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ヒト免疫系のプロファイリングは、その疾患における役割を理解するために不可欠ですが、高度で新しい技術を必要とします。スペクトルフローサイトメトリー(SFM)は、単一細胞レベルで深いプロファイリングを可能にします。これは、1回の測定で多くの蛍光パラメーターを検出できるため、患者材料が限られている場合に非常に便利です。しかし、これらの高次元データセットの設計と分析は依然として複雑です。我々は、自然免疫および適応免疫細胞の構成を特定できる42パラメーターパネル(40種類の市販蛍光色素、1つのスタックされた蛍光色素、および自家蛍光(AF)パラメーター)を最適化しました。これは、末梢全血で最適化された初の42パラメーターパネルであり、複雑さの点で40色の他の発表されたOMIPを上回ります。このパネルを用いることで、好酸球、好塩基球、好中球、単球、樹状細胞、CD4 T細胞、CD8 T細胞、調節T細胞、粘膜関連不変T(MAIT)細胞、γδ T細胞、B細胞、NK細胞、樹状細胞、内因性リンパoid細胞(ILC)を特定できます。さらに、共刺激、チェックポイント、活性化、ホーミング、および成熟マーカーを活用することで、このパネルはより深い表現型解析を可能にします。1回の測定で、FlowSOMによって80以上の異なる免疫細胞サブセットが特定され、手動で注釈が付けられました。結論として、この高次元SFMパネルを用いて、疾患を理解し、治療反応をモニタリングするための免疫プロファイルを生成することを目指します。
Waaijer et al. (Mon,) はこの問題を研究しました。
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