития СД2. Недавнее исследование Shirakawa et al. продемонстрировали, что количество активированных CD4+ Т-клеток увеличилось в висцеральной жировой ткани мышей с ожирением. Эти клетки также экспрессировали PD-1 и CD153 и демонстрировали характеристики клеточного старения [10]. Также было показано, что ожирение индуцирует экспрессию MHC класса II на адипоцитах и, таким образом, активирует CD4+ T-клетки, чтобы инициировать воспаление жировой ткани [11]. Эти исследования показывают, что CD4+ Т-клетки могут играть важную роль в развитии ожирения и резистентности к инсулину, вызванной ожирением.

Эффекторные Т-клетки CD4+ можно далее разделить на провоспалительные Th2, Th27 и противовоспалительные Th3 и регуляторные Т-клетки Foxp3+ (Treg) подтипы на основе их функциональности и продукции цитокинов [12]. После активации клетки Th2 и Th3 демонстрируют многие важные признаки воспаления, такие как высвобождение большого количества цитокинов. Клетки Th2 могут продуцировать интерферон-(IFN-) гамма, интерлейкин-2 (IL-2) и фактор некроза опухоли- (TNF-) бета, запуская клеточно-опосредованный иммунитет и фагоцитозависимое воспаление [12].Клетки Th3, напротив, продуцируют IL-4, IL-5, IL-6, IL-9, IL-10 и IL-13 для регуляции гуморального ответа [13]. Исследования показали, что клетки Th2 и Th3 играют ключевую функциональную роль в регуляции воспалительного процесса, хотя при воспалении они активируются позже, чем макрофаги [14–16].

Общепризнано, что на активацию макрофагов влияют Т-клетки. Т-клетки играют доминирующую роль в стимулировании или поддержании воспалительных процессов и резистентности к инсулину посредством индукции провоспалительных цитокинов в метаболических органах, таких как жировая ткань, печень, мышцы и поджелудочная железа.Макрофаги являются основными воспалительными клетками в жировой ткани при ожирении, их количество увеличивается с 5–10% у худощавых людей до 50% у людей с ожирением [8, 9]. На основании их продукции цитокинов и условий активации макрофаги жировой ткани подразделяются на две популяции: провоспалительные М1 (классически активированные макрофаги) и противовоспалительные М2 (альтернативно активируемые макрофаги). Макрофаги М1 выделяют провоспалительные цитокины, включая TNF- α , IL-6 и IL-1 β , которые способствуют локальному и системному воспалению [16].Напротив, макрофаги M2 секретируют IL-10, который может ингибировать активность большинства типов провоспалительных клеток, включая макрофаги M1 [16, 17]. Было показано, что IL-10 подавляет TNF- α , взаимодействуя с путем p38/MAPK [17, 18]. Клетки Th2 могут секретировать IFN- γ , чтобы способствовать поляризации M1 и усиливать его провоспалительные функции, индуцируя высвобождение IL-1, IL-6 и TNF- α . Напротив, клетки Th3 могут продуцировать противовоспалительные ИЛ-4 и ИЛ-13, чтобы сместить дифференцировку макрофагов в сторону М2 [19, 20].При ожирении, вызванном диетой, количество CD4+T-клеток увеличивалось в жировой ткани и индуцировало рекрутирование и дифференцировку M1, секретирующих TNF- α , в то время как количество M2, секретирующих IL-10, снижалось в жировой ткани [21]. . Эти данные свидетельствуют о том, что макрофагальная поляризация провоспалительного M1 по сравнению с противовоспалительным M2 рассматривается как ключевой фактор в развитии ожирения и СД2 [17]. Следовательно, ответы Th2 и Th3, которые тесно связаны с поляризацией M1/M2, также могут играть критическую роль при ожирении и СД2.

Несколько клинических исследований подтвердили повышенную регуляцию Th2 в жировой ткани и периферической крови у лиц с преддиабетом или СД2 [22]. Zeng и соавт. сообщили о дисбалансе субпопуляций CD4+ Т-хелперов, включая Treg, Th2 и Th27, у пациентов с СД2 [23]. Напротив, сообщалось о снижении количества наивных CD4+ Т-клеток у пациентов с СД2, что может быть связано с активацией адаптивного иммунитета и хроническим воспалением в патогенезе СД2 [24].Аналогичные результаты наблюдались у мышей с дефицитом лимфоцитов, у которых наблюдался менее выраженный фенотип инсулинорезистентности при краткосрочной диете с высоким содержанием жиров [25]. Th2- и CD8+-лимфоциты в жировой ткани были значительно увеличены в ответ на диету с высоким содержанием жиров, в то время как противовоспалительные Th3- и Treg-клетки были снижены [26].

Вспомогательные Т-клетки CD4+ также играют важную роль в ряде осложнений, связанных с СД2. Активированные Т-лимфоциты и воспалительные цитокины увеличивались в почках у больных СД2 [27, 28].Экспериментальные данные указывают на то, что активация Th3-клеточного иммунитета задерживается и нарушается при диабете [29]. Было показано, что Th2-ассоциированные цитокины вызывают гипервоспалительный ответ и впоследствии приводят к прогрессирующему врожденному иммунному ответу [30]. Сообщается, что циркулирующие уровни Th2-ассоциированных цитокинов повышаются у пациентов с диабетом [30]. Уровни связанных с Т-клетками цитокинов, таких как ИЛ-10 и ИЛ-17, были значительно выше у пациентов с СД2, что свидетельствует об участии Т-клеток в развитии диабета [31].По консистенции было показано, что пероральное лечение анти-CD3 плюс глюкозилцерамид (мишеневый антиген NKT-клеток) индуцирует выработку IL-10 и TGF- β , что было связано с улучшением уровня глюкозы натощак, воспалением висцеральной жировой ткани, ферментами печени, и стеатоз печени у мышей ob/ob [32]. Эти данные свидетельствуют о том, что и Th2, и Th3 тесно связаны с резистентностью к инсулину и хроническим воспалением при СД2.

3. Клетки Th27

Th27, важный провоспалительный подтип CD4+ T-клеток, секретирующий IL-17, также ассоциирован с СД2 [33, 34].В недавнем исследовании изучалась дифференцировка различных субпопуляций CD4+ Т-клеток при СД2 путем анализа продукции цитокинов РВМС [35]. Результаты показали, что количество клеток Th27 увеличивается у пациентов с СД2 и может быть связано с нарушением регуляции липидного обмена [35]. Исследования показали, что IL-17 может стимулировать продукцию TNF- α , причем первый цитокин связан с ожирением и резистентностью к инсулину. Сообщается, что кишечные клетки Th27 могут индуцировать AMP, особенно Reg3b и Reg3g, способствуя повышению проницаемости кишечника у мышей, получавших диету с высоким содержанием жиров [35, 36].Также было показано, что Th27 увеличивает риск диабетических осложнений, таких как диабетическая нефропатия [28]. Нельзя было игнорировать функцию клеток Th27 в развитии осложнений, связанных с СД2. Результат показал, что количество Th27 и соотношение Th27/Treg увеличились у пациентов с диабетической нефропатией по сравнению со здоровыми людьми и пациентами с диабетом без нефропатии [28]. ДК жировой ткани (ЖТ), выделенные от тучных животных и человека, были ассоциированы с дифференцировкой клеток Th27 in vitro [37].Однако взаимодействие между ДК и клетками Th27 до сих пор не выявлено при ЖТ худых или тучных животных [38]. Остается неизвестным, могут ли DC CD103 регулировать индуцированное ожирением воспаление при АТ, влияя на баланс дифференцировки клеток Treg и Th27 in vivo [38].

