면역요법을 위한 T 세포 및 3D Cell Models
항암 요법 연구를 위해 오가노이드와 스페로이드 (Spheroid)를 사용해 T세포의 역량 활용
T 세포란?
T 세포(T 림프구라고도 함)는 인체에서 발견되는 감염과 싸우는 백혈구입니다. 이는 주요 역할은 항원이라고 불리는 이물질에 대한 면역 체계의 반응을 결정하는 데 도움을 주는 것입니다. 이는 또 다른 주요 림프구 유형인 B 세포에 의해 보완됩니다. 합쳐진 수백만 개의 T 세포와 B 세포는 신체 전체를 순환하며, 각 세포는 사실상 모든 항원에 반응할 수 있는 독특한 수용체를 갖추고 있습니다.
T 세포는 골수의 줄기세포에서 발달하여 흉선이라 불리는 림프계의 작은 샘으로 이동하여 증식하고 성숙합니다. 이것이 이 세포를 T 세포(흉선 유래 세포)라고 부르는 이유입니다. 여기서 T 세포는 헬퍼 세포, 조절 세포, 세포독성 세포 및 기억 세포와 같은 특수한 하위 유형으로 transformation됩니다. 준비가 되면, T 세포는 말초 조직에 분포되거나 혈액과 림프계를 순환하면서 적절한 항원을 만나 기능을 수행합니다. 예를 들어, 헬퍼 T 세포는 cytokine이라는 화학적 전달 물질을 방출하는데, 이 물질은 B 세포를 항체를 생성하는 형질 세포로 transformation시키는 것을 촉진합니다. 조절 T 세포는 과다 활성을 방지하기 위해 면역 반응을 조절하는 반면, 세포독성 T 세포는 감염된 세포나 암 세포를 표적하여 파괴합니다.
Mitotracker(왼쪽), T 세포(가운데), TL 채널(오른쪽)을 포함한 3D Custom Module Editor 인터페이스.
암 치료 연구를 위한 T 세포 및 오가노이드 공동 배양의 응용 분야
면역 체계를 활용해 암 세포를 특이적으로 표적하는 면역 요법은 암 치료의 추가적 형태로 주목을 받고 있습니다. 여기에는 CAR T세포(키메릭 항원 수용기 조작 T 세포), 종양 침윤 림프구(TIL), 기타 유전적으로 변형된 T 세포가 포함됩니다.
이 치료는 다양한 비고형암(혈액암) 치료에 효과적이지만, 대부분의 암을 차지하는 고형암 환자에게는 효과가 제한적입니다. 실패율이 높은 한 가지 이유는 면역 억제적 종양 미세환경(TME)입니다.
성공적인 암 면역 치료를 위해서는 T세포 모집과 세포독성 활동을 강화하는 것이 중요합니다. 전임상 과학 연구에서 3D Cell Models는 TME의 물리적 및 화학적 조건을 더 잘 모방하여 2D 단층 배양보다 더 많은 장점을 제공합니다.
예를 들어, 환자 유래 오가노이드(PDO)는 TME의 물리적, 화학적 신호를 더 잘 재현하기 때문에 기존의 2D 단층 배양보다 우수합니다. 연구에 따르면 PDO는 원래 종양과 유사한 약물에 반응하는 것으로 나타나, 치료 결과를 개선할 수 있는 잠재력이 강조되었습니다. PDO는 또한 내재적 이질성, 장기적인 안정성, high-throughput screening에 대한 적합성, 종양 특성을 포착하는 더 나은 역량과 같은 장점을 제공하여 우수한 전임상 모델 시스템이 됩니다.
실험과정 예시: T 세포에 의한 CRC 오가노이드의 형태학적 변화
T 세포 연구는 연구자들의 구체적인 목표에 따라 광범위한 연구를 포괄할 수 있는 다각적이고 역동적인 분야입니다. T 세포 연구 프로젝트의 주요 목적은 종종 실험 설계, 특히 모델과 실험과정의 선택을 결정하는 데에 영향을 줍니다.
다음은 대장암(CRC) 오가노이드의 T 세포 유도 형태학적 변화를 분석하도록 설계된 실험과정 예시 중 하나입니다.
1 - 5 단계) 배양 오가노이드 모델 - 이 실험과정은 생물반응기에서 확장된 환자 유래 대장암(CRC) 오가노이드를 배양하는 것으로 시작하지만, 널리 사용되는 세포주를 대신 사용하여 기성 PDO 대신 모델을 생성할 수도 있습니다. 그런 다음 세포를 플레이트에 Seeding합니다. 그림에는 나타나지 않았지만, 이 과정 전반에 걸쳐 자동화를 활용하면 워크 어웨이 시간을 늘릴 수 있습니다.
6 - 7 단계) 공동 배양을 위한 준비된 T 세포 – 자극된 T 세포를 해동된 T 세포를 화학 물질과 결합하여 생성한 후, 오가노이드와 공동 배양하기 전에 형광 염색시약으로 표지합니다. 자극을 받지 않은 면역 세포는 음성 대조군으로 사용됩니다.
8 단계) 자동화된 time-lapse imaging
첨단 high-content 솔루션인 ImageXpress® Confocal HT.ai high-content imaging 시스템을 사용하여 몇 시간마다 자동으로 live cell imaging을 실시하며, 이 시스템에는 high resolution 카메라와 3D 구조를 캡처하는 특수 소프트웨어가 장착되어 있습니다. 이후 이러한 이미지는 고급 인공지능(AI)을 사용하여 이미지를 쉽게 해석할 수 있는 결과로 변환하는 IN Carta 이미지 분석 소프트웨어에 입력됩니다.
AI 기반 데이터 분석 – AI 기반 IN Carta 소프트웨어는 연구자들이 3D 모델을 사용하여 T 세포 상호작용을 연구하는 방식을 획기적으로 개선할 수 있습니다. 이 기술은 딥 러닝 기반 세분화, 머신 러닝 기반 분류와 같은 고급 기술을 활용해 이미지를 분석하고 데이터를 분류해 연구자들이 T 세포 거동을 정확하고 효율적으로 평가할 수 있도록 돕습니다.
이 사례에서 연구자들은 딥 러닝 세분화 과정에서 IN Carta를 사용하여 오가노이드에 대한 마스크를 쉽게 생성하고, 머신 러닝 분류 단계에서 오가노이드를 손상되지 않은 오가노이드(분홍색)와 변형된 오가노이드(녹색)로 분류합니다. 이는 시간이 지남에 따라 변형된 오가노이드의 수가 증가함을 보여줍니다.
High-content screening을 위한 T세포 실험과 분석법
최첨단 3D Imaging 및 데이터 분석 방법은 면역 치료를 위한 T 세포 및 오가노이드 공동 배양 연구를 수행하는 데 매우 중요합니다. 이러한 실험과정은 high-content imaging, 자동화, AI 기반 데이터 분석 소프트웨어로부터 큰 이점을 얻을 수 있습니다. 아래 자료를 통해 T세포 assay 방법에 대해 자세히 알아보세요.