私たちの研究は、免疫系の第一応答因子であり、様々な疾患において重要な役割を果たす好中球に焦点を当てています。過去20年間で、好中球が免疫調節を阻害することにより、がん、自己免疫疾患、およびその他の炎症性疾患の発症に寄与することが明らかになりました。これには、好中球性の細胞外トラップ、ネット、炎症に応答するウェブ状構造の形成が含まれ、これらの疾患の治療の標的となる可能性があります。
しかし、ネットを標的とする有望な分子がいくつかあるにもかかわらず、開発中のこのメカニズムに特異的に作用する承認された治療法はまだありません。これは、少なくとも部分的には、網目形成のための客観的で、偏りがなく、再現性があり、ハイスループットな定量法の欠如に起因しています。当社のプロトコールでは、デュアルカラーライブセルイメージングを採用し、膜透過性および不透過性の色素を使用して好中球の挙動を分析し、正確なネット形成追跡を行います。
この方法は、膜の完全性に基づいてネット形成好中球と健康な好中球を区別し、位相差イメージングに吸収された形態学的変化を通じて細胞死の種類を明確に区別します。この分析法は、以前に報告された正味の形成を定量化する手法の問題を克服し、自動化された方法で効率的で再現性のある正確な正味定量を提供します。この方法は、好中球を標的とした医薬品開発において、ネット形成に対する複数の治療標的をハイスループットでスクリーニングする能力を提供します。