小知識：癌癥的異質性導致治療的多樣性
作者：佚名
腫瘤是由各種不同的細胞類群組成的，這往往會導致治療失敗，理解這種癌癥異質性將能改善化療的治療療效。
細胞具有不同的形狀和大小，有四四方方的上皮細胞，圓餅狀的紅細胞，細長絲狀的神經細胞，還有巨大的肉眼可見的人類卵細胞。即使是相同基本類型的細胞，也沒有兩個是完全一樣的，同樣癌變的腫瘤細胞中也是如此，這里充斥著各種不同大小和形狀的細胞，這對患者癌癥的發(fā)展具有重要的影響。因此，研究人員希望能掌握細胞異質性的奧秘。
最新一期（7月25日）Nature雜志就以“Cancer biology: Cancer shows strength through diversity”為題，介紹了一些研究新成果，指出利用一些工具和技術，可以深入了解這種細胞異質性，從而增加癌癥化療的治療療效。
單細胞測序
來自美國德州大學MD安德森癌癥中心的分子遺傳學家Nicholas Navin與其合作者開發(fā)了一種單核測序（single-nucleus sequencing）技術，能用于繪制腫瘤圖譜。研究人員利用這一技術追查了癌癥的進化，追蹤了癌癥隨時間和擴散越來越普遍時不同的細胞亞群。
Navin表示，“當前的方法是整體分析腫瘤，由此報告來自細胞群的平均信號。其缺點在于它可能掩蓋了最豐富的、也是最惡性的腫瘤細胞亞群。”
而他們開發(fā)的方法能隨機抽取單個細胞遺傳信息，“我們想在人類腫瘤中描繪出克隆的多樣性，了解這一參數在評估侵襲、轉移、存活和對化療的反應中是否具有預測價值。利用單細胞測序我們能夠在腫瘤中重建這些細胞系，并了解突變的年表。”
為了完成這種單細胞分析，Navin實驗室利用了一套系統(tǒng)，包括流式細胞分選單細胞或細胞核、激光捕獲顯微切割、全基因組擴增和新一代測序。其中用于分離單腫瘤細胞的是一種稱為DEPArray的儀器，由意大利Silicon Biosystems公司開發(fā)。這種儀器可以從十萬個細胞的化合物中分離，移動和成像一個癌細胞。
DEPArray的另外一個特點就是能保持細胞活性的情況下分離細胞，這樣獲得的細胞可以繼續(xù)培養(yǎng)或者應用表達譜、測序、拷貝數變異等分析。DEPArray中的顯微攝像系統(tǒng)可以檢測多重熒光標記，并結合形態(tài)學分類，根據需要收集細胞，采用的是無物理接觸、無形的電阱將指定細胞籠罩并沿特定軌跡移動至收集池。
此外這一實驗室還采用了美國Fluidigm公司的一款能用于捕獲單細胞的平臺：C1?單細胞全自動制備系統(tǒng)，這一系統(tǒng)能快速分離單個細胞并進行基因組分析，一次完成96個單細胞自動分離。
不過據該公司研究人員Ken Livak介紹，這一系統(tǒng)與DEPArray不同，無法進行成像，因此適用于分離排序后的細胞。
改變細胞形狀
來自英國癌癥研究院的癌癥生物學家Chris Bakal一直致力于研究癌細胞形狀多樣性模式，他與他的同事聚焦于轉移性黑色素瘤細胞，這是一種由于其形狀多變而臭名昭著的細胞，利用形態(tài)的變化，這些細胞能轉移到機體的遠端。
這一研究組主要采用的方法是轉盤式共聚焦顯微技術( spinning disk confocal microscopy, SDCM)進行成像分析，利用這種方法，研究人員能獲得比傳統(tǒng)共聚焦顯微鏡更高靈敏度的分析數據。
近期這一研究組發(fā)表了一篇文章，證明控制細胞形狀的一些基因發(fā)生改變可能是皮膚癌病程中的一個關鍵步驟。研究人員利用自動化的高通量篩查以及復雜的計算模擬，對數以千萬計的基因工程細胞進行了篩查和分析，確定了十幾個影響細胞形狀的基因。
