一项革命性的新技术已被应用于揭示单个癌细胞的内部工作原理-可能为癌症患者确定更有效的治疗组合。

沃尔特与伊丽莎·霍尔研究所和斯坦福大学的一个联合研究小组使用了一种称为大规模细胞计数法(也称为CyTOF)的技术，同时分析了数百万个个体癌细胞中20多种不同蛋白质的水平。这揭示了这些细胞如何响应不同的抗癌药物，甚至暗示了潜在的新治疗组合。

研究团队希望将这项新技术整合到临床试验中，以了解为什么有些患者对抗癌疗法有抵抗力，并预测合适的“生物标志物”以使患者与针对其疾病的最有效疗法相匹配。

这项研究是由Walter和Eliza Hall研究所的研究人员Charis Teh博士和Daniel Daniel副教授与美国斯坦福大学的Garry Nolan教授和Melissa Ko博士共同领导的。

乍看上去

-一种称为大规模细胞计数法(CyTOF)的新技术为血液癌细胞中的一系列关键蛋白提供了新见解。

-通过研究血液癌骨髓瘤，研究人员能够理解为什么某些细胞没有被标准的抗癌药物杀死，并设计出一种更有效的疗法。

-研究小组希望将他们的细胞计数方案应用到当前的临床试验中，以更好地理解为什么某些癌症对抗癌疗法有抵抗力，并将这些患者与其他可能更有效的疗法相匹配。

发现骨髓瘤中的漏洞

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把细胞分组在一起，而忽略了单个细胞之间的任何潜在差异。

Teh博士说：“我们想更好地了解单个癌细胞之间的分子差异，以便我们能发现这些差异如何影响癌症对疗法的反应-例如，某些细胞是否比其他细胞对抗癌药物更具抵抗力，”“我们认为一种称为大规模细胞计数法的新技术将是解决这个问题的理想方法。”

质谱分析法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支持下，Teh博士得以访问斯坦福大学以学习该技术并开发了一种测试方法，该方法可以测量已知调节癌细胞存活，分裂，信号传导和生长的一系列蛋白质。

Teh博士说：“我们同时开发的系统可以精确地测量源自骨髓瘤的血液癌细胞系中的26种独立蛋白质，而骨髓瘤是无法治愈的免疫B细胞癌。”“我们专注于理解为什么某些细胞对抗癌药敏感而另一些细胞具有抗药性。

她说：“我们使用机器学习来分析成千上万个细胞的大规模细胞计数结果，并能够区分出哪些细胞在用于治疗骨髓瘤的标准药物中存活了下来，并观察它们与对这些药物敏感的细胞有何区别。” 。

研究小组确定了蛋白质MCL-1是决定细胞暴露于骨髓瘤药物地塞米松或硼替佐米后是否存活或死亡的关键因素。MCL-1是一种蛋白质，可以在癌细胞中过度产生时阻止细胞死亡。