T細胞とは何ですか？
T細胞（Tリンパ球とも呼ばれる）は、人体にある感染と闘う白血球です。その主な役割は、抗原と呼ばれる異物に対する免疫系の反応を決定することです。T細胞は、もう1つの主要なリンパ球であるB細胞と補数関係にあります。何百万ものT細胞とB細胞が体内で循環し、それぞれがほぼすべての抗原に反応できる独自の受容体を持っています。
T細胞は、骨髄の幹細胞から発生し、リンパ系にある胸腺という小さな腺に移動して増殖し、成熟します。そのため、T細胞（胸腺由来細胞）と呼ばれています。ここで、T細胞は、ヘルパー細胞、制御細胞、細胞毒性細胞、記憶細胞などの特殊な亜型に分化します。準備が整うと、T細胞は末梢組織に分散するか、血液やリンパ系を循環して、適切な抗原に遭遇するとその役割を果たします。例えば、ヘルパーT細胞は、B細胞を抗体産生細胞である形質細胞への形質転換を促進するサイトカインという化学伝達物質を放出します。制御T細胞は、過剰な免疫反応を抑制し、細胞傷害性T細胞は、感染細胞や癌細胞を標的として破壊します。
がん治療研究におけるT細胞とオルガノイドの共培養の応用
免疫系を利用してがん細胞を特異的に攻撃する免疫療法は、がん治療の追加療法として注目されています。この療法には、CAR-T細胞（キメラ抗原受容体エンジニアリングT細胞）、腫瘍浸潤リンパ球（TIL）、その他の遺伝子組み換えT細胞などが含まれます。
非固形がん（血液がん）の治療には有効ですが、がんの大多数を占める固形腫瘍患者では効果が限定的です。高い失敗率の主な原因の一つは、免疫抑制的な腫瘍微小環境（TME）です。
T細胞の動員と細胞毒性活性を高めることは、がん免疫療法の成功に不可欠です。前臨床の科学研究では、3D細胞モデルは、TMEの物理的および化学的条件をよりよく模倣することで、2D単層培養よりも優れています。
例えば、患者由来オルガノイド（PDO）は、TMEの物理的および化学的シグナルをよりよく再現するため、従来の2D単層培養よりも優れています。研究によると、PDOは元の腫瘍と同様に薬剤に反応することが示されており、治療成績の改善の可能性が注目されています。また、PDOは、固有の不均一性、長期安定性、ハイスループットスクリーニングへの適合性、腫瘍の特徴をよりよく捉える能力などの利点もあり、優れた前臨床モデルシステムとなっています。
ワークフロー例：T細胞によるCRCオルガノイドの形態変化
T細胞の研究は、研究者の具体的な目標に応じて幅広い研究分野を網羅する、多面的でダイナミックな分野です。T細胞の研究プロジェクトでは、その主な目的によって、モデルやワークフローの選択など、実験の設計が決まる場合が多くあります。
ここでは、T細胞による大腸がん（CRC）オルガノイドの形態変化を分析するために設計されたワークフローの例をご紹介します。
ステップ1-5）オルガノイドモデルの培養–このワークフローは、バイオリアクターで増殖させた患者由来の結腸直腸癌（CRC）オルガノイドの培養から始まりますが、既製のPDOの代替として、広く使用されている細胞株を使用してモデルを作成することもできます。次に、細胞をプレートに播種します。図には示されていませんが、このプロセス全体に自動化を導入することで、離席時間を短縮することができます。
ステップ6-7）共培養用のT細胞の準備–凍結解凍したT細胞を化学物質と混合して刺激し、蛍光色素で標識してから、オルガノイドと共培養します。刺激していない免疫細胞は陰性対照として使用します。
ステップ8）自動タイムラプスイメージング
当社の高度なハイコンテントソリューションである、高解像度カメラと3D構造を撮影するための専用ソフトウェアを搭載したImageXpress® Confocal HT.ai ハイコンテントイメージングシステムを使用して、数時間ごとに自動生細胞イメージングを行います。これらの画像は、高度な人工知能（AI）を使用して画像を解釈しやすい結果に変換するIN Carta画像解析ソフトウェアに送られます。
AIによるデータ分析-AI搭載のIN Cartaソフトウェアは、研究者が3DモデルとT細胞の相互作用を研究する方法を大幅に改善することができます。ディープラーニングに基づくセグメンテーションや機械学習に基づく分類などの高度な技術を使用して画像を分析し、データを分類することで、研究者がT細胞の挙動を正確かつ効率的に評価するのに役立ちます。
