感染巨病毒的宿主細(xì)胞只有一種行為方式。為了對(duì)巨型病毒的感染機(jī)制進(jìn)行更深入的分析，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特殊的“持續(xù)時(shí)間形式”，每種物質(zhì)都有其獨(dú)特的特征。所有病毒都有一個(gè)共同的特點(diǎn)，那就是它們攻擊一個(gè)“宿主”細(xì)胞，并劫持它的機(jī)器，利用它進(jìn)行自己的復(fù)制。一種叫做“巨病毒”的大病毒有很好的方法來(lái)攻擊它的宿主變形蟲(chóng)。一段時(shí)間以來(lái)，病毒學(xué)家一直試圖理解是什么讓這些病毒如此孤獨(dú)，但要觀察它們，需要復(fù)雜的技術(shù)。

一種稱為對(duì)比相顯微鏡的方法通常用于研究所有類型的細(xì)胞，包括阿米巴細(xì)胞。技術(shù)。但是,這種高度基于條件的變異細(xì)胞結(jié)構(gòu)和自身運(yùn)動(dòng)的干擾,這有時(shí)會(huì)導(dǎo)致produire-pour表率形象光環(huán)??(在機(jī)身四周都是什么用燈光照明)和??ombre-hors電路中(這是細(xì)胞內(nèi)的清潔運(yùn)動(dòng)強(qiáng)度等同)。因此，為了更深入地研究巨型病毒如何感染阿米巴細(xì)胞，需要更有效的細(xì)胞軌道技術(shù)。

本月早些時(shí)候，由Takemura Masaharu教授領(lǐng)導(dǎo)的東京科學(xué)大學(xué)(Tokyo Science university)的科學(xué)家們報(bào)告說(shuō)，他們?cè)谌毡景l(fā)現(xiàn)了兩種新的泛多拉病毒(pandoravirus)和模仿病毒(mimivirus)，這兩種病毒都是感染變形蟲(chóng)的巨型病毒。Takemura教授說(shuō)，從理解巨型病毒生態(tài)的角度來(lái)看，持續(xù)發(fā)現(xiàn)污垢病毒是至關(guān)重要的。

最重要的是，在《微生物學(xué)的前沿》(the前沿)雜志上發(fā)表的一項(xiàng)全新研究中，東京科學(xué)大學(xué)(Tokyo Science university)的一組科學(xué)家，再次由竹村教授(Takemura)完成了對(duì)阿米巴細(xì)胞感染不同類型巨型病毒的行為的評(píng)估。為此，他們?cè)O(shè)計(jì)了一種新的細(xì)胞軌道方法，解決了傳統(tǒng)分析方法的問(wèn)題。Takemura教授解釋了這項(xiàng)研究的動(dòng)機(jī)，“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，以及這是如何影響真核生物的進(jìn)化的?！睘榇耍覀兿腴_(kāi)發(fā)一種技術(shù)，定量地找出細(xì)胞數(shù)量、大小、形狀、方向和距離的變化，這些變化取決于時(shí)間和細(xì)胞運(yùn)動(dòng)的順序。

在他們的研究中，Takemura教授和他的團(tuán)隊(duì)將注意力集中在感染了一種被稱為巨病毒的“馬賽病毒”家族的變形蟲(chóng)上。為了了解感染這種特殊病毒的宿主細(xì)胞的行為，科學(xué)家們開(kāi)發(fā)了一種新的算法，可以利用退化時(shí)間的顯微鏡對(duì)比度圖像，在變形蟲(chóng)種群中追蹤不同的變形蟲(chóng)細(xì)胞。他們將該算法命名為“基于變形蟲(chóng)動(dòng)力學(xué)分析階段的算法”或PKA3。利用PKA3，科學(xué)家們指出了變形蟲(chóng)對(duì)大規(guī)模病毒攻擊的反應(yīng)方式的新的和有趣的方面。例如，他們定量地證明了被這種巨大病毒感染的阿米巴細(xì)胞形成了整體或“群”。他們暗示這可能是宿主的抗病毒策略，也可能是病毒如何傳播，從而闡明病毒感染是如何發(fā)生的。此外，他們發(fā)現(xiàn)馬賽病毒感染變形蟲(chóng)的細(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，提供關(guān)于變形蟲(chóng)和病毒的有用壽命以及它們之間關(guān)系的有用信息。

竹村教授說(shuō):

我們的算法成功地設(shè)計(jì)了相對(duì)比顯微鏡產(chǎn)生的圖像中的細(xì)胞運(yùn)動(dòng)，這是一種在細(xì)胞生物學(xué)中廣泛使用的方法。此外，它還允許對(duì)各種參數(shù)進(jìn)行量化。這項(xiàng)研究將為展示感染巨病毒的阿米巴的行為做出重大貢獻(xiàn)。

除了研究巨型病毒，這個(gè)新算法還可以用于其他各種應(yīng)用，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)。一般來(lái)說(shuō)，它可以通過(guò)觀察細(xì)胞遷移的確切方式來(lái)指示新的細(xì)胞現(xiàn)象。

Takemura教授總結(jié)道:

我們的新分析方法可以應(yīng)用于所有可以用對(duì)比相顯微鏡觀察到的細(xì)胞，也可以應(yīng)用于包括細(xì)胞生物學(xué)、藥物和生物技術(shù)在內(nèi)的各種誘導(dǎo)因子。

事實(shí)上，一種能夠在細(xì)胞生物學(xué)領(lǐng)域進(jìn)行潛在研究的技術(shù)是必不可少的!