IL-22 производится Th27, вторым продуктом после IL-6 и IL-23. Было показано, что микрофаги из AT могут экспрессировать рецептор IL-22 (IL-22R) и реагировать на IL-22, чтобы секретировать больше IL-1b, способствуя воспалению AT [39, 40].Интересно, могут ли метаболические эффекты, связанные с IL-22 у мышей, быть применимы к людям. Как IL-17, так и IL-22 указывают на то, что Th27 может играть альтернативную роль «защитной» и «деструктивной» в развитии СД2 [41].

4. Регуляторные Т-клетки

Treg-клетки, небольшая подгруппа Т-лимфоцитов, составляющих лишь 5–20% компартмента CD4+, считаются важными для предотвращения чрезмерных воспалительных реакций и ограничения поражения тканей [42, 43]. Как правило, они регулируют ответ других подтипов Т-клеток, но также могут влиять на активность клеток врожденного иммунитета [44, 45].Клетки Treg характеризуются высоким уровнем экспрессии фактора транскрипции Foxp3 с разветвленной головкой/крылатой спиралью. Некоторые исследования показали, что относительная доля клеток Th2 и Foxp3+ положительно коррелирует с индексом массы тела (ИМТ) [46]. Более высокая доля Treg наблюдалась у худых мышей [19, 46]. Резидентные в жире регуляторные Т-клетки обычно наблюдались в непосредственной близости от моноцитов или макрофагов, что предполагает потенциальные связи с ассоциированными с жиром моноцитами или макрофагами [19]. CD62L+ CD44- наивные CD4+ Т-клетки были увеличены у старых жироспецифических мышей с нокаутом Treg, но не было никаких существенных различий в уровнях воспалительных цитокинов в сыворотке, таких как TNF- α , IL1 β , IL6, IFN. — γ и IL17 по сравнению с мышами дикого типа [19].Клетки Treg были выше в жире по сравнению с селезенкой и легкими, обнаруженными с помощью внутриклеточного окрашивания белка IL-10 [19]. Поскольку экспрессия рецептора IL-10 повышалась в жировых Treg-клетках, кажется, что Treg-клетки не только продуцировали IL-10, но и реагировали на него [19].

При СД2 Treg-клетки могут подавлять ответ Th2, Th3 и Th27 для улучшения резистентности к инсулину. Treg может ингибировать воспалительный ответ различными путями, такими как превышение секреции цитокинов, модулирование микроокружения и изменение экспрессии поверхностных рецепторов [47].Соответствующий баланс между провоспалительными (Th27 или Th2) и противовоспалительными (Treg) подмножествами Т-клеток жизненно важен для поддержания иммунитета хозяина и контроля воспалительного повреждения [48]. Было обнаружено, что количество Treg-клеток уменьшалось у больных СД2 [46]. Цзэн и др. также сообщили, что отношение Treg/Th27 и соотношение Treg/Th2 уменьшилось у пациентов с СД2 [49]. Дальнейший анализ предполагает, что периферический индуцированный Treg, но не естественный Treg, продуцируемый в тимусе, снижается при СД2, возможно, из-за снижения bcl2/bax и низкого уровня ЛПВП [49].

Предыдущее исследование показало, что экспрессия CD39, эктофермента, высоко экспрессируемого в клетках Treg, увеличивалась в лимфоцитах CD4+ у пациентов с СД2 и ожирением [50]. Аденозинтрифосфат может гидролизоваться CD39 и аденозиндифосфатом в аденозинмонофосфат (АМФ), который впоследствии превращается в аденозин, подавляющий Т-клетки, посредством CD73 [50]. Было подтверждено, что CD39 связан со стабильностью и супрессивной функцией клеток Foxp3+Treg. У пациентов с СД2 с ожирением уровень Treg был значительно ниже по сравнению с контрольной группой с избыточной массой тела [51].Сообщалось, что уровни PD-L1, CD25 и белка-4, ассоциированного с цитотоксическими Т-лимфоцитами (CTLA-4), были выше на поверхности Treg по сравнению с Treg [51]. Кроме того, Tregs могут продуцировать больше IL-10, чем Tregs [51]. Также было продемонстрировано, что аденозин и его аналоги способствуют апоптозу лимфоцитов через рецептор A2A, что указывает на то, что Treg у пациентов с диабетом могут быть более восприимчивы к апоптозу [52].

5. CD8+ Цитотоксические Т-клетки

Воспаление жировой ткани считается ключевым событием, ведущим к метаболическому синдрому, диабету и атеросклеротическим сердечно-сосудистым заболеваниям.Сообщалось, что в течение двух недель кормления рационом с высоким содержанием жиров у мышей C57BL/6 значительно увеличилось количество CD8+CD4-Т-клеток [21]. Количество CD8+CD4- Т-клеток продолжало увеличиваться до 15 недель. Напротив, количество Treg-клеток и CD4+ T-клеток было снижено при диете с высоким содержанием жиров [21]. В отличие от мышей дикого типа, не было значительного увеличения фракции макрофагов M1 или M2 у мышей с дефицитом CD8 на диете с высоким содержанием жиров, хотя как масса тела, так и масса эпидидимального жира значительно увеличивались на диете с высоким содержанием жиров [21].Что еще более важно, было показано, что CD8+ Т-клетки необходимы для индукции активации макрофагов и их миграции в жировую ткань путем секреции MCP-1, MCP-3 и RANTES (регулируется при активации, нормальные Т-клетки экспрессируются и секретируются) [21, 53]. ]. Эти исследования показывают, что CD8+ Т-клетки играют решающую роль в возникновении воспалительных каскадов в жировой ткани с ожирением.

