質譜流式應用文章分析——人體健康監測
在免疫系統中，主要成分是不同型別的免疫細胞和它們與之交流的細胞因子。雖然血液本身不是免疫器官，但它是大多數免疫細胞在體內迴圈的渠道，特別是在接種疫苗等免疫刺激之後，甚至遠端過程也能反映在血液樣本中，因此是極佳的檢測免疫狀態的生物樣本[1]（圖1）。
圖1. 血液可以作為人類免疫系統質譜流式分析的視窗
由於免疫細胞不僅是機體免疫應答功能的重要成分，還是免疫系統幾乎全部免疫功能的主要執行者，所以，免疫細胞檢測最能準確且全面的評估受檢者的免疫狀況，其中，淋巴細胞亞群的變化是免疫檢測的重點[2]（圖2）。系統生物學方法旨在識別給定系統的主要元件，並測量這些元件如何響應系統的擾動而變化。使用質譜流式技術可以系統的分析機體的所有的免疫細胞亞群及其狀態，進而達到健康監測的作用。
圖2. 質譜流式技術分析的免疫系統常見細胞
免疫系統具有巨大的個體與個體的多樣性。免疫力本質上是可變的，因為它由最多型性的基因控制，並由高度敏感的環境感測器塑造，這些感測器能夠將免疫力推向無數的功能配置。在現代人類中，多種免疫相關疾病反映了這種免疫狀態多樣性的臨床後果，更好地瞭解導致這種變異性的原因可能有助於確定更多的精準醫療策略。常見的遺傳變異、年齡和性別等內在因素以及常見的環境暴露都會引起機體免疫系統的變化[3]（圖3）。
圖3. 免疫多樣性作為一種進化策略
隨著越來越多研究使用質譜流式技術研究各種疾病的免疫失調，也越來越需要健康個體免疫引數作為參考。2022年有研究使用質譜流式技術（CyTOF）分析了86個健康捐獻者的血液，獲取了包含86個健康個體的細胞丰度和訊號水平基線，以及它們在15種刺激條件下的免疫反應資料。研究重點對12個主要免疫群體進行了門控，並探索了它們對15種刺激條件（刺激包括：GM-CSF、IFNα2、LPS、IL-6、Resiquimod (R848)、IFNγ、TNFα、IFNβ*、CD40L soluble dimer (“MegaCD40L”)、PMA and ionomycin*、IL-12、IL-4、IL-2、Gamma-inactivated vegetative Bacillus anthracis Ames、Zaïre Ebolavirus-like particles）的反應，提供了細胞特異性免疫標誌物的參考範圍，並突出顯示了跨性別和年齡的差異[4]（圖4）。
圖4. 使用質譜流式技術對健康個體進行免疫分析
質譜流式資料產生了2160個免疫“特徵”，接著該研究分離了199個特徵，這些特徵是與主要生物反應相關的細胞型別中已知的刺激啟用訊號通路。透過相關性分析，文章將質譜流式生成的免疫特徵與與供體之間的所有其他特徵相關聯，確定了免疫特徵模組，這些模組表明存在基於跨細胞型別的訊號通路反應的免疫系統的底層結構（圖5）。各個模組具有自己的特徵（圖6）。
圖5. 免疫變異能夠檢測主要由訊號蛋白定義的反應模組
圖6. 基於質譜流式生成的各反應模組的特徵
在質譜流式生成免疫反應被劃分成基於訊號的模組後，該研究接下來試圖確定該組織是否可以表徵個體之間免疫狀態的差異。文章關注的是這種模組化結構是否能夠按性別分層（圖7）。
圖7. 透過免疫模組建模對男性和女性之間的免疫反應進行分析
透過構建預測模型，文章發現模組化結構可能捕獲免疫狀態的相關變異性，從而揭示免疫訊號的性別差異。主要表現爲男性供體的反應明顯高於女性，主要在淋巴細胞中的pSTAT1和骨髓亞群中的pTBK1中檢測到，而女性供體在單核細胞和中性粒細胞中的pERK1/2、pCREB和pP38特徵水平較高，這與目前已知的研究一致（女性免疫系統已被證明在臨床和細胞水平上具有比男性免疫系統更高的炎症表型）（圖8）。
圖8. 質譜流式揭示男性和女性具有不同的免疫反應特徵
免疫反應因個體和個人健康史而異，獨特的環境條件應共同決定免疫細胞的現狀。然而，這種異質性背後的分子系統仍然難以捉摸。2022年，有研究對171個健康個體進行了系統性的單細胞測序和單細胞質譜流式分析[5]（圖9）。
圖9. 健康個體單細胞資料的生成和評估
文章發現不同個體之間的免疫細胞譜存在很大差異，這些模式甚至在同一個人內部也顯示出每日波動。在T細胞和B細胞受體庫也觀察到類似的多樣性（圖10）。
圖10. 質譜流式揭示七個健康個體中PBMC的多樣性
健康狀態下的詳細免疫細胞圖譜應提供必要的背景資訊，以瞭解個體暴露於各種環境條件時的免疫反應。爲了證明這一想法，文章對相同的人接種了流感疫苗和SARS-CoV-2疫苗進行了類似的單細胞分析（圖11）。接種流感疫苗後，文章觀察到幾個特徵，包括單核細胞（主要是CD14經典單核細胞）的擴增在接種疫苗後立即被檢測為刺激的主要反應者，之後是PBMC中幼稚B細胞的暫時減少，CD4 T細胞和γδ T細胞也暫時減少，而CD8 T細胞，NK細胞和DC細胞保留其原始群體大小。在接種SARS-CoV-2疫苗後，觀察到了類似的特徵，但SARS-CoV-2對單核細胞的初始誘導通常更高，這也許與該疫苗在該個體中的炎症副作用（例如發燒和炎症）比流感疫苗更強的事實一致。
圖11. 免疫細胞基因表達譜的擾動取決於流感疫苗接種
