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Microfluidics guided by deep learning for cancer immunotherapy screening

免疫疗法 癌症研究 肿瘤浸润淋巴细胞 间质细胞 免疫系统 肿瘤微环境 渗透(HVAC) 细胞毒性 癌症免疫疗法 基质 医学 生物 免疫学 体外 材料科学 生物化学 免疫组织化学 复合材料
作者
Zheng Ao,Hongwei Cai,Zhuhao Wu,Liya Hu,Asael Nunez,Zhuolong Zhou,Hongcheng Liu,Maria Bondesson,Xiongbin Lu,Xin Lu,Ming Dao,Feng Guo
出处
期刊:Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America [Proceedings of the National Academy of Sciences]
卷期号:119 (46)
标识
DOI:10.1073/pnas.2214569119
摘要

Immunocyte infiltration and cytotoxicity play critical roles in both inflammation and immunotherapy. However, current cancer immunotherapy screening methods overlook the capacity of the T cells to penetrate the tumor stroma, thereby significantly limiting the development of effective treatments for solid tumors. Here, we present an automated high-throughput microfluidic platform for simultaneous tracking of the dynamics of T cell infiltration and cytotoxicity within the 3D tumor cultures with a tunable stromal makeup. By recourse to a clinical tumor-infiltrating lymphocyte (TIL) score analyzer, which is based on a clinical data-driven deep learning method, our platform can evaluate the efficacy of each treatment based on the scoring of T cell infiltration patterns. By screening a drug library using this technology, we identified an epigenetic drug (lysine-specific histone demethylase 1 inhibitor, LSD1i) that effectively promoted T cell tumor infiltration and enhanced treatment efficacy in combination with an immune checkpoint inhibitor (anti-PD1) in vivo. We demonstrated an automated system and strategy for screening immunocyte-solid tumor interactions, enabling the discovery of immuno- and combination therapies.
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