Недавние клинические исследования также показали, что уровень IFN- γ , продуцируемый CD3+ T-клетками, положительно коррелировал с ИМТ у пациентов с СД2.Другое исследование показывает, что количество CD8+ Т-клеток увеличилось как в тонкой, так и в толстой кишке у некоторых людей с ожирением по сравнению с худыми людьми [54]. Это исследование также показало повышение уровня IFN- γ , продуцируемого CD8+ T-клетками, у лиц с ожирением [54]. Повышенное количество внутриэпителиальных CD8+ Т-клеток может иметь потенциал для модуляции чувствительности энтероцитов к инсулину [54]. Взаимодействие

CD137-CD137L способствует пролиферации CD8+ цитотоксических Т-клеток и секреции IFN- γ , TNF- α , IL-2 и IL-4 [55, 56].Экспрессия CD137 повышалась у тучных людей и мышей [56]. CD137-CD137L может способствовать рекрутированию моноцитов и Т-клеток в жировую ткань [57]. У мышей уменьшилось воспаление в жировой ткани, но усилилась толерантность к глюкозе [58]. Следовательно, CD137 способствует аномальному метаболизму глюкозы и липидов, что может включать увеличение и активацию CD8+ Т-клеток.

6. Т-клетки

Т-клетки подразделяются на две основные популяции в соответствии с их поверхностной экспрессией αβ и γδ Т-клеточных рецепторов (TCR).Активированные Т-клетки γδ могут продуцировать большое количество цитокинов, таких как IFN- γ и TNF- α , для регуляции функции других иммунных клеток. В последние годы появляется все больше данных, свидетельствующих о том, что Т-клетки γδ могут взаимодействовать с макрофагами, ЦТЛ, клетками Th2/Th3, Treg и клетками Th27 в зависимости от конкретного микроокружения, связывая врожденный и адаптивный иммунитет. Т-клетки γδ могут продуцировать IL-10 и IL-17 [59]. Кроме того, они также секретируют TNF- α для регуляции активации CD8+ Т-клеток [60].

Ожирение является важным фактором риска хронических воспалительных заболеваний, таких как СД2 и сердечно-сосудистые заболевания [61]. Было высказано предположение, что Т-клетки γδ играют решающую роль в хронических воспалительных заболеваниях. Было обнаружено, что у пациентов с ожирением снижен уровень V γ 9V δ 2 Т-клеток, а также снижен уровень секреции IFN- γ . Эти V γ 9V δ 2 Т-клетки могут предпочесть дифференцировать зрелые эффекторные Т-клетки кластера памяти дифференцировки 45RA (CD45RA+), что указывает на то, что Т-клетки γδ также участвуют в воспалении при ожирении и диабете [62].В недавнем исследовании сообщалось, что лечение ИЛ-2 восстанавливало продукцию цитокинов Т-клетками V γ 9V δ 2 [63], что дает новое представление о патогенной роли Т-клеток γδ в развитии СД2.

7. Клетки iNKT

Предыдущие исследования показали, что циркулирующие естественные клетки-киллеры (клетки iNKT) были снижены и их функция была подавлена ​​у людей с ожирением по сравнению с худыми людьми [64]. Установлено, что iNKT-клетки обогащены жировой тканью человека и мыши [65, 66].iNKT-клетки могут распознавать липидные антигены, представленные CD1d, но не пептидные, через молекулы MHC в системе врожденного иммунитета [67, 68]. Дальнейшие исследования показали, что жировые iNKT-клетки являются резидентными тканями с небольшим притоком из кровотока и играют важную противовоспалительную регулирующую роль у конгенных парабиотических мышей [69]. Однако жировые iNKT-клетки явно снижены при ожирении [65, 66, 70]. Клетки iNKT могут регулировать перекрестные помехи между врожденным и адаптивным иммунитетом как мощные трансактиваторы.В большинстве исследований сообщается, что у мышей с дефицитом клеток iNKT наблюдается более выраженное нарушение обмена веществ и прибавка в весе [65, 66, 70, 71]. α -Галактозилцерамид ( α GalCer), мощный липидный лиганд, может активировать iNKT-клетки. Показано, что инъекция α GalCer при ожирении увеличивает количество iNKT-клеток и вызывает быструю потерю веса, противовоспалительную дифференцировку макрофагов и изменение чувствительности к глюкозе и инсулину без гипогликемии [72, 73]. Большинство результатов свидетельствуют о том, что iNKT-клетки при AT играют критическую роль в регуляции локального воспаления и защите от метаболических нарушений при ожирении [74].

8. Заключение

В заключение, появляется все больше данных, связывающих активацию Т-лимфоцитов с СД2. Из-за важности воспаления в развитии резистентности к инсулину СД2 в настоящее время рассматривается как аутоиммунное заболевание [75]. Понимание роли специфических иммунных клеток и провоспалительных молекул при ожирении и диабете необходимо для разработки новых терапевтических подходов к модуляции метаболического воспаления и резистентности к инсулину.

Конкурирующие интересы

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов в отношении публикации данной статьи.

Благодарности

Эта работа была поддержана грантами от NIH (K01 DK105108), AHA (15SDG25700381 и 13POST17210033), Национального естественного и научного фонда Китая (81670431), Среднеатлантического центра исследований ожирения в области питания (NORC) в рамках премии NIH № . P30DK072488 и БерингерИнгельхайм (IIS2015-10485). Xiaoquan Rao поддерживался K99ES026241 и T32DK098107. Чан Ся был поддержан грантами Национального фонда естественных и научных наук Китая (81101247) и Китайского фонда естественных наук провинции Чжэцзян (Y2110580).

Регуляторные Т-лимфоциты и трансформирующий фактор роста бета при эпителиальных опухолях яичников – прогностическое значение | Journal of Ovarian Research

  • Sakaguchi S, Sakaguchi N, Asano M, Itoh M, Toda M. Иммунологическая самопереносимость поддерживается активированными Т-клетками, экспрессирующими альфа-цепи рецептора IL-2 (CD25). Нарушение единого механизма самопереносимости вызывает различные аутоиммунные заболевания. Дж Иммунол. 1995;n155(3):h2151–64.

    Google ученый

  • Фонтено Ю.Д., Руденский А.Ю.Хорошо адаптированное регуляторное приспособление: развитие регуляторных Т-клеток и транскрипционный фактор семейства вилочных головок Foxp3. Нат Иммунол. 2005; 6: 331–37.

    КАС пабмед Статья Google ученый

  • Ван Ю.Ю., Флавелл Р.А. TGF-β и регуляторные Т-клетки в иммунитете и аутоиммунитете. Дж. Клин Иммунол. 2008; 28: 647–59.

    КАС ПабМед Центральный пабмед Статья Google ученый

  • Бэхер-Аллан С., Браун Дж. А., Фриман Г. Дж., Хафлер Д. А.CD4 + CD25 высокий регуляторных клеток в периферической крови человека. Дж Иммунол. 2001; 167:1245–53.

    КАС пабмед Статья Google ученый

  • Томпсон С., Поури Ф. Регуляторные Т-клетки. Курр Опин Фармакол. 2004; 4: 408–14.

    КАС пабмед Статья Google ученый

  • Kotake S, Udagawa N. Ревматоидный артрит является мощным стимулятором остеокластогенеза.Джей Клин Инвест. 1999; 103:1345–52.

