每个肿瘤由多种细胞类型组成，它们都有不同的特征。除了决定疾病的进程，单个癌细胞之间的这些差异还控制着靶向治疗的有效性。来自Charité - Universit?tsmedizin Berlin和德国癌症协会(DKTK)的一个研究小组已经能够追踪结直肠癌细胞的发展轨迹。除了观察单个细胞对癌症治疗的反应外，研究人员还能够看到癌症细胞有时在治疗后产生耐药性的方式。研究人员在《EMBO分子医学》上撰文指出，这些知识可以用来确定目前的治疗方法有哪些不足之处，以及如何改进这些不足之处。

一种被称为单细胞测序的技术使研究人员能够在数千个细胞中同时研究基因表达——单个基因的活动。肿瘤由细胞亚群组成，这些细胞除了具有不同的特征外，还不断地适应微环境的变化。利用单细胞测序，由Dr. Markus Morkel和Dr. Nils Blüthgen教授领导的研究团队研究了肿瘤组织的固有异质性，以获得更清晰的大肠癌发展过程的图像。

研究人员首先比较了结肠直肠癌细胞和健康肠道组织中的细胞。通过收集总计超过10万个单个细胞的数据，他们能够确定每个患者普遍的细胞特征。传统的测序方法只能提供特定时刻基因活性的图像。为了在细胞水平上重现和观察组织中发生的动态变化，研究人员必须创建结直肠癌细胞的三维培养。“利用这些所谓的‘类器官’，我们能够追踪细胞的发育轨迹，”pD Morkel博士解释道，并补充道:“多亏了一项聪明的实验室技术，我们能够在特定的时间点标记细胞的RNA。除了确定每个细胞当前的活性状态外，这项技术还为我们提供了几小时前的基因表达图。”研究小组随后检查了这些器官内的癌细胞适应靶向抑制剂的临床重要治疗的方式。并不是所有的癌细胞都有相同的反应。虽然有些细胞被这种处理方式消灭了，但另一些细胞可能会被描述为“错误的转变”。他们偏离了正常的发展轨迹，进入了一种新的状态，这使他们对最近的治疗产生了抵抗力。

“这些类型的癌症组织单细胞实验代表了一个巨大的后勤和技术挑战。它们涉及多个机构的专家之间的合作——从外科专家到数据库专家，”pD Morkel博士解释道，他也是BIH Charité的Bioportal Single Cells的主要联络点。这是一个核心设施，旨在使单细胞技术快速和有效地结合在近患者转化研究。一个明显的挑战是解决Bluthgen教授,他也是一个综合研究所研究员(IRI)为生命科学Humboldt-Universitat祖茂堂柏林(胡):“测量成千上万的基因的活性在成千上万的细胞产生非常大量的数据,”他解释说,并补充道:“主要是由于机器学习领域的进步，我们现在能够以一种有效的方式分析这些数据。这使我们能够更好地了解细胞的基本过程，然后将其用于造福患者。”单细胞实验、机器学习和患者特异性细胞培养模型将在新的癌症治疗方案的研究和开发中发挥关键作用，网址为Charité。

DOI

10.15252 / emmm.202114123