太炫酷了！Cell发布重磅黑科技：全面揭秘癌症转移，或提升抗癌药研发成功率 / 四六文摘

癌症是世界范围内的主要死亡原因之一，而远端转移导致了超过90%的癌症死亡。由于生物发光和MRI等成像技术的分辨率有限，科学家们一直无法在全身范围内对转移细胞进行全面检测，这大大限制了对不同类型癌症扩散机制的理解，阻碍了有效疗法的开发。

德国Helmholtz Zentrum München组织工程与再生医学研究所主任Ali Ertürk博士领导的研究小组一直致力于开发新技术来克服“癌症转移检测方面”的障碍。先前，他们曾开发出一种名为vDISCO的组织清除和固定方法[1]。这种方法可将小鼠身体变成透明状态，从而允许对单个细胞进行成像。利用激光扫描显微镜，研究人员能够检测到小鼠体内最小的转移灶，甚至单个癌细胞。

不过，尽管该技术非常“炫酷”，但它有一个很大的局限，即，人工手动分析这样的高分辨率成像数据是一个非常耗时的过程。如何提高分析效率是Ertürk博士团队一直在思考和尝试解决的问题。

由于90%的癌症患者死于转移，因此，想要成功控制和消灭癌症很大程度上依赖于我们追踪和靶向所有扩散癌细胞和转移灶的能力。本期封面论文中，Pan等开发了一种名为DeepMACT的深度学习技术，该技术能够检测出小鼠全身中最小的转移，以及这些转移被治疗性抗体靶向的情况。上图显示了小鼠肺部多个巨大的转移，其中一些转移被治疗性抗体靶向了，一些转移未能被靶向。（图片来源：Cell）

12月12日，研究小组发布了最新突破成果：他们开发了一种名为DeepMACT的基于深度学习的算法，利用该算法，Ertürk博士等能够更加高效地检测和分析癌症转移。相关成果登上了本期Cell封面[2]。

友情提醒，视频炫酷部分从1:30开始（视频来源：Helmholtz Zentrