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医治性抗体广泛用于医治严重疾病。它们中的大多数会改变免疫细胞并在免疫突触内发挥作用。指导体液免疫反映的重要细胞间相互作用。尽管生成并评估了许多抗体设计，但缺乏用于系统抗体表征和功效展望的高通量工具。
德国环境健康研讨中心（German Research Center for Environmental Health）和罗氏制药（Roche）的研讨团队，开发了一个全面的开源框架 scifAI（单细胞成像流式细胞术 AI），用于对成像流式细胞术 (IFC) 数据进行预处理、特征工程和可解释的展望机械进修。
该研讨以「Explainable machine learning for profiling the immunological synapse and functional characterization of therapeutic antibodies」为题，于 2023 年 11 月 30 日发布在《Nature Communications》。
免疫突触的变成是 T 细胞与其相应的抗原呈递细胞（APC）相互作用诱导的适应性免疫反映的第一个事件。这种快速变成的细胞-细胞界面是由 T 细胞受体（TCR）辨别负载肽的主要组织相容性复合物（MHC）启动的。它涉及细胞骨架肌动蛋白丝的重排以及向新生突触招募信号份子、共刺激份子、共抑制份子和粘附份子。
这一过程对于触发和微调 T 细胞反映并确保完整的免疫反映至关重要。在几种免疫相关疾病中观察到功效失调的免疫突触变成，因此被认为是通过调节其组装或功效来刺激或抑制免疫反映的潜在靶标。例如，开发了各种改变免疫突触变成的医治性抗体，以医治癌症和自身免疫性疾病。
尽管近年来在开发免疫突触靶向剂方面取得了重大进展，但仍然需要进一步完善化合物，特别是提高其功效。已经确定抗体大小和形式、剂量以及靶标表达可能是免疫突触变成及其对 T 细胞功效影响的关键参数。
然而，到目前为止，还没有研讨提供一种工具来系统地量化和表征免疫突触的形态，研讨其与 T 细胞反映的相关性，或辨别展望抗体体外功效的特性。因此，只有一组与研讨免疫突触相关的文献指导的荧光染色被设置在其他非目标方法中，从而允许探索广泛的可能特征。
为此目的进行高通量数据采集的关键技术是成像流式细胞术（IFC），它将传统流式细胞术的优点与单细胞水平的深度多通道成像相结合。IFC 最近已成功应用于可视化和量化原代人 T:APC 细胞缀合物的免疫突触。然而，这些研讨都没有调查 T 细胞功效中免疫突触的变成。
最近的研讨证明了机械进修算法在对高通量成像数据进行更稳健和更准确的分析方面的潜力，这种方法已被证明可以克服传统门控策略的局限性。利用机械进修进行 IFC 数据分析还能够辨别细胞中的形态形式，结合 RNA 和蛋白质数据分析，并实施展望模型。
图示：可解释的机械进修可以根据 IFC 数据准确展望免疫相关的细胞类别，并辨别信息最丰富的图像特征。（来源：论文）
在这里，德国环境健康研讨中心和罗氏制药的研讨人员提出了 scifAI，这是一种机械进修框架，用于基于模块化开源实现对高通量成像数据进行高效且可解释的分析。
该团队还发布了最大的公开多通道 IFC 数据集，其中包含来自多个捐赠者的超过 280 万张原代人类 T-B 细胞缀合物图像，并演示了如何使用 scifAI 来检测形式和构建展望模型。
论文中，该团队展示了 scifAI 框架在以下方面的潜力：
（1）展望免疫相关细胞类别频率；
（2）免疫突触的系统形态学分析；
（3）供体间、实验间和实验内变异性的研讨；
（4）医治性抗体作用形式的表征；
（5）其体外功效的展望。
将使用 IFC 的免疫突触高通量成像与严格的数据预处理和机械进修相结合，使制药行业的研讨人员能够筛选新型候选抗体，并在功效、作用形式见解和抗体特性方面改进对先导份子的评估，例如亲和力、亲和力和格式。
论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-023-43429-2