PHENOTYPING OF ANTIGEN-SPECIFIC CYTOTOXIC T-LYMPHOCYTES BY THE METHOD OF MULTICOLOR FLOW CYTOMETRY

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Modern methods of multicolor flow cytometry in combination with MHC multimer technologies allow not only to identify and isolate cytotoxic T-lymphocyte (CTL) populations, but also to conduct phenotypic research on the level of differentiation, functional features of these cells, and even to investigate the distribution of memory T-cell subsets inside populations specific to particular epitopes of tumor antigens. In the present study, we assessed the level of differentiation and the content of memory T-cell subpopulations in cytotoxic T-lymphocyte populations specific for HER2/neu antigen epitopes (HER2) using the MHC-multimers antigen-specific CD8+ T-cell staining method and multicolor flow cytometry. The resulting HER2-specific T cells to a large extent (about 40‒50%) have the TSCM phenotype, a population capable of the most pronounced antitumor immune response due to a combination of effector properties with self-sustainability. 

About the authors

M. S. Kuznetsova

Research Institute of Fundamental and Clinical Immunology

Author for correspondence.
Email: fake@neicon.ru

junior researcher of the Laboratory of Molecular Immunology,

Novosibirsk

Russian Federation

J. A. Lopatnikova

Research Institute of Fundamental and Clinical Immunology

Email: fake@neicon.ru

PhD, senior researcher of the Laboratory of Molecular Immunology,

Novosibirsk

Russian Federation

S. V. Sennikov

Research Institute of Fundamental and Clinical Immunology;
Novosibirsk State University

Email: sennikovsv@gmail.com

PhD, MD, professor, head of the Laboratory of Molecular Immunology, 

Novosibirsk

Russian Federation

References

  1. Mahnke Y. D., Brodie T. M., Sallusto F., Roederer M., Lugli E. The who’s who of T-cell differentiation: Human memory T-cell subsets // Eur J Immunol 2013, 43, 2797–2809.
  2. Кудрявцев И. В. Т-клетки памяти: основные популяции и стадии дифференцировки // Российский иммунологический журнал 2014, 8(17), 4, 947– 964.
  3. Хайдуков С. В., Зурочка А. В., Тотолян А. А., Чере шнев В. А. Основные и малые популяции лимфоцитов периферической крови человека и их нормативные значения (методом многоцветного цитометрического анализа) // Медицинская Иммунология 2009, 11, 2–3, 227–238.
  4. Kuznetsova M., Lopatnikova J., Khantakova J., Maksyutov R., Maksyutov A., Sennikov S. Generation of populations of antigen-specific cytotoxic T cells using DCs transfected with DNA construct encoding HER2/neu tumor antigen epitopes. // BMC Immunol 2017, 18, doi: 10.1186/s12865-017-0219-7.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2019 Kuznetsova M.S., Lopatnikova J.A., Sennikov S.V.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».