    КАС ПабМед Центральный пабмед Статья Google ученый

  • Накамура К., Китани А., Стробер В. Зависимая от клеточного контакта иммуносупрессия регуляторными Т-клетками CD4(+)CD25(+) опосредована трансформирующим фактором роста β, связанным с клеточной поверхностью. J Эксперт Мед. 2001; 194: 629–44.

    КАС ПабМед Центральный пабмед Статья Google ученый

  • Piccirillo CA, Letterio JJ, Thornton AM, McHugh RS, Mamura M, Mizuhara H, et al.Регуляторные Т-клетки CD4(+)CD25(+) могут опосредовать супрессорную функцию в отсутствие выработки и реактивности трансформирующего фактора роста β1. J Эксперт Мед. 2002; 196: 237–46.

    КАС ПабМед Центральный пабмед Статья Google ученый

  • Андерссон Дж., Тран Д.К., Песу М., Дэвидсон Т.С. и др. Регуляторные Т-клетки CD4+ FoxP3+ обеспечивают инфекционную толерантность TGF-бета-зависимым образом. J Эксперт Мед. 2008; 205(9):1975–81.

    КАС ПабМед Центральный пабмед Статья Google ученый

  • Лин Ю., Кикути С., Тамакоши А. и др.Уровни сывороточного трансформирующего фактора роста-бета1 и риск рака поджелудочной железы: вложенное исследование случай-контроль (Япония). Рак вызывает контроль. 2006; 17:1077–82.

    ПабМед Статья Google ученый

  • https://www.ovariancancer.org/about/statistics/.

  • Скалли Р.Э., Янг Р.Х., Клемент П.Б. Опухоли яичников, неправильно развитых половых желез, фаллопиевой трубы и широкой связки. В кн.: Атлас опухолевой патологии.Вашингтон, округ Колумбия: Институт патологии вооруженных сил; 1998. Выпуск 23, 3-я серия.

    Google ученый

  • Chen VW, Ruiz B, Killeen JR, Cote’ TR, Wu XC, Correa CN. Патология и классификация опухолей яичников. Рак. 2003; 97, 120 (прил.): 2631–42.

    Артикул Google ученый

  • Петтерссон Ф. Годовой отчет о результатах лечения гинекологического рака.Стокгольм: Международная федерация гинекологии и акушерства; 1991.

    Google ученый

  • Аверетте Х.Е., Яничек М.Ф., Менк Х.Р. Национальная база данных рака сообщает о раке яичников. Комиссия Американского колледжа хирургов по раку и Американское онкологическое общество. Рак. 1995; 76: 1096–103.

    КАС пабмед Статья Google ученый

  • Ву Э.Ю., Чу С.С., Голец Т.Дж., Шлингер К., Йе Х., Кукос Г. и др.Регуляторные CD4 + CD25+ Т-клетки в опухолях у пациентов с ранней стадией немелкоклеточного рака легкого и поздней стадией рака яичников. Рак рез. 2001; 61: 4766–72.

    КАС пабмед Google ученый

  • Фиалова А., Партлова С., Сойка Л., Громадкова Х., Бртницкий Т., Фучикова Ю. и др. Динамика Т-клеточной инфильтрации при раке яичников: постепенный переход от ответа эффекторных клеток Th27 к преимущественной инфильтрации регуляторными Т-клетками.Инт Джей Рак. 2013;132, 5:1070–9.

    Артикул Google ученый

  • Liyanage UK, Moore TT, Joo HG, Tanaka Y, Herrmann F, Doherty G, et al. Преобладание регуляторных Т-клеток повышено в периферической крови и микроокружении опухоли у пациентов с аденокарциномой поджелудочной железы или молочной железы. Дж Иммунол. 2002; 169: 2756–61.

    КАС пабмед Статья Google ученый

  • Curiel TJ, Coukos G, Zou L, Alvarez X, Cheng P, Mottram P, et al.Специфическое привлечение регуляторных Т-клеток при карциноме яичников способствует иммунной привилегии и предсказывает снижение выживаемости. Нат Мед. 2004; 10: 942–9.

    КАС пабмед Статья Google ученый

  • Вальзасина Б., Пиконезе С., Гвидуччи С., Коломбо М.П. Вызванная опухолью экспансия регуляторных Т-клеток путем преобразования CD4 + CD25-лимфоцитов не зависит от тимуса и пролиферации. Рак рез. 2006; 66: 4488–95.

    КАС пабмед Статья Google ученый

  • Маршалл Н.А., Кристи Л.Э., Манро Л.Р., Каллиган Д.Дж., Джонстон П.В., Баркер Р.Н. и др.Иммуносупрессивные регуляторные Т-клетки в изобилии присутствуют в реактивных лимфоцитах лимфомы Ходжкина. Кровь. 2004; 103:1755–62.

    КАС пабмед Статья Google ученый

  • Dannull J, Su Z, Rizzieri D, Benjamin K, Yang, Coleman D, et al. Усиление вакциноопосредованного противоопухолевого иммунитета у онкологических больных после истощения регуляторных Т-клеток. Джей Клин Инвест. 2005; 115:3623–33.

    КАС ПабМед Центральный пабмед Статья Google ученый

  • Нашан Б., Мур Р., Амлот П., Шмид А., Абейвикрама К., Соулиллу Дж.Рандомизированное исследование базиликсимаба по сравнению с плацебо для контроля острого клеточного отторжения у реципиентов почечного аллотрансплантата. Ланцет. 1997; 350, 9086:1193–8.

    Артикул Google ученый

  • Винсенти Ф., Киркман Р., Лайт С., Бумгарднер Г., Песковиц М., Халлоран П. и др. Блокада рецепторов интерлейкина-2 даклизумабом для предотвращения острого отторжения трансплантата почки. N Engl J Med. 1998;338, 3:161–5.

    Артикул Google ученый

  • Реч А, Вондерхайде Р.Клиническое применение даклизумаба, антитела против CD25, для усиления иммунного ответа на вакцинацию опухолевого антигена путем нацеливания на регуляторные Т-клетки. Энн Н.Ю. Академия наук. 2009; 1174: 99–106.

    КАС пабмед Статья Google ученый

  • Падуя Д., Массаге Дж. Роль бета-TGF в метастазировании. Сотовый рез. 2009;19(1):89–102.

    КАС пабмед Статья Google ученый

  • Инман Г.Дж.Переключение TGF, бета с супрессора опухоли на промотор опухоли. Curr Opin Genet Dev. 2011;21(1):93–99.

    КАС пабмед Статья Google ученый

  • Вендт М.К., Тиан М., Шиманн В.П. Деконструкция механизмов и последствий ТФР-бета-индуцированной ЕМТ при прогрессировании рака. Сотовые Ткани Res. 2012;347(1):85–101.

