科学家设法称重癌症细胞以实现药物选择个性化并帮助做出治疗决策

发表于 3年以前 | 总阅读数：568 次

麻省理工学院和Dana-Farber癌症研究所的研究人员已经开发出一种新的方法来确定个别癌症患者是否会对某种特定药物产生反应。他们的方法包括将细胞暴露在药物中，然后用一个类似于图中的装置测量其质量的变化。

生物工程系和机械工程系的David H. Koch工程教授、Koch综合癌症研究所成员Scott Manalis说，这项新技术涉及从患者身上切除肿瘤细胞，用药物治疗细胞，然后测量细胞的质量变化，可以应用于各种癌症和药物治疗。

基本上所有临床上使用的癌症药物都直接或间接地阻止了癌细胞的生长。这就是为什么他们认为测量质量可以为许多不同类型的药物机制的效果提供一个普遍的读数。这项新研究的重点是胶质母细胞瘤，一种侵袭性的脑癌，是科赫研究所和丹娜法伯精准医学项目合作的一部分，目的是寻找新的生物标志物和癌症诊断测试。

Manalis和达纳·法伯患者衍生模型中心主任、哈佛医学院副教授Keith Ligon是这项研究的资深作者，该研究发表于2021年10月5日的《细胞报告》上。该论文的主要作者是Max Stockslager SM '17, PhD '20和Dana-Farber研究技术人员Seth Malinowski。

测量癌细胞的重量

胶质母细胞瘤每年约有13000名美国人被诊断出患有这种疾病，它是不治之症，但辐射和药物治疗可以帮助延长患者的预期寿命。大多数人的存活时间不超过一到两年。"对于这种疾病，你没有太多的时间来做调整。所以，如果你服用了六个月的无效药物，那是相当重要的，"Ligon说。"这种检测方法可以帮助加快每个病人的学习过程，并帮助决策。"

被诊断为胶质母细胞瘤的病人通常被给予一种叫做替莫唑胺（TMZ）的化疗药物。然而，这种药物只对大约50%的患者有帮助。

目前，医生可以使用一种遗传标记--一种名为MGMT的基因的甲基化--来预测患者是否会对TMZ治疗产生反应。拥有这种标记的患者通常对该药物的反应更好。然而，由于其他遗传因素的存在，该标记并不能为所有患者提供可靠的预测。Ligon说，对于那些对TMZ没有反应的患者，有少数替代药物可用，或者患者可以选择参加临床试验。

近年来，Manalis和Ligon一直在研究一种预测患者反应的新方法，这种方法是基于测量肿瘤细胞对治疗的反应，而不是基因组特征。这种方法被称为功能性精准医疗。功能精准医学背后的想法是，对于癌症，可以采取病人的肿瘤细胞，给他们病人可能得到的药物，并预测会发生什么，然后再给病人服用。

科学家们正在研究许多不同的功能性精准医疗方法，而马纳里斯和Ligon一直在研究的一项技术是测量药物治疗后发生的细胞质量变化。该方法是基于马纳里斯实验室开发的一项技术，通过让单细胞流经振动的微通道，以极高的精度对其进行称重。

几年前，Manalis、Ligon和他们的同事证明了他们可以使用这种技术来分析两种类型的癌症，即胶质母细胞瘤和急性淋巴细胞白血病，对治疗的反应。这一结果是基于在药物治疗后多次测量单个细胞，使研究人员能够计算出它们的生长速度在治疗后如何变化。他们表明，这一统计数字，即他们所称的质量积累率（MAR），能有力地预测细胞是否对某种特定药物敏感。

使用他们在2016年开发的这个系统的高通量版本，他们可以用每个病人的100个细胞计算出一个准确的MAR。然而，MAR技术的一个缺点是，细胞必须在系统中停留几个小时，因此可以反复称重，以便计算出一段时间的增长率。

在他们的新研究中，研究人员决定看看一种更简单和明显更快的方法：测量药物治疗和未治疗的癌细胞之间的单细胞质量分布的细微变化是否能够预测病人的生存。他们用一组来自69名患者的胶质母细胞瘤活体细胞进行了一项回顾性研究，这些细胞被捐赠给Ligon实验室和Dana-Farber患者衍生模型中心，并利用它们来培养球状组织。分离细胞后，研究人员用TMZ处理它们，然后在几天后测量它们的质量。

他们发现，通过简单地测量治疗前后的细胞质量差异，每个病人样本使用少至2,000个细胞，他们可以准确预测病人是否对TMZ有反应。

更好的预测

研究人员表明，他们的质量测量与MGMT甲基化标记物一样准确，但质量测量有一个额外的优势，即它可以在遗传标记物不能显示TMZ易感性的患者身上发挥作用。对于许多其他类型的癌症，没有生物标志物可以用来预测药物反应。

"大多数癌症根本就没有可以使用的基因组标记物。"Manalis说："我们所主张的是，这种功能性方法可以在其他情况下发挥作用，在这些情况下你没有任何基因组标记物的选择。"

因为该测试通过测量质量的变化来工作，所以它可以用来观察许多不同类型的癌症药物的效果，无论其作用机制如何。TMZ通过阻止细胞周期发挥作用，这导致细胞变得更大，因为它们不能再进行分裂，但它们仍然在增加质量。其他癌症药物通过干扰细胞的新陈代谢或破坏其结构来发挥作用，这也会影响细胞质量。

研究人员的长期希望是，这种方法可以用来在单个病人的细胞上测试几种不同的药物，以预测哪种治疗对该病人最有效。

"理想情况下，我们会测试病人最有可能得到的药物，但我们也会测试作为备用计划的东西：一线、二线和三线疗法，或不同的药物组合，"Ligon说，他还担任布里格姆妇女医院的神经病理学主任和波士顿儿童医院的病理学顾问。

Manalis和Ligon共同创办了一家名为Travera的公司，该公司已经获得了这项技术的授权，目前正在收集来自几种不同类型癌症的患者样本数据，希望开发出可用于帮助患者的临床验证的实验室测试。