新技术发现隐藏的癌细胞

丹麦理工大学和哥本哈根大学的研究人员首次表明，在急性髓系白血病患者的肿瘤样本中，单细胞水平的蛋白质分析可用于检测逃避化疗的癌症干细胞。研究人员开发的技术也可以应用于生物技术生产，它可以在单细胞水平上提供新的见解，从而可以用于提高细胞系的生产能力。

AML(急性髓系白血病)是一种血液癌症，它影响骨髓中的正常干细胞，从而转化为癌症干细胞，细胞过早地停止成熟。这些未成熟的细胞在骨髓中迅速堆积并取代正常细胞。这会导致血液中正常功能细胞的严重缺乏。AML是一种非常具有侵袭性的癌症，其治疗包括强化化疗，在许多情况下可以将骨髓中未成熟的病变细胞的数量减少到5%以下。这表明疾病处于静止状态，不能再通过骨髓显微镜检查发现，患者被认为已经治愈。

然而，即使临床无法检测到这种疾病，骨髓中仍可能存在癌症干细胞。大约50%的患者复发，发病5年后只有22%的存活率，这对完全康复构成了真正的威胁。

在单细胞水平上分析癌症

丹麦理工大学和哥本哈根大学的研究人员因此决定深入研究，在单细胞水平上检查癌症样本;通过一系列优化，他们的工作流程允许研究单细胞的蛋白质组，而无需任何必要的预富集。蛋白质组构成了细胞中的所有蛋白质，细胞蛋白质是细胞的主力。因此，细胞蛋白质组代表了当前细胞状态的高分辨率分子地图，并提供了关于细胞功能的高度信息。通过对这些蛋白质特征的分析，现在可以仅根据蛋白质水平的数据来区分细胞类型，并揭示通常处于静止状态的癌症干细胞。

“我们希望靶向这些静止的白血病干细胞，但问题是它们只占肿瘤样本的很小一部分——不到1%。研究癌症的标准方法，即对大量肿瘤样本进行质谱分析，忽略了这些非常微小的细胞群。

现在，我们第一次有机会了解蛋白质，以及蛋白质信号网络在那些逃避治疗的癌细胞中是如何出错的，”领导这项研究的DTU生物工程副教授兼蛋白质组学核心负责人Erwin Schoof说。

这项研究表明，单细胞蛋白质组学可以用于回答与当前基于转录组(即RNA)的方法类似的问题，但具有额外的优势，可以提供有关隐藏的癌细胞内实际蛋白质表达的有意义的信息。这是目前的批量级技术无法做到的。

这项基础技术还使研究人员能够了解其他细胞系统，例如各种癌症，并可用于为生物技术生产系统提供新的见解。例如，该技术可以揭示哪些细胞群是良好的生产者，哪些不是，并识别细胞标记，以帮助选择那些高生产者。

新开发的软件

单细胞数据的挑战在于它非常大，而且是多维的。通常，分析有两个条件;癌症和没有癌症，这可能是一个比较一组癌症样本和一组非癌症样本的例子。

使用单细胞方法，现在每个临床样本将有成千上万个细胞，每个细胞都有一长串蛋白质及其表达水平。这种复杂性是如此之大，以至于研究人员不得不发明一种新的软件(SCeptre)来帮助他们分析和可视化数据。Erwin Schoof继续说道:

“我们可以问SCeptre，这些细胞群中哪些蛋白质是不同的。这将告诉我们每个细胞在各自的分化层次中所处的位置，即它在其发育过程中的位置，以及它们潜在的治疗目标是什么;由于该软件还将数据可视化，这使得理解复杂的单细胞数据更加直观。

研究的下一步是利用初级临床标本的综合单细胞分析数据来设计一个两步治疗方案。我们设想了首先使用化疗来减少肿瘤负担的可能性，然后通过第二线靶向治疗来根除骨髓中剩余的白血病干细胞。这样的话，我相信我们会大大减少复发的患者数量。”

参考:Schoof EM, Furtwängler B， Üresin N，等。定量单细胞蛋白质组学作为表征细胞层次结构的工具。Nat Commun．2021; 12(1): 3341。doi:10.1038 / s41467 - 021 - 23667 - y

本文已从以下地方重新发布材料．注:材料的长度和内容可能经过编辑。如需进一步信息，请联系所引用的来源。