    КАС ПабМед Центральный пабмед Статья Google ученый

  • Langenskiold M, Holmdahl L, Falk P, et al.Повышенная экспрессия белка TGF-бета 1 у пациентов с прогрессирующим колоректальным раком. Дж. Хирург Онкол. 2008;97(5):409–15.

    ПабМед Статья Google ученый

  • Liu VC, Wong LY, Jang T, et al. Ускользание опухоли от иммунной системы путем превращения CD4 + CD25- Т-клеток в CD4 + CD25+ Т-регуляторные клетки: роль TGF-бета, полученного из опухоли. Дж Иммунол. 2007; 178: 2883–92.

    КАС пабмед Статья Google ученый

  • Bartlett JM, Langdon SP, Scott WN, Love SB, Miller EP, Katsaros D, et al.Трансформирующая экспрессия изоформы бета-фактора роста в опухолях яичников человека. Евр Джей Рак. 1997; 33: 2397–403.

    КАС пабмед Статья Google ученый

  • Чой К.С., Канг С.К., Тай С.Дж., Ауэрсперг Н., Леунг П.С. Регуляция апоптоза активином и трансформирующим фактором роста-бета в эпителии поверхности яичников на ранних стадиях новообразований и опухолей. J Clin Endocrinol Metab. 2001; 86: 2125–35.

    КАС пабмед Google ученый

  • Floess S, Freyer J, Siewert C, Baron U, Olek S, Polansky J, et al.Эпигенетический контроль локуса foxp3 в регуляторных Т-клетках. PLoS биол. 2007;5, e38.

    Центральный пабмед пабмед Статья Google ученый

  • Ичихара Ф., Коно К., Такахаши А., Кавайда Х., Сугай Х., Фуджи Х. Увеличение популяций регуляторных Т-клеток в периферической крови и инфильтрирующих опухоль лимфоцитов у пациентов с раком желудка и пищевода. Клин Рак Рез. 2003; 9: 4404–8.

    ПабМед Google ученый

  • Полански Дж.К., Кречмер К., Фрейер Дж., Флосс С., Гарбе А., Барон У. и др.Метилирование ДНК контролирует экспрессию гена foxp3. Евр Дж Иммунол. 2008; 38: 1654–63.

    КАС пабмед Статья Google ученый

  • Сюй Л., Китани А., Стробер В. Молекулярные механизмы, регулирующие экспрессию foxp3, индуцированную tgf-бета. Иммунол слизистых оболочек. 2010;3:230–8.

    КАС ПабМед Центральный пабмед Статья Google ученый

  • Шлингензипен Х, Фишер-Бласс Б, Шмаус С, Людвиг С.Антисмысловые терапевтические средства для лечения опухолей: ингибитор TGF-бета2 AP 12009 в клинической разработке против злокачественных опухолей. Недавний рез Рак. 2009; 177: 137–50.

    Артикул Google ученый

  • Мелиси Д., Исияма С., Склабас Г., Флеминг Д.Б., Киа К., Тортора Г. и др. LY2109761, новый двойной ингибитор рецептора трансформирующего фактора роста β типа I и типа II, в качестве терапевтического подхода к подавлению метастазирования рака поджелудочной железы.Мол Рак Тер. 2008; 4: 829–40.

    Артикул Google ученый

  • Søndergaard H, Skak K. IL-21: роль в иммунопатологии и терапии рака. Тканевые антигены. 2009;74(6):467–79.

    ПабМед Статья Google ученый

  • Dangaj D, Lanitis E, Zhao A, Joshi S, Cheng Y, Sandaltzopoulos R, et al. Новые рекомбинантные человеческие антитела b7-h5 преодолевают ускользание опухоли от иммунного ответа, усиливая противоопухолевый ответ Т-клеток.Рак рез. 2013;73(15):4820–9.

    КАС ПабМед Центральный пабмед Статья Google ученый

  • Честер С., Дориго О., Берек Дж. С., Корт Х. Иммунотерапевтические подходы к лечению рака яичников. J Иммунный рак. 2015;24;3:7.

    Артикул Google ученый

  • Инаба Т., Ино К., Кадзияма Х., Ямамото Э., Сибата К., Нава А. и др. Роль иммуносупрессивного фермента индоламин-2,3-диоксигеназы в прогрессировании рака яичников.Гинекол Онкол. 2009;115(2):185–92.

    КАС пабмед Статья Google ученый

  • ХЛЛ: когда смотреть и ждать и когда начинать лечение

    Этот контент был актуальным на дату его выпуска. В науке и медицине информация постоянно меняется и может устареть по мере появления новых данных.

    Пункты выдачи:
    • Наблюдайте и ждите может быть подходящей стратегией лечения
    • Нет никаких доказательств того, что раннее лечение приносит какую-либо пользу при хроническом лимфоцитарном лейкозе (ХЛЛ).
    • Лечение должно основываться на том, что происходит с нами, пациентами, а не на нашем ALC (абсолютном количестве лимфоцитов).

    Викторина (где мы будем играть в доктора)

    Через девять месяцев после постановки диагноза другой пациент с ХЛЛ сообщает вам, что его лейкоциты (количество лейкоцитов) составляют 49 000, а АЛК (абсолютное число лимфоцитов) — 42 000. У него есть скопления узлов размером 2 х 1 см в обеих подмышечных впадинах (подмышечных впадинах). Лаборатории в остальном в порядке. Он чувствует себя хорошо, только немного устал и напряжен.Он спрашивает, какие симптомы или результаты лабораторных исследований могут указывать на то, что пора лечить. Вы ему говорите:

    1. Необъяснимая лихорадка >38°C в течение 2 недель без инфекции
    2. Необъяснимая потеря веса >10% в течение 6 месяцев
    3. Ночная потливость более 1 месяца без инфекции
    4. Сильная усталость
    5. Лейкоциты >100 000
    6. Все вышеперечисленное
    7. 1-4

    Правильный ответ номер 7.

    Многие врачи ошибаются и отвечают № 6.

    Это еще одна веская причина стать нашим собственным экспертом или убедиться, что мы консультируемся с ним.

    Причины для лечения включают:
    • B Симптомы (симптомов А нет)
      • Потеря веса >10% от веса тела за предыдущие 6 месяцев
      • Сильная усталость (амбулаторный и способный к самообслуживанию, но неспособный выполнять какую-либо работу
      • Лихорадка >38°C в течение как минимум 2 недель без признаков инфекции
      • Обильные ночные поты в течение более месяца без признаков инфекции
    • Признаки прогрессирующей недостаточности костного мозга, проявляющиеся низкими показателями крови (цитопенией), включая анемию (низкий уровень эритроцитов) или тромбоцитопению (низкий уровень тромбоцитов)
    • Массивная или симптоматическая спленомегалия (увеличение селезенки)
    • Массивные лимфатические узлы или скопления узлов (>10 см) или прогрессирующая или симптоматическая лимфаденопатия (увеличение лимфатических узлов)
    • Аутоиммунная гемолитическая анемия (АИГА, при которой организм атакует собственные эритроциты) и/или иммунная тромбоцитопеническая пурпура (ИТП, при которой организм атакует собственные тромбоциты), которые плохо реагируют на стероиды или другую стандартную терапию
    • Повышение ALC с увеличением более чем на 50% за 2-месячный период или время удвоения лимфоцитов (LDT) <6 месяцев.Если ALC <30 000, LDT не следует использовать в качестве единственного критерия для начала лечения.
    • Последнее показание к лечению, а именно быстрое повышение АЛК, является спорным.

