多玛克科技（北京）有限公司-神经免疫

为什么要研究神经免疫

2012年《Nature Neuroscience》发表社论文章“Focus on neuro-immune interactions”，大家的目光逐渐转向一门较新的交叉学科，神经免疫学(NeuroImmunology)。近10年来，以NeuroImmunology为主题发表的文献数量累计达到了1万余篇，其中自2020年起每年至少1000+以上的相关研究内容发表在各大杂志平台。神经免疫学研究领域正在蓬勃发展。神经免疫学重点探讨的内容，不单囊括了免疫反应对神经系统的影响，更强调神经机制对免疫反应的正向和负向调节的作用。神经系统与免疫系统，曾经被认为是独立且不同的两个部分，但随着研究越来越深入发现，许多不同的功能，包括内源性宿主防御、疾病反应和感染后或损伤修复等等，都取决于神经和免疫系统的活动和相互作用。

神经免疫学的研究目的是揭示神经元、胶质细胞、免疫细胞和分子信号如何影响神经发育、功能和疾病。当前神经免疫学正处于一个活跃而多样化的领域，研究的主题包括神经退行性疾病、自身免疫性脑脊髓炎、神经发育障碍、精神障碍、感染性脑炎、肿瘤免疫治疗等。随着科技的进步，利用新的技术和方法，如基因编辑、单细胞测序、多色免疫荧光，AI组织学分析等，来揭示神经免疫通讯的分子和细胞基础，以及为预防和治疗神经免疫相关的疾病提供新的策略和靶点。

研究现状

1.单细胞识别技术，可以做到组织内不同大小、染色强度、形态等差异性非常大的细胞核、质、膜多组分准确识别，保证细胞统计准确性。使用StrataQuest定量分析软件可以实现小胶质细胞神经元识别，通过分析小胶质细胞：胞体面积、神经纤维分支数目，分支末端数目、突起平均长度，最长突起长度等参数则可以定义小胶质细胞激活。(细胞核识别及神经识别)

多玛克定量分析服务

2.AI辅助classifier 识别神经元突触，海马区，血管等脑组织中的特定组织结构，并通过空间距离分析定位组织周围的细胞分布情况。（神经元突触及血管识别）

多玛克可以实现在神经组织原位研究中，同时提供7重免疫荧光以上染色方案、全景Z轴高速共聚焦成像、脑神经单细胞定量及神经突起形态学分析、深度免疫空间微环境互相作用分析的服务。多玛克不仅针对神经免疫的研究，也可拓展到生物体其他免疫器官甚至免疫相关的重要组织器官研究提供优质的多色染色及分析服务。

神经免疫学是研究神经系统和免疫系统之间相互作用的领域。尽管在这个领域已经取得了一些重要的进展，但仍然存在一些难点和挑战需要克服：

研究难点与挑战

复杂性和多样性

神经免疫学涉及多种类型的细胞、分子和信号通路之间的复杂相互作用。神经系统和免疫系统具有广泛的多样性，因此理解这些系统的相互作用需要克服复杂性和多样性带来的挑战。

缺乏完整的认识

我们对神经免疫系统的完整了解仍然有限。这包括神经元和免疫细胞之间的相互作用、神经递质如何影响免疫反应以及免疫细胞如何调节神经系统功能等方面。我们需要通过进一步的研究来揭示这些机制的细节。

疾病机制

神经免疫学的另一个重要目标是揭示神经免疫系统在疾病发展和进展中的作用。许多神经系统疾病和免疫系统疾病都与神经免疫相互作用的紊乱有关，但我们对于这些疾病的机制和相互作用的理解仍然有限。研究人员需要解决这些挑战，以便更好地理解神经免疫系统在疾病中的作用，并为疾病的预防和治疗提供新的策略。

新的技术

研究神经免疫系统的挑战之一是开发适用于复杂和高度动态相互作用的实验技术。相比常规的组织切片，传统神经系统的原位研究依赖更厚组织切片才可以保留更丰富完整的神经突起信息，但是更厚的组织切片使染料更难以渗透均匀，对免疫荧光染色是一项巨大挑战。如何获得更丰富清晰的立体信息，可能涉及到开发新的成像技术和分析方法，以便能够对神经免疫相互作用进行观察和测量。

在神经免疫研究中多玛克技术服务可以解决的难点

针对神经复杂性和多样性的定量分析需求的挑战

研究神经免疫系统的挑战之一是开发适用于复杂和高度动态相互作用的实验技术。相比常规的组织切片，传统神经系统的原位研究依赖更厚组织切片才可以保留更丰富完整的神经突起信息，但是更厚的组织切片使染料更难以渗透均匀，对免疫荧光染色是一项巨大挑战。如何获得更丰富清晰的立体信息，可能涉及到开发新的成像技术和分析方法，以便能够对神经免疫相互作用进行观察和测量。

针对神经研究中免疫为环境完整性的分析策略

在神经与免疫相关的多种复杂细胞∕组织结构精准识别的基础上，多玛克分析服务帮助下针对任意细胞、组织均可建立微环境分析体系，在任意指定空间距离中定了某表型细胞或组织的分布模式，以获得目标间的相互作用关系。例如在神经胶质细胞研究中，定义在海马体某区域中小胶质细胞和神经元细胞之间的相互作用关系及分布模式。

题目：Expression and clinical significance of VISTA, B7-H3, and PD-L1 in glioma

单位：四川大学西南医院

案例分享

实验使用转录组和多色免疫荧光样本分析技术检测ICs的特征。我们发现B7-H3随着年龄和级别的上升而增加，并在转录和蛋白质组水平预测较差的总生存(OS)。 VISTA和PD-L1在RNA水平上与OS和分级相关。在蛋白质水平上，VISTA主要在肿瘤细胞和肿瘤相关巨噬细胞（TAMs）中表达。B7-H3、VISTA与PD-L1呈正相关。PD-L1与CD3、Vista与IBA-1有很强的相关性。在T细胞中，我们发现ICs有很强的相关性，而TAMs和肿瘤细胞的相关性更差。总之，B7-H3是免疫治疗的重要预后指标。为脑胶质瘤的免疫抑制微环境提供了一个潜在的机制。