单个细胞的转录组和蛋白质组分析能通过提供健康和疾病组织的细胞蓝图来彻底改变科学家们对生物现象的解释，然而，这些方法并没有描述细胞不断改变其生化特性和下游行为输出的动态情况。近日，一篇发表在国际杂志Nature上题为“Behavioural immune landscapes of inflammation”的研究报告中，来自西班牙的科学家们通过研究发现，免疫系统的循环中性粒细胞火灾炎性过程中会获得不同的行为模式，相关研究识别出了与人类心血管疾病相关的有害中性粒细胞行为。同时本文研究提供了重要的信息，或能帮助开发新型疗法尽可能减少心肌梗塞所带来的后果。
中性粒细胞是构成机体第一道防线的免疫细胞，但其同时与会损害健康细胞，包括心血管系统中的细胞，研究者表示，目前多项研究都将血液中中性粒细胞的存在与高风险的心血管疾病以及疾病严重性关联起来。然而，仅仅通过清除中性粒细胞似乎并不太可能保护机体的心血管系统，因为这或许会让机体对威胁它的病原体变得毫无抵抗力。为了解决这个问题，研究人员就开始寻找识别会引发血管损伤的特殊类型的中性粒细胞，他们通过利用高分辨率的活体显微镜分析了这些细胞，这种显微镜技术能帮助研究者可视化分析活体动物毛细血管内的细胞。
随后研究人员设计出了一种高度新颖的计算系统，其能通过对大小、形状和运动改变的简单测量来分析细胞在血管中的行为，这项分析就识别出了在炎性过程中的三种中性粒细胞模式，但仅有一种以大尺寸和接近血管壁为特征的模式与心血管损伤有关。将这种计算系统与动物模型中的大量遗传学分析相结合，研究人员就能识别出负责有害中性粒细胞行为的分子。
研究者发现，引起这种病理性行为的原因是一种名为Fgr的单一分子，这一发现对于选择高校的药物来预防心肌梗死后的炎症核细胞死亡非常关键，目前研究者的想法就是能继续进行检测和分析来将其转化为患者的临床疗法。研究者认为，这项研究不仅标志着心血管疾病疗法改善的重大进展，也标志着分析免疫细胞的方法学；利用目前的技术，研究人员就能分析每个细胞中大量的基因和分子，这或许就能使得研究人员发现与疾病发生相关的众多细胞群。研究者表示，我们所开发的模型非常特殊，因为其能帮助我们识别细胞，不仅是从其遗传特性，而是从在疾病状态下的活性触发，而这是研究免疫过程的一种全新方法，其能利用疾病状态的动态特性来产生新的信息。
研究者Hidalgo说道，这种方法的关键在于中性粒细胞在几秒内改变其形状、活性和迁移的能力，这些快速变化也仅会在显微镜下被捕捉到；为了充分提取这些图像的潜力，研究人员通过联合研究开发了一种新型计算机视觉技术，其能对活体组织进行测量。此外，这项研究还需要科学家们付出巨大的努力来开发所需的计算能力，从而系统性地结合和比较来自于成千上万个细胞的巨大数据集，目前这项技术已经被用于其它类型的数据，但这却是研究人员第一次利用其来处理显微镜数据的案例，而且相关研究结果也让研究人员非常惊讶。
研究人员希望这种新方法或能应用到其它科学研究领域，目前研究者的想法是将这种方法用于其它环境中，比如感染或癌症中，在这些环境下，免疫细胞在疾病进展过程中发挥着重要角色；综上，本文研究结果表明，行为蓝图或能报告较高的细胞分辨率下动态环境的独特属性。
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