    Обратите внимание, что не существует абсолютного уровня ALC, требующего лечения.

    Предисловие:

    Гематология в целом и ХЛЛ в частности полны жаргона и аббревиатур, которые могут быть как подавляющими, так и обескураживающими. Со временем и опытом вы познакомитесь с терминологией и сокращениями.Мы постараемся объяснить каждый медицинский термин при первом его появлении в статье, но мы будем использовать истинную терминологию, чтобы вы чувствовали себя комфортно и были знакомы с медицинскими терминами, которые вы увидите в своих лабораторных отчетах и ​​в медицинских статьях. Мы также предоставили глоссарий и список сокращений и акронимов для справки.

    Смотреть и ждать:

    Это кажется таким нелогичным. И разочарование. Мы узнаем, что у нас рак, а затем нам говорят сидеть, сложа руки, и смотреть, и ждать, пока наш рак не станет настолько серьезным, что нам нужно его лечить.Разве мы не должны попытаться выбить его, когда он еще находится в зачаточном состоянии и не стал агрессивным и часто громоздким противником? Ответ на этот вопрос на сегодняшний день — решительное НЕТ!

    Причина этой рекомендации избегать лечения до тех пор, пока у нас не появятся серьезные симптомы (см. статью о симптомах), а вместо этого нам говорят «Наблюдать и ждать» или, как многие из нас говорят, «Наблюдать и беспокоиться», в том, что нет доказательств того, что какие-либо помогает ранняя терапия. На самом деле это известное исследование, опубликованное в 1998 году, сравнило «Наблюдай и жди» с ранним вмешательством с хлорамбуцилом, пероральной химиотерапией и стандартом лечения в то время, и обнаружило, что группа, принимавшая хлорамбуцил, чувствовала себя немного хуже.

    По общему признанию, сегодня у нас гораздо лучшие методы лечения. Что мы знаем сейчас, так это то, чего мы не знали тогда, так это то, что на основе наших прогностических показателей можно предсказать, что значительный процент из нас, возможно, никогда не будет нуждаться в лечении и будет иметь нормальную продолжительность жизни. Прием даже «мягкой» химиотерапии, такой как хлорамбуцил, не может улучшить и без того нормальную продолжительность жизни и, скорее всего, увеличит смертность и заболеваемость в этой группе.

    После того исследования 1998 года, как указывает д-р Фурман в следующем видео, по целому ряду причин ничего не доказало свою эффективность в улучшении нашей общей выживаемости, но есть основания полагать, что стоит провести испытания. чтобы выяснить, может ли помочь более раннее вмешательство с некоторыми из новых лекарств у пациентов с самым высоким риском.

    До тех пор, пока мы не получим результаты испытаний, в которых новые агенты используются до того, как появятся какие-либо «причины для лечения» у нелеченых пациентов, данные просто не поддерживают раннее начало лечения. Но, как говорится, я думаю, что эти испытания необходимо провести, чтобы проверить эту теорию.

    ПРИЧИНЫ ДЛЯ ЛЕЧЕНИЯ:

    В выводах в начале статьи перечислены причины, по мнению экспертов, веские причины для начала лечения. Поймите, что эти руководящие принципы были составлены путем помещения многих экспертов по CLL в комнату и запирания дверей до тех пор, пока они не договорятся о своде правил.Они никогда не изучались в клинических испытаниях. Они просто имеют смысл.

    Более того, эти правила не являются жесткими и быстрыми. Например, количество тромбоцитов менее 100 000 является аномально низким и является показателем для лечения в большинстве руководств, но если оно стабильное и не находится в свободном падении, то разумно обсудить с нашим врачом возможность ожидания и последующего наблюдения. тенденция. Беспокойство заключается в том, что если наши показатели станут слишком низкими, то большинство методов лечения будет исключено, поскольку мы не сможем допустить дальнейшего падения уровня в крови, которое так характерно для большего количества химиотерапии.Теперь, хотя это все еще вызывает беспокойство, сегодня это меньше, потому что многие из новых вариантов лечения не так вредны для костного мозга и могут использоваться более безопасно, даже когда у нас уже низкие показатели.

    Это остается сложной частью. Мы не хотим ждать, пока станем слишком больны, чтобы терпеть необходимую терапию для контроля над нашей болезнью, но мы точно не хотим вмешиваться слишком рано.

    Видео пир-обмена OncLive:

    Введение. Предварительное лечение пациентов с ХЛЛ

    В этом видео показано, кто есть кто в исследованиях ХЛЛ.Я благодарен OncLive за его организацию и размещение на youtube.com. В нем рассматривается вопрос о том, когда начинать лечение, и о риске слишком раннего лечения.

    Доктор Киппс говорит, и я соглашаюсь: « У нас есть много новых очень интересных методов лечения, но я думаю, что это справедливое утверждение, что если бы я был пациентом с ХЛЛ, я бы предпочел, чтобы завтра меня лечили даже лучшее понимание того, как использовать эти новые агенты, чем лечение сегодня. »

    Брайан Коффман 2/24 Под редакцией Терри Эванса

    Что означает повышенное количество лимфоцитов

    Когда вы проходите анализ крови, вы можете иногда услышать, что у вас высокое количество лимфоцитов , это обычное состояние после болезни или болезни, известное как лимфоцитоз , но это может быть серьезной проблемой, если оно сохраняется.Здесь, в oneHOWTO , мы собираемся рассказать вам , что означает повышенное количество лимфоцитов , и обо всем, что вам нужно сделать, чтобы снизить его уровень.

    Что это означает?

    Лимфоциты — это тип лейкоцитов, которые находятся в нашем организме и играют очень важную роль в нашей иммунной системе. Они помогают вам в борьбе с болезнями и остаются защищенными и здоровыми. Если вы недавно перенесли инфекцию, заболевание или заболевание, то в вашем организме обычно наблюдается повышенное количество лимфоцитов , также известное как лимфоцитоз.

    Чаще всего это означает, что у вас вирусная инфекция , но иногда это может также означать аутоиммунное заболевание или определенную форму рака или лейкемии. Перейдите к разделу 4, чтобы узнать обо всех возможных причинах повышенного количества лимфоцитов или лимфоцитоза.

    Какой счет считается «высоким»?

