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Nature:掌握癌细胞异质性的奥妙

日期:2013-07-26 00:00:00

肿瘤是由各种不同的细胞类群组成的,这往往会导致治疗失败,理解这种癌症异质性将能改善化疗的治疗疗效。

细胞具有不同的形状和大小,有四四方方的上皮细胞,圆饼状的红细胞,细长丝状的神经细胞,还有巨大的肉眼可见的人类卵细胞。即使是相同基本类型的细胞,也没有两个是完全一样的,同样癌变的肿瘤细胞中也是如此,这里充斥着各种不同大小和形状的细胞,这对患者癌症的发展具有重要的影响。因此,研究人员希翼能掌握细胞异质性的奥妙。

单细胞测序

来自美国德州大学MD安德森癌症中心的分子遗传学家Nicholas Navin与其合编辑开发了一种单核测序(single-nucleus sequencing)技术,能用于绘制肿瘤图谱。研究人员利用这一技术追查了癌症的进化,追踪了癌症随时间和扩散越来越普遍时不同的细胞亚群。

Navin表示,“当前的方法是整体分析肿瘤,由此报告来自细胞群的平均信号。其缺点在于它可能掩盖了最丰富的、也是最恶性的肿瘤细胞亚群。”

而他们开发的方法能随机抽取单个细胞遗传信息,“大家想在人类肿瘤中描绘出克隆的多样性,了解这一参数在评估侵袭、转移、存活和对化疗的反应中是否具有预测价值。利用单细胞测序大家能够在肿瘤中重建这些细胞系,并了解突变的年表。”

为了完成这种单细胞分析,Navin实验室利用了一套系统,包括流式细胞分选单细胞或细胞核、激光捕获显微切割、全基因组扩增和新一代测序。其中用于分离单肿瘤细胞的是一种称为DEPArray的仪器,由意大利Silicon Biosystems企业开发。这种仪器可以从十万个细胞的化合物中分离,移动和成像一个癌细胞。

DEPArray的另外一个特点就是能保持细胞活性的情况下分离细胞,这样获得的细胞可以继续培养或者应用表达谱、测序、拷贝数变异等分析。DEPArray中的显微摄像系统可以检测多重荧光标记,并结合形态学分类,根据需要收集细胞,采用的是无物理接触、无形的电阱将指定细胞笼罩并沿特定轨迹移动至收集池。

此外这一实验室还采用了美国Fluidigm企业的一款能用于捕获单细胞的平台:C1™单细胞全自动制备系统,这一系统能快速分离单个细胞并进行基因组分析,一次完成96个单细胞自动分离。

不过据该企业研究人员Ken Livak先容,这一系统与DEPArray不同,无法进行成像,因此适用于分离排序后的细胞。

改变细胞形状

来自英国癌症研究院的癌症生物学家Chris Bakal一直致力于研究癌细胞形状多样性模式,他与他的同事聚焦于转移性黑色素瘤细胞,这是一种由于其形状多变而臭名昭著的细胞,利用形态的变化,这些细胞能转移到机体的远端。

这一研究组主要采用的方法是转盘式共聚焦显微技术( spinning disk confocal microscopy, SDCM)进行成像分析,利用这种方法,研究人员能获得比传统共聚焦显微镜更高灵敏度的分析数据。

近期这一研究组发表了一篇文章,证明控制细胞形状的一些基因发生改变可能是皮肤癌病程中的一个关键步骤。研究人员利用自动化的高通量筛查以及复杂的计算模拟,对数以千万计的基因工程细胞进行了筛查和分析,确定了十几个影响细胞形状的基因。

细胞必须变成圆形,才能通过血流或侵入如脑等软组织,而呈现细长形状是为了通过如骨骼这样的较硬的组织,但是对于这些形状变化调控,科学家们了解的并不多。在这篇文章中,Bakal等人就开发了一种方法,鉴别和分析了果蝇细胞的形状,随后在哺乳动物细胞中验证和扩展了这些研究发现,鉴别出7种基因导致细胞呈现出一种特别圆的形状,或是细长的形状。