同時，文章也檢測到個體之間對疫苗的不同反應（圖12）。例如，H7個體最初具有較高比例的NK細胞，這與其免疫細胞譜的變化不如H1和H6相關。這一觀察結果可能反映了該個體的高齡或在其原始狀態下以NK細胞為中心的免疫細胞活性的普遍水平，可能基於該個體的病史。雖然這個人最終獲得了足夠的抗體水平，但獲得的水平在某種程度上低於H1和H6。CD69水平的變化始終不那麼顯著，這反過來表明疫苗反應取決於個體的原始免疫狀態。因此單細胞免疫細胞譜資料應成爲了解可變免疫反應的基礎資料資源，這些免疫反應對每個人來說是獨一無二的。
圖12. 質譜流式分析的H1、H6和H7接種SARS-CoV-2疫苗後細胞型別轉變
免疫細胞譜會隨著機體狀態變化而發生變化。當機體在發生疾病時，直接將其免疫狀態與健康時的免疫細胞圖譜相比較，可以快速的瞭解免疫細胞的狀態變化。重要的是，一旦疾病發展，健康狀態的概況就會丟失。因此，應事先收集此類資訊，應該需要“個人免疫學記錄”，這些記錄不僅可能包括資料資源，還包括儲存的生物材料樣本。
質譜流式技術（Mass Cytometry）在藥物開發和生物製品表徵中的潛力巨大。質譜流式細胞術將質譜技術與流式細胞儀相結合，能夠實現對單個細胞的生化成分進行深入研究，幫助我們理解疾病機制，驗證藥物的效果，發現新的藥物靶點以及增強生物製藥質量控制。這在生物製品表徵中非常有用，它可以幫助解決以下一些問題：
單細胞層次的分子表徵：傳統的質譜技術通常需要大量的樣本以獲取可靠的結果，而質譜流式技術則可以分析單個細胞的生化成分，這可以幫助我們更深入地理解細胞的生物學特性。
生物分子的定量分析：質譜流式技術可以對細胞內的生物分子進行定量分析，包括蛋白質、代謝物和其他生物分子。
細胞異質性的研究：細胞群體中的細胞並非完全相同，它們之間的差異可能影響疾病的發展和治療的效果。質譜流式技術可以幫助我們研究這種細胞異質性。
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參考文獻
[1] Brodin P, Davis MM. Human immune system variation. Nat Rev Immunol. 2017 Jan;17(1):21-29. doi: 10.1038/nri.2016.125. Epub 2016 Dec 5. PMID: 27916977; PMCID: PMC5328245.
[2] McComb S, Thiriot A, Akache B, Krishnan L, Stark F. Introduction to the Immune System. Methods Mol Biol. 2019;2024:1-24. doi: 10.1007/978-1-4939-9597-4_1. PMID: 31364040.
[3] Liston A, Humblet-Baron S, Duffy D, Goris A. Human immune diversity: from evolution to modernity. Nat Immunol. 2021 Dec;22(12):1479-1489. doi: 10.1038/s41590-021-01058-1. Epub 2021 Nov 18. PMID: 34795445.
[4] Fragiadakis GK, Bjornson-Hooper ZB, Madhireddy D, Sachs K, Chen H, McIlwain DR, Spitzer MH, Bendall SC, Nolan GP. Variation of Immune Cell Responses in Humans Reveals Sex-Specific Coordinated Signaling Across Cell Types. Front Immunol. 2022 Mar 28;13:867016. doi: 10.3389/fimmu.2022.867016. PMID: 35419006; PMCID: PMC8995898.
[5] Kashima Y, Kaneko K, Reteng P, Yoshitake N, Runtuwene LR, Nagasawa S, Onishi M, Seki M, Suzuki A, Sugano S, Sakata-Yanagimoto M, Imai Y, Nakayama-Hosoya K, Kawana-Tachikawa A, Mizutani T, Suzuki Y. Intensive single-cell analysis reveals immune-cell diversity among healthy individuals. Life Sci Alliance. 2022 Apr 5;5(7):e202201398. doi: 10.26508/lsa.202201398. PMID: 35383111; PMCID: PMC8983398.
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