    Если вы взрослый человек и у вас более 3000 лимфоцитов (<40%) в одном микролитре крови, то это уже считается повышенным количеством лимфоцитов, также известным как лимфоцитоз .Вы должны знать, что низкий уровень лимфоцитов также может повлечь за собой последствия, поэтому мы советуем вам проверить, каков нормальный диапазон количества лимфоцитов,

    У детей этот порог может меняться в зависимости от возраста, но может достигать 7000 до 9000 лимфоцитов в одном микролитре крови. Точные измерения могут даже варьироваться от одной лаборатории к другой.

    Вы должны знать, что существует два типа лимфоцитоза :

    1. Моноклональный лимфоцитоз : Также известный как MBL, анализ крови покажет низкий уровень CLL (>5000 на микролитр крови).Хотя это не генетическое заболевание, люди старше 40 лет могут иметь более высокую предрасположенность к нему, если оно передается по наследству и увеличивается с возрастом.
    2. Поликлональный лимфоцитоз : Также известный как PPBL (персистирующий поликлональный лимфоцитоз), показывает стабильный MBL, по которому его можно отличить от последнего. PPBL также не должен показывать такое высокое количество лимфоцитов, как MBL. Белые, молодые и курящие женщины относятся к группе повышенного риска.

    Как узнать, есть ли у вас повышенное количество лимфоцитов

    Обычно у человека с высоким числом лимфоцитов , состоянием, которое с медицинской точки зрения называется Лимфоцитоз , физические симптомы отсутствуют.Это означает, что вы никогда не узнаете об этом, если вы не пройдете анализ крови по другой причине, и ваш врач не определит это вместе. Это состояние также не лечится, и с ним можно справиться, только воздействуя на основную причину.

    Если после сдачи анализов вы заметили, что у вас высокий уровень лимфоцитов, очень важно, чтобы вы передали результаты своему терапевту, чтобы он или она могли пройти дополнительные анализы для определения причины.

    Что вызывает повышенное количество лимфоцитов?

    Если у вас диагностировано повышенное количество лимфоцитов , вы должны знать, что существует два типа лимфоцитоза или повышенного количества лимфоцитов: моноклональный и поликлональный, и оба они имеют разные причины.

    Причины моноклонального, или первичного, лимфоцитоза

    Моноклональный лимфоцитоз — это пролиферативное состояние, при котором число лимфоцитов увеличивается в результате заболевания, связанного с лимфоидами. Это вызвано:

    • лимфоидных опухолей
    • пролимфоцитарный лейкоз (PLL)
    • волосатая клеточный лейкоз (HCL)
    • лимфом с лейкозного выражением
    • Большой гранулированных лимфолейкоза
    • Острый лимфобластный лейкоз (ОЛЛ) и хронический лимфоцитарный лейкоз ( ХЛЛ).Лейкемия — это тип рака крови, при котором костный мозг замещается ранними формами лейкоцитов. ALL — это тип лейкемии, при котором в костном мозге образуется большое количество незрелых, недоразвитых лейкоцитов, известных как бласты. Лимфобласты, которые представляют собой незрелые лимфоциты, представляют собой разновидность бластов, присутствующих при ОЛЛ. CLL — это тип лейкемии, характеризующийся наличием избыточного количества зрелых лимфоцитов. Это наиболее распространенный тип лейкемии у взрослых, особенно у пожилых людей, и чаще поражает мужчин, чем женщин.Наиболее распространенными признаками и симптомами являются опухшие лимфатические узлы, усталость и потеря веса.

    Причины поликлонального или реактивного лимфоцитоза

    Поликлональный лимфоцитоз возникает перед воспалительным или инфекционным процессом . Это может быть вызвано:

    O Вирусные инфекции :

    O Бактериальные инфекции:

    • Токсоплазмоз
    • Tuberculosis
    • Brucellosis

    o Posoning, такой, такой, такой, такой, такой, такой, такой, такой, такой, как -товза, такой, такой, такой, такой, такой же, как, такой, такой, такой, как бензот, такой, такой, такой же, как, такой, такой же, как, такой, как я.; нарушения обмена веществ, такие как диабетический или уремический ацидоз; и некоторые виды лечения витамином B12.

    o Острые причины :

    • Септический шок
    • Острова сердечная недостаточность
    • Операция
    • . Домашняя наркомания
    • Transfusions

    O Chronic Causes:

    0

    O Chronic Deapess:

    9003 9003 073073. .93333333.

    333.9073.

    O Chronic.

  • аутоиммунные заболевания и хронические воспаления, такие как болезнь Крона, язвенный колит и васкулит.
  • Если у вас повышенное количество лимфоцитов, вызванное бактериальной или вирусной инфекцией, ознакомьтесь с нашей статьей о том, как снизить повышенное количество лимфоцитов .

    Когда обращаться к врачу

    Повышенное количество лимфоцитов чаще всего обнаруживается, когда у вас уже есть заболевание, и ваш врач назначил анализ для его диагностики. Это означает, что в большинстве случаев лимфоцитоз обнаруживается случайно и обычно является неожиданным обнаружением.Когда у вас есть анализы, поговорите со своим врачом о возможных причинах и последствиях и обсудите наилучший метод лечения для вашего состояния.

    Эта статья носит информационный характер, oneHOWTO не имеет права назначать какие-либо медицинские процедуры или ставить диагноз. Мы приглашаем вас посетить врача, если у вас есть какое-либо состояние или боль.

    Если вы хотите прочитать статьи, похожие на Что означает повышенное количество лимфоцитов , мы рекомендуем вам посетить нашу категорию Болезни и побочные эффекты.

    Советы

    • Поговорите со своим врачом о высоком количестве лимфоцитов, чтобы узнать, достаточно ли это важно.

    Лимфоциты высокие или низкие при ВИЧ?

    Вопрос задан: Чарли Осински, доктор медицины
    Оценка: 4,3/5 (66 голосов)

    Мы обнаружили, что чем ниже общее количество лимфоцитов , тем более клинически выраженным было состояние ВИЧ-инфекции. Значения гемоглобина также были значительно ниже у этих пациентов.У 35% этих больных туберкулез был основным диагнозом, поставленным при поступлении.

    Вызывает ли ВИЧ низкий уровень лимфоцитов?

    Любая серьезная инфекция может временно снизить количество лимфоцитов, но большинство из них протекают остро, до такой степени, что людям требуется госпитализация. Одной из распространенных инфекций , вызывающих низкий уровень лимфоцитов, является ВИЧ. В первые дни эпидемии низкий уровень лимфоцитов был признаком острой или поздней стадии ВИЧ.

    Может ли ВИЧ вызывать повышение числа лимфоцитов?

    Наблюдаемый быстрый рост числа таких клеток в крови предоставил косвенные доказательства того, что CD4 + лимфоцитов обновляются с высокой скоростью во время ВИЧ-1-инфекции.

