炎症是身体对疾病、损伤或其他外部刺激（如病菌或有毒物质）的反应，是一种关键的防御机制，使免疫系统能够清除有害入侵者。这是一种重要且自然的反应，能够促进愈合并帮助抵御组织损伤。
在炎症反应的第一阶段，免疫细胞迅速集结，通过启动抗原特异性免疫反应来清除入侵者。随后，当免疫系统感知到病原体不再构成威胁时，它会发出信号停止炎症和细胞杀伤。最后，免疫系统恢复组织稳态，并刺激清除细胞残骸。
然而，由于某些社会、心理、环境和生物因素的影响，免疫系统可能无法有效解决其急性炎症反应。慢性炎症被定义为持续数月到数年的缓慢、长期的炎症，当身体在没有危险的情况下仍然持续激活炎症信号时就会发生。通常情况下有益的炎症过程最终会伤害身体，导致免疫耐受的崩溃，并引发组织、器官和细胞生理功能的改变，包括免疫功能受损。
慢性炎症性疾病是全球最主要的死亡原因，世界卫生组织（WHO）将慢性疾病列为对人类健康的最大威胁。一些由慢性炎症介导的疾病包括：
糖尿病
心血管疾病
关节炎和关节疾病
过敏
慢性阻塞性肺病（COPD）
与慢性或异常炎症相关的疾病在全球范围内呈上升趋势，且通常治疗选择有限。医疗系统承受着巨大压力，在许多地区，尽管人类寿命延长，但健康寿命（即没有慢性疾病和衰老相关残疾的健康生活期）却呈现缩短趋势。
那么，我们该如何应对日益严重的慢性炎症流行呢？波士顿大学乔巴尼安与阿维迪西安医学院的病毒学、免疫学和微生物学助理教授Jennifer Snyder-Cappione博士希望深入研究这一问题，探索功能分析如何为靶向治疗开辟新途径。
为了更好地了解天然T细胞在抗逆转录病毒治疗抑制的HIV感染中慢性炎症中的作用，Snyder-Cappione实验室花费数月时间构建了一个32色光谱流式细胞术检测panel。然而，光谱流式细胞术未能检测到IL-10和IL-13的刺激特异性信号。当团队使用ELISpot实验通过另一种方法量化细胞因子水平时，结果显示，外周血单个核细胞（PBMC）中产生IL-10和IL-13的细胞频率本应通过流式细胞术检测到。这一发现凸显了技术在炎症研究中的重要性，也为进一步探索慢性炎症的机制和治疗提供了新的方向。
团队迅速转向质谱流式细胞术（CyTOF），构建了一个包含35个参数的细胞内细胞因子染色检测panel，尝试检测相同的三种细胞因子。结果令人振奋：“坦白说，我感到非常惊讶，”Snyder-Cappione表示。CyTOFpanel不仅提供了“极其干净”的背景，还检测到了多种细胞因子的“非常清晰”的信号，不仅包括IFNγ和TNFα，还包括IL-5、IL-10和IL-13。进一步的opt-SNE分析（一种能够高质量可视化大规模流式和转录组数据集的技术）揭示了Th1细胞（同时产生IFNγ和IL-10）以及Tc2细胞亚群（产生不同组合的IL-5、IL-10和IL-13的CD8+ T细胞），这些发现均得益于CyTOF技术的独特优势。
为了确定质谱流式细胞术（CyTOF）与荧光流式细胞术在细胞内靶标检测能力上是否存在固有差异，Snyder-Cappione实验室希望比较CyTOF XT系统与光谱荧光流式细胞术平台在细胞内检测能力上的表现。团队设计了三个小型（11-12参数）检测panel，使用相同的抗体克隆和来自同一培养孔的样本，以检测细胞因子、转录因子和磷酸化蛋白，并确保光谱重叠最小化。
12参数细胞内细胞因子panel：用于检测IL-5、IL-10和IL-13。质谱流式细胞术和荧光流式细胞术在IL-5检测上结果相当，但IL-10和IL-13仅通过CyTOF技术清晰检测到。
11参数核内磷酸化panel：用于检测pSTAT1、pSTAT3、pSTAT5、p38和pERK1/2。团队发现，质谱流式细胞术在检测细胞内磷酸化事件时分辨率更高。“数据明显更好，”Snyder-Cappione表示。
12参数T细胞谱系转录因子panel：用于检测Tbet、TOX、GATA3和FoxP3。使用CD4+ T细胞时，CyTOF技术在Tbet和TOX检测上表现出更好的信号。特别是Tbet，其信噪比显示出“非常显著”的差异，且CyTOF检测到的Tbet阳性CD8+ T细胞数量是荧光流式细胞术的两倍。
研究人员得出结论，质谱流式细胞术在检测细胞因子产生、磷酸化事件和T细胞谱系转录因子方面“普遍更优”。这可能归因于质谱流式细胞术的机制：在荧光流式细胞术中，光和发射信号必须穿过完整细胞的多个层次，可能导致信号丢失或干扰；而质谱流式细胞术将细胞原子化，几乎不存在背景信号，也没有已知的信号丢失来源。
Snyder-Cappione实验室对质谱流式细胞术（CyTOF）与荧光流式细胞术的正面比较，充分展示了CyTOF技术在灵敏度、动态范围和分辨率方面的显著优势，使其成为同时捕获50多个靶标的理想工具。CyTOF技术能够通过可靠地检测细胞内标志物和信号蛋白，从关键的免疫细胞亚群中获取功能性数据，这是发现生物标志物和改进免疫疗法的重要一步。其独特的能力使研究人员能够更深入地探索免疫系统的复杂性，为精准医学和疾病治疗开辟新的可能性。
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