細胞必須變成圓形，才能通過血流或侵入如腦等軟組織，而呈現(xiàn)細長形狀是為了通過如骨骼這樣的較硬的組織，但是對于這些形狀變化調控，科學家們了解的并不多。在這篇文章中，Bakal等人就開發(fā)了一種方法，鑒別和分析了果蠅細胞的形狀，隨后在哺乳動物細胞中驗證和擴展了這些研究發(fā)現(xiàn)，鑒別出7種基因導致細胞呈現(xiàn)出一種特別圓的形狀，或是細長的形狀。
其中的一個基因PTEN具有特別強的影響。當PTEN關閉時，幾乎所有的細胞都變得細長或大而圓，兩種形狀都可以幫助癌細胞逃脫限制，穿行于血管，浸潤到健康組織。盡管過去科學家們就知道PTEN是一種腫瘤抑制子，但這一新研究揭示了它的新作用。
找到規(guī)律
來自斯坦福大學的細胞信號研究人員 Garry Nolan認為，盡管癌癥腫瘤確實存在異質性，但是它們還是有規(guī)律可循的。Nolan指出在癌細胞多樣性的某處，一定也是具有組織性的，因此他的單細胞研究方法側重于分析細胞表達的無數蛋白中的模式差異，他認為癌細胞樣品中看到的不同的蛋白組成，與這些細胞的過往歷史密切相關。
至今Nolan研究組已利用新型質譜流式細胞分析技術（mass cytometry）完成了在單個細胞中超過100種蛋白的同時追蹤。這種方法是由Nolan研究組與其合作者開發(fā)出的一種新技術，采用同位素標記抗體，結合質譜分析的方法實現(xiàn)了同時對細胞表面多達一百種標記物的檢測。
通常采用的熒光抗體標記細胞表面蛋白結合流式細胞術檢測的方法，雖然能實現(xiàn)細胞分選，但只能夠同時識別6-10種不同顏色的熒光，且還需盡量避免發(fā)生熒光重疊。
而這項研究通過這個可以稱為大量細胞計數法的方法，觀察了人類骨髓產生的不同形態(tài)細胞中及表面的34種物質，不但能正確歸類10多種不同類型的免疫細胞，還能觀察到各類免疫細胞的內部變化，從而預知可能發(fā)生的變化。這將有助于更快更廣泛的測量處方藥對人體細胞的反應及功效，提前發(fā)現(xiàn)細胞病變，研發(fā)出針對個人的治療藥物。
研究人員利用這一可以追蹤單細胞多達45種(潛在性的100種或者更多)的技術觀察了人類骨髓產生的不同形態(tài)細胞中及表面的34種物質。而且更為重要的是，研究人員不但能正確歸類10多種不同類型的免疫細胞，還能觀察到各類免疫細胞的內部變化，從而預知可能發(fā)生的變化。這是單細胞技術研究領域的一大進展。
癌細胞微環(huán)境
癌細胞在組織中的三維位置影響著腫瘤形成和生長，研究人員希望能從三維角度來分析細胞的異質性，因為這接近于組織的真實環(huán)境。
來自瑞士蘇黎世大學的Lucas Pelkmans致力于細胞環(huán)境影響的研究，他和他的研究組利用自動化，高分辨率成像技術分析百萬個細胞，監(jiān)控各種參數，比如細胞形狀，與周圍細胞的距離，以及在組織中的位置。
然后他們將這些參數與其它一些細胞活性檢測結果結合在一起，譬如細胞膜的分子組成，mRNA的豐度等。由此開發(fā)出了一種新技術，將熒光標簽貼在目標單細胞的單mRNA分子上，將這一熒光信號放大。這樣就能在這個細胞中得到一個亮點，通過計算這些亮點的數目，研究人員就能基本上計算出單個細胞中的mRNAs數量了。
通過這種方法，能揭示比較于其它細胞，某種特殊的細胞是否具有不同的基因表達水平，如果確實存在差異，那么就表明這兩個細胞也許扮演了不同的角色。
此外，來自哈佛大學醫(yī)學院，Dana-Farber癌癥研究所的 Kornelia Polyak也對癌細胞遷移產生了濃厚的興趣，她也在分析癌癥治療過程中，癌癥的空間變化。
Polyak研究組通過比對癌癥患者真實癌細胞與正常人細胞，構建了一種計算機模型，能用于模擬腫瘤的生長，盡管這一模型目前還無法用于臨床，不過Polyak希望模型最終能幫助臨床醫(yī)師模擬不同的治療方案的療效，從而用于預測治療結果。
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