映射函数在癌细胞线粒体显示信息

科学家早就知道线粒体,细胞的“强国”,发挥着至关重要的作用在肿瘤细胞的代谢和能源生产。然而,直到现在,很少有人了解线粒体的结构组织的关系网络和他们的功能生物能量学活动在整个肿瘤。

在一项新的研究中,发表在《自然》杂志上,研究人员加州大学洛杉矶分校Jonsson综合癌症中心使用正电子发射断层扫描(PET)结合电镜来生成三维ultra-resolution线粒体网络地图在转基因小鼠肺肿瘤。他们分类肿瘤根据线粒体活动和其他因素使用人工智能技术深度学习,量化线粒体结构在细胞和成千上万的线粒体在整个肿瘤。

作者研究了两种主要的亚型的非小细胞肺癌(NSCLC) -腺癌和鳞状细胞癌,发现不同的亚种群线粒体网络在这些肿瘤。重要的是,他们发现经常组织本身与细胞器如线粒体脂滴创建独特的亚细胞结构,肿瘤细胞代谢及线粒体活动的支持。

这项研究是由Mingqi汉博士,博士后研究员实验室的大卫·沙克尔福德博士。沙克尔福德博士是加州大学洛杉矶分校Jonsson综合癌症中心的成员和肺和危重病医学副教授加州大学洛杉矶分校大卫格芬医学院。

肺肿瘤的空间映射,获得丰富的数据,将需要几十年的时间手工标注的眼睛。克服这一瓶颈,实验室与斯特凡诺博士Soatto加州大学洛杉矶分校视觉研究所的实验室开发深度学习神经网络自动识别和分割线粒体网络以及其他肿瘤细胞内的细胞器。图像分析,已经十多年在几小时内完成完成使用机器学习软件。这项工作是由汉博士,亚历克斯Wong博士和亚历山大Tiard。

作者预测,线粒体数量不会互相排斥的人类癌症样本中各自肿瘤亚型,而是会有一系列的活动。

研究人员说这些发现提供关键信息在癌细胞线粒体的功能,有可能导致癌症治疗的新方法。

“我们的研究是第一步生成高度详细的三维地图使用转基因小鼠模型肺肿瘤,”沙克尔福德博士说。“使用这些地图,我们开始创建一个结构和功能图谱的肺肿瘤,这给我们提供了宝贵的见解肿瘤细胞结构组织细胞结构的高新陈代谢的肿瘤的生长。我们的发现持有承诺通知和改善当前的治疗策略,而照明新方向的目标肺癌。”

“我们的研究发现了一个新奇的发现在肺肿瘤的代谢通量,揭示他们的营养偏好可能是由他们的划分与其他细胞器,线粒体依赖葡萄糖(糖)或游离脂肪酸(“脂肪”),“汉博士说。“这一发现为开发有效的抗癌疗法有重要意义,目标肿瘤特异性营养的偏好。我们多模成像的方法使我们发现这未知的方面的癌症新陈代谢,我们相信它可以应用到其他类型的癌症,为进一步研究铺平了道路。”

参考:汉米,Bushong EA,尹浩然,Segawa。线粒体网络空间映射和生物能学肺癌。自然。2023:1-8。doi:10.1038 / s41586 - 023 - 05793 - 3

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