    У вас высокий или низкий уровень лейкоцитов при ВИЧ?

    Это потому, что ваше тело выделяет больше этих клеток для борьбы с инфекцией. Но если у вас есть определенные заболевания, такие как ВИЧ или рак, количество лейкоцитов может упасть до очень низкого уровня .Он также может снизиться, если вы принимаете лекарства, ослабляющие вашу иммунную систему. Это включает лекарства, такие как химиотерапия.

    Что происходит с лимфоцитами при ВИЧ?

    При заражении ВИЧ иммунная система организма повреждается, что приводит к снижению числа CD4+ Т-лимфоцитов и дисфункции , а также к повышению уровня CD8+ Т-лимфоцитов, что в конечном итоге приводит к дисбалансу CD4+/CD8+.

    Найдено 19 связанных вопросов

    Какое нормальное количество лимфоцитов?

    Для взрослых нормальное количество лимфоцитов составляет от 1000 до 4800 лимфоцитов на микролитр крови .Для детей это от 3000 до 9500 лимфоцитов на микролитр крови.

    Количество лейкоцитов 22000 высокое?

    Конкретное число для высокого (выше нормы) количества лейкоцитов варьируется от одного лабораторного учреждения к другому, но общее эмпирическое правило состоит в том, что число более 10 500 лейкоцитов в микролитре крови у взрослых обычно считается высоким, а 4500-10500 считается в пределах нормы.

    Какие виды рака можно обнаружить с помощью общего анализа крови?

    Общий анализ крови проводится во время диагностики рака, особенно лейкемии и лимфомы , а также во время лечения для контроля результатов. Общий анализ крови также может: Указать, распространился ли рак на костный мозг. Обнаружение потенциального рака почки по повышенному количеству эритроцитов.

    Что вызывает увеличение лимфоцитов?

    Высокий уровень лимфоцитов в крови указывает на то, что ваш организм имеет дело с инфекцией или другим воспалительным заболеванием .Чаще всего временный высокий уровень лимфоцитов является нормальным следствием работы иммунной системы вашего организма. Иногда уровень лимфоцитов повышен из-за серьезного заболевания, такого как лейкемия.

    Насколько низкий уровень лимфоцитов вызывает беспокойство?

    Диагноз лимфоцитопения означает, что количество лимфоцитов в крови ниже 1500 клеток/мкл. У младенцев и детей больше лимфоцитов; менее 3000 клеток/мкл в этом случае считается слишком низким.

    Что происходит, когда количество лимфоцитов низкое?

    Низкое количество лимфоцитов мешает вашему организму бороться с инфекциями . Вы можете заразиться инфекциями, вызванными вирусами, грибками, паразитами или бактериями. Лечение инфекции будет зависеть от ее причины. Вам также может потребоваться лечение после исчезновения инфекции, чтобы предотвратить повторные инфекции.

    Что вызывает низкие лимфоциты в анализе крови?

    Количество лимфоцитов ниже нормального диапазона также может быть временным.Они могут возникать после простуды или другой инфекции , а также быть вызваны интенсивными физическими упражнениями, сильным стрессом или недоеданием. Низкий уровень также может быть признаком состояния, известного как лимфоцитопения или лимфопения.

    Что такое высокий процент лимфоцитов?

    Количество лимфоцитов, значительно превышающее 3000 в микролитре крови, обычно считается лимфоцитозом у взрослых. У детей порог лимфоцитоза зависит от возраста.Оно может достигать 9000 лимфоцитов на микролитр .

    Каковы 2 основных типа лимфоцитов?

    Лимфоциты — это клетки, циркулирующие в крови и являющиеся частью иммунной системы. Существует два основных типа лимфоцитов: Т-клетки и В-клетки . В-клетки производят молекулы антител, которые могут захватывать и уничтожать вторгшиеся вирусы или бактерии.

    Может ли стресс вызвать повышение лимфоцитов?

    1999), никакие лонгитюдные исследования in vivo на людях не показали, что хронически повышенный психологический стресс, например во время академических экзаменов, и повышенные уровни кортизола in vivo связаны со значительным снижением В-лимфоцитов периферической крови.

    Все ли виды рака обнаруживаются в анализах крови?

    Анализы крови обычно проводятся во всех случаях подозрения на рак, а также могут проводиться в плановом порядке у здоровых людей. Не все виды рака обнаруживаются в анализах крови . Анализы крови могут дать информацию об общем состоянии здоровья, например о функциях щитовидной железы, почек и печени.

    Какие виды рака не выявляются при анализе крови?

    К ним относятся рак молочной железы, легких и колоректальный рак , а также пять видов рака — яичников, печени, желудка, поджелудочной железы и пищевода, — для которых в настоящее время нет рутинных скрининговых тестов для людей со средним риском.

    Какие заболевания можно диагностировать с помощью общего анализа крови?

    Какие заболевания может выявить общий анализ крови?

    • Анемии различной этиологии.
    • Аутоиммунные заболевания.
    • Заболевания костного мозга.
    • Обезвоживание.
    • Инфекции.
    • Воспаление.
    • Нарушения гемоглобина.
    • Лейкемия.

    Что такое количество лейкоцитов, вызывающее тревогу?

    В целом, для взрослых количество из более чем 11 000 лейкоцитов (лейкоцитов) в микролитре крови считается высоким числом лейкоцитов.

    Что такое опасно высокий уровень лейкоцитов?

    Нормальное количество лейкоцитов обычно составляет от 4500 до 11000/мкл. Количество лейкоцитов, слишком высокое или слишком низкое, может быть опасным, в зависимости от причины. Высокий уровень лейкоцитов называется лейкоцитозом , который обычно диагностируется, когда уровень лейкоцитов превышает 11 000/мкл.

    Является ли 17000 высоким уровнем лейкоцитов?

    A: Для взрослого человека считается нормальным число лейкоцитов в пределах от 4000 до 11000 лейкоцитов на микролитр крови.Это в среднем — у некоторых здоровых людей может быть более высокий или более низкий показатель.

    Что такое абсолютные лимфоциты в анализе крови?

    Это когда количество ячеек выражается в виде абсолютного числа, а не в процентах. Абсолютное количество лимфоцитов может быть рассчитано как путем умножения общего количества лейкоцитов на процент лейкоцитов , которые являются лимфоцитами.

    Как выглядят пятна лейкемии?

    Leukemia cutis выглядит как красный или пурпурно-красный , а иногда выглядит темно-красным или коричневым. Это влияет на внешний слой кожи, внутренний слой кожи и слой ткани под кожей. Сыпь может включать гиперемию кожи, бляшки и чешуйчатые поражения. Чаще всего появляется на туловище, руках и ногах.

    Насколько высоки лимфоциты при лейкемии?

    Для постановки диагноза хронического лимфолейкоза требуется уровень лимфоцитов , превышающий или равный 5000 В-клеток на мкл в течение как минимум 3 месяцев .