感染巨病毒的宿主細(xì)胞的行為方式是獨(dú)特的。為了更深入地了解巨型病毒感染的機(jī)制，東京科學(xué)大學(xué)的科學(xué)家們開(kāi)發(fā)了一種特殊的算法，可以跟蹤宿主細(xì)胞的運(yùn)動(dòng)。這種方法也可以用來(lái)研究任何其他類(lèi)型的細(xì)胞，如癌細(xì)胞、神經(jīng)元和免疫細(xì)胞，作為細(xì)胞生物學(xué)領(lǐng)域的有效工具。

病毒可能是我們所知道的“最奇特的生命形式”，每個(gè)物種都有其獨(dú)特的特征。所有病毒的共同之處在于，它們攻擊“主計(jì)算機(jī)”上的一個(gè)細(xì)胞，劫持它的機(jī)器，用它來(lái)復(fù)制自己。一種叫做“巨型病毒”的大病毒有很有趣的方法來(lái)攻擊它的變形蟲(chóng)——一種主要的計(jì)算機(jī)變形蟲(chóng)。一段時(shí)間以來(lái)，病毒學(xué)家一直在試圖理解是什么讓這些病毒如此獨(dú)特，但觀察它們需要復(fù)雜的技術(shù)。

一種叫做對(duì)比相顯微鏡的方法通常用于研究所有類(lèi)型的細(xì)胞，包括阿米巴細(xì)胞。但是,這種技術(shù)主要依賴細(xì)胞不同的條件和背景,以及這拿有時(shí)desorganizaciones producir-para形象比方“halo”(是什么包圍光)和“cortina-lejos細(xì)胞”(dc2 -是細(xì)胞內(nèi)基金和類(lèi)似的強(qiáng)度)。這就是為什么，深入研究巨型病毒是如何感染阿米巴細(xì)胞的，需要更有效的細(xì)胞搜索技術(shù)。

就在這個(gè)月的早些時(shí)候，由Takemura Masaharu教授領(lǐng)導(dǎo)的東京科學(xué)大學(xué)的科學(xué)家們譴責(zé)了在日本發(fā)現(xiàn)的兩種新的pandoravirus和mimivirus——這兩種病毒都是感染變形蟲(chóng)的巨型病毒家族。Takemura教授說(shuō)，從理解巨型病毒生態(tài)學(xué)的角度來(lái)看，不斷發(fā)現(xiàn)土壤病毒至關(guān)重要。

更重要的是在邊界,開(kāi)辟發(fā)表一項(xiàng)研究,科學(xué)家住在東京大學(xué)微生物學(xué)科學(xué),被再次Takemura教授,試圖來(lái)理解細(xì)胞行為,其中amoebal與各種類(lèi)型的巨型病毒感染。為此，他們?cè)O(shè)計(jì)了一種新的細(xì)胞搜索方法，解決了傳統(tǒng)分析方法的應(yīng)用問(wèn)題。Takemura教授在這項(xiàng)研究的刺激中解釋說(shuō):“我們的目標(biāo)是了解巨型病毒是如何在自然環(huán)境中感染變形蟲(chóng)的，以及它是如何影響真核生物的進(jìn)化的?！睘榇耍覀兿胍_(kāi)發(fā)一種技術(shù)來(lái)定量地發(fā)現(xiàn)細(xì)胞數(shù)量、大小、形狀、方向和距離的變化，這些變化與細(xì)胞的移動(dòng)性有關(guān)。

在他的研究中，Takemura教授和他的研究人員專(zhuān)注于被一種名為“馬賽病毒”的巨型病毒家族感染的變形蟲(chóng)。為了了解感染這種特定病毒的宿主細(xì)胞的行為，科學(xué)家們開(kāi)發(fā)了一種新的算法，可以使用時(shí)間間隔的對(duì)比相的顯微鏡圖像來(lái)追蹤變形蟲(chóng)種群中的單個(gè)變形蟲(chóng)細(xì)胞。他們將該算法命名為“變形蟲(chóng)動(dòng)力學(xué)分析的基于相位對(duì)比的算法”或PKA3。通過(guò)使用PKA3，科學(xué)家們揭示了變形蟲(chóng)如何應(yīng)對(duì)大規(guī)模病毒攻擊的新的、有趣的方面。例如，他們定量地顯示，被病毒感染的巨型阿米巴細(xì)胞形成了聚集體或“束”。他們推斷這可能是主計(jì)算機(jī)的殺毒策略，也可能是病毒如何傳播，從而揭示了病毒感染的發(fā)生方式。此外，他發(fā)現(xiàn)馬賽變形蟲(chóng)病毒感染細(xì)胞數(shù)量和外觀的變化比傳統(tǒng)方法快得多。有趣的是，他們還可以分析變形蟲(chóng)對(duì)病毒感染的反應(yīng)時(shí)間，為變形蟲(chóng)和病毒的生命周期以及它們之間的聯(lián)系提供有用的信息。

Takemura教授說(shuō):

我們的算法成功地將細(xì)胞運(yùn)動(dòng)可視化到顯微對(duì)比圖像中，這種方法在細(xì)胞生物學(xué)中得到了廣泛的應(yīng)用。它還允許對(duì)各種參數(shù)進(jìn)行量化。這項(xiàng)研究將大大有助于證明感染了這種巨大病毒的變形蟲(chóng)的行為。

除了研究巨型病毒，這種新算法還可以用于其他用途，例如研究癌細(xì)胞、淋巴細(xì)胞、巨噬細(xì)胞和神經(jīng)元的動(dòng)力學(xué)。它通?？梢酝ㄟ^(guò)追蹤這些細(xì)胞是如何遷移的來(lái)揭示新的細(xì)胞現(xiàn)象。

Takemura教授總結(jié)道:

我們的新分析方法可以應(yīng)用于所有可以在對(duì)比顯微鏡下觀察到的細(xì)胞，并有可能應(yīng)用于細(xì)胞生物學(xué)、醫(yī)學(xué)和生物技術(shù)等各個(gè)領(lǐng)域。

事實(shí)上，像這樣的技術(shù)——它可能會(huì)使細(xì)胞生物學(xué)的研究變得容易——是非常必要的!