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《细胞》:太震撼了!科学家首次看清全身所有癌症转移灶。

日期:2020-01-10 人气:4610

虽然我知道癌症转移很厉害,90%的癌症死亡是转移导致的


但是,当我看到最新一期《细胞》封面展示的肺转移时,还是被数不清的转移灶震撼到了


▲ 封面图片(肺转移):黄色是被抗体靶向的转移位点,红色是抗体漏掉的转移位点


你没看错,上面那些形状不规则、大小不一的小点点,就是小鼠肺里面的癌症转移灶。其中黄色的是被抗体药物结合的肿瘤,红色的是被抗体药物漏掉的肿瘤


是的,即使是被寄予厚望的抗体药物,也不能打入所有的转移灶。也就是说,治疗总会有漏网之鱼。


我们今天能清晰地看清楚癌症在肺部形成的转移灶,甚至是单个癌细胞形成的转移位点,这得感谢德国组织工程和再生医学研究所的科学家们。


▲ 肺癌转移动图(红色的是小肿瘤)


在Ali Ertürk教授的带领下,中国青年科学家潘晨琛博士在一个叫vDISCO的成像黑科技的基础上,开发了一个能处理3D影像的DeepMACT的人工智能算法[1]。


有了这两套技术,科学家就可以在小鼠体内找到转移到全身各处的转移位点。与之前的技术相比,这个技术平台首次让科学家得以看到单个癌细胞形成的转移位点


更厉害的是,这个技术平台还能显示出哪些转移位点已经被抗体药物结合了,哪些被漏掉了。让研究人员吃惊的是,竟然有23%的转移位点被抗体药物漏掉,这或许也是癌症容易复发的原因之一


这项开创性的研究成果,以《细胞》封面文章的形式发表,共同第一作者是潘晨琛、Oliver Schoppe和Arnaldo Parra-Damas。


▲ 潘晨琛(右三)和Ali Ertürk教授(右四)


在介绍研究内容之前,我们还是有必要一起来了解一下研究背景。


研究背景——现有技术不行


我们都知道,癌症是数一数二的杀手。而癌症导致的死亡,90%与转移有关。因此,全面了解癌症在全身转移的状况,对于抗癌药物研发的重要性可想而知[2]。


然而,由于技术本身的限制,目前的检测手段(例如,生物发光和MRI等)的分辨率非常有限,很难对癌症转移的情况做全面的分析。尤其是散落在身体各处只有一个癌细胞的转移位点,当前的手段根本就发现不了。还有个限制是,即使我们能获取全身的转移成像数据,目前的分析方法也是非常慢的,没有几个月也下不来。


在Ertürk教授的团队看来,基于当前的技术平台,想全面深入地了解癌症转移的路径和机制,是一件不可能完成的事情


这就是他们要解决的问题。


▲ 潘晨琛本尊


摆在他们面前的第一个问题是:如何能尽可能地找到所有的转移位点,哪怕是只有一个癌细胞的最小转移位点


vDISCO——能看到单个癌细胞形成的转移位点的黑科技


这个问题难不住他们。就在去年年底,潘晨琛与Ertürk教授的第一个博士生蔡瑞瑶联合发明了一个叫做vDISCO的成像黑科技[3]。


有了这项技术,他们可以把已经接种肿瘤,且肿瘤已经转移的小鼠变成无色透明的状态(具体操作方法见论文)


▲ 你没看错,这确实是小鼠,虽然看上去特别爽口


vDISCO还有个绝招是,可以把癌细胞携带的荧光蛋白信号增强100倍以上。这样就可以忽略小鼠身体的荧光背景干扰,不仅可以轻易看到深埋在几厘米厚的组织中的大型肿瘤转移位点,甚至还能看到只有一个癌细胞构成的转移位点


在本研究中,他们采用了已经转入荧光基因的乳腺癌细胞系。将这些特殊的癌细胞移植到小鼠身上之后,让肿瘤自由生长、转移6到10周。然后将小鼠变成透明的状态。


▲ vDISCO工作过程视频(随着左侧扫描的推进,右侧的肿瘤不断出现)


他们首先测试了vDISCO是否可以检测到只有一个癌细胞的微小转移位点,并将其与生物发光成像技术做了个比较。


生物发光成像技术定位了一些大的转移位点,但是看不到关于这个位点的实际大小和形状等细节信息,微小的转移灶根本就看不到(下图A-G)。相较而言,vDISCO不仅能够看清楚大转移位点的细节,还能清晰地看到由一个癌细胞组成的转移位点(下图N)。


▲ 生物发光技术与vDISCO的比较


这也是科学家首次在小鼠全身3D扫描中看到由一个癌细胞组成的转移位点


▲ 快看,那些红色的小点点,就是转移位点


DeepMACT——能准确分析单个癌细胞转移位点的人工智能平台


Ertürk教授团队面临的第一个问题,在他们之前工作的基础上,顺利地解决了。看完上面的那张动图,我想你肯定已经看出来了,vDISCO成像的数据量非常复杂、非常大


如果用传统的方法处理这些数据的话,据研究人员估计,需要的时间是几个月。而且,即使花了数月完成分析,质量可能也不高(例如,有可能会漏掉很多微小的转移位点)。


为了解决这个问题,潘晨琛等基于卷积神经网络(CNN),开发了一个叫做DeepMACT的人工智能分析平台。用DeepMACT处理vDISCO的图像数据,只需动动鼠标,在几个小时之内就能完成


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