一項革命性的新技術(shù)已被應用于揭示單個癌細胞的內(nèi)部運作——可能為癌癥患者確定更有效的治療組合。
Walter and Eliza Hall Institute 和斯坦福大學的聯(lián)合團隊使用一種稱為質(zhì)譜細胞術(shù)(也稱為 CyTOF)的技術(shù)同時分析數(shù)百萬個血癌細胞中 20 多種不同蛋白質(zhì)的水平。這揭示了這些細胞如何對不同的抗癌藥物做出反應，甚至暗示了潛在的新治療組合。
研究小組希望這項新技術(shù)可以整合到臨床試驗中，以了解為什么一些患者對抗癌療法有抵抗力，并預測合適的“生物標志物”來為患者匹配最有效的疾病治療方法。
該研究由 Walter and Eliza Hall Institute 研究人員 Charis Teh 博士和副教授 Daniel Gray 領(lǐng)導，并與美國斯坦福大學的 Garry Nolan 教授和 Melissa Ko 博士合作。
發(fā)現(xiàn)骨髓瘤的弱點
癌癥由數(shù)百萬個相似但不完全相同的單個細胞組成。Teh 博士說，直到最近，幾乎所有的癌癥研究都著眼于聚集在一起的細胞，而忽略了單個細胞之間的任何潛在差異。
“我們想更好地了解單個癌細胞之間的分子差異，以便我們能夠發(fā)現(xiàn)這些差異如何影響癌癥對治療的反應——例如，某些細胞是否比其他細胞對抗癌藥物更具抵抗力，”Teh 博士說.“我們認為一種稱為質(zhì)譜細胞術(shù)的新技術(shù)將是解決這個問題的理想方法。”
質(zhì)譜流式細胞術(shù)可以同時測量單個細胞中不同蛋白質(zhì)的數(shù)量。在澳裔美國人富布賴特委員會的資助下，Teh 博士得以訪問斯坦福大學學習技術(shù)并開發(fā)一項測試，該測試可測量一系列已知可調(diào)節(jié)癌細胞存活、分裂、信號和生長的蛋白質(zhì)。
“我們開發(fā)的系統(tǒng)同時并精確地測量來自骨髓瘤的血液癌細胞系中的 26 種獨立蛋白質(zhì) - 一種無法治愈的免疫 B 細胞癌癥，”Teh 博士說。“我們專注于理解為什么有些細胞對抗癌劑敏感，而另一些則有抗藥性。
“我們使用機器學習來分析數(shù)千個細胞的質(zhì)量流式細胞術(shù)結(jié)果，并能夠區(qū)分哪些細胞在使用用于治療骨髓瘤的標準藥物治療后存活下來——并了解它們與對這些藥物敏感的細胞有何不同，”她說.
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