一项革命性的新技术已被应用于揭示单个癌细胞的内部运作——可能为癌症患者确定更有效的治疗组合。
Walter and Eliza Hall Institute 和斯坦福大学的联合团队使用一种称为质谱细胞术(也称为 CyTOF)的技术同时分析数百万个血癌细胞中 20 多种不同蛋白质的水平。这揭示了这些细胞如何对不同的抗癌药物做出反应，甚至暗示了潜在的新治疗组合。
研究小组希望这项新技术可以整合到临床试验中，以了解为什么一些患者对抗癌疗法有抵抗力，并预测合适的“生物标志物”来为患者匹配最有效的疾病治疗方法。
该研究由 Walter and Eliza Hall Institute 研究人员 Charis Teh 博士和副教授 Daniel Gray 领导，并与美国斯坦福大学的 Garry Nolan 教授和 Melissa Ko 博士合作。
发现骨髓瘤的弱点
癌症由数百万个相似但不完全相同的单个细胞组成。Teh 博士说，直到最近，几乎所有的癌症研究都着眼于聚集在一起的细胞，而忽略了单个细胞之间的任何潜在差异。
“我们想更好地了解单个癌细胞之间的分子差异，以便我们能够发现这些差异如何影响癌症对治疗的反应——例如，某些细胞是否比其他细胞对抗癌药物更具抵抗力，”Teh 博士说.“我们认为一种称为质谱细胞术的新技术将是解决这个问题的理想方法。”
质谱流式细胞术可以同时测量单个细胞中不同蛋白质的数量。在澳裔美国人富布赖特委员会的资助下，Teh 博士得以访问斯坦福大学学习技术并开发一项测试，该测试可测量一系列已知可调节癌细胞存活、分裂、信号和生长的蛋白质。
“我们开发的系统同时并精确地测量来自骨髓瘤的血液癌细胞系中的 26 种独立蛋白质 - 一种无法治愈的免疫 B 细胞癌症，”Teh 博士说。“我们专注于理解为什么有些细胞对抗癌剂敏感，而另一些则有抗药性。
“我们使用机器学习来分析数千个细胞的质量流式细胞术结果，并能够区分哪些细胞在使用用于治疗骨髓瘤的标准药物治疗后存活下来——并了解它们与对这些药物敏感的细胞有何不同，”她说.
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