其中的一个基因PTEN具有特别强的影响。当PTEN关闭时,几乎所有的细胞都变得细长或大而圆,两种形状都可以帮助癌细胞逃脱限制,穿行于血管,浸润到健康组织。尽管过去科学家们就知道PTEN是一种肿瘤抑制子,但这一新研究揭示了它的新作用。

找到规律

来自斯坦福大学的细胞信号研究人员 Garry Nolan认为,尽管癌症肿瘤确实存在异质性,但是它们还是有规律可循的。Nolan指出在癌细胞多样性的某处,一定也是具有组织性的,因此他的单细胞研究方法侧重于分析细胞表达的无数蛋白中的模式差异,他认为癌细胞样品中看到的不同的蛋白组成,与这些细胞的过往历史密切相关。

至今Nolan研究组已利用新型质谱流式细胞分析技术(mass cytometry)完成了在单个细胞中国足球协会超级联赛过100种蛋白的同时追踪。这种方法是由Nolan研究组与其合编辑开发出的一种新技术,采用同位素标记抗体,结合质谱分析的方法实现了同时对细胞表面多达一百种标记物的检测。

通常采用的荧光抗体标记细胞表面蛋白结合流式细胞术检测的方法,虽然能实现细胞分选,但只能够同时识别6-10种不同颜色的荧光,且还需尽量避免发生荧光重叠。

而这项研究通过这个可以称为大量细胞计数法的方法,观察了人类骨髓产生的不同形态细胞中及表面的34种物质,不但能正确归类10多种不同类型的免疫细胞,还能观察到各类免疫细胞的内部变化,从而预知可能发生的变化。这将有助于更快更广泛的测量处方药对人体细胞的反应及功效,提前发现细胞病变,研发出针对个人的治疗药物。

研究人员利用这一可以追踪单细胞多达45种(潜在性的100种或者更多)的技术观察了人类骨髓产生的不同形态细胞中及表面的34种物质。而且更为重要的是,研究人员不但能正确归类10多种不同类型的免疫细胞,还能观察到各类免疫细胞的内部变化,从而预知可能发生的变化。这是单细胞技术研究领域的一大进展。

癌细胞微环境

癌细胞在组织中的三维位置影响着肿瘤形成和生长,研究人员希翼能从三维角度来分析细胞的异质性,因为这接近于组织的真实环境。

来自瑞士苏黎世大学的Lucas Pelkmans致力于细胞环境影响的研究,他和他的研究组利用自动化,高分辨率成像技术分析百万个细胞,监控各种参数,比如细胞形状,与周围细胞的距离,以及在组织中的位置。

然后他们将这些参数与其它一些细胞活性检测结果结合在一起,譬如细胞膜的分子组成,mRNA的丰度等。由此开发出了一种新技术,将荧光标签贴在目标单细胞的单mRNA分子上,将这一荧光信号放大。这样就能在这个细胞中得到一个亮点,通过计算这些亮点的数目,研究人员就能基本上计算出单个细胞中的mRNAs数量了。

通过这种方法,能揭示比较于其它细胞,某种特殊的细胞是否具有不同的基因表达水平,如果确实存在差异,那么就表明这两个细胞也许扮演了不同的角色。

此外,来自哈佛大学医学院,Dana-Farber癌症研究所的 Kornelia Polyak也对癌细胞迁移产生了浓厚的兴趣,她也在分析癌症治疗过程中,癌症的空间变化。

Polyak研究组通过比对癌症患者真实癌细胞与正常人细胞,构建了一种计算机模型,能用于模拟肿瘤的生长,尽管这一模型目前还无法用于临床,不过Polyak希翼模型最终能帮助临床医师模拟不同的治疗方案的疗效,从而用于预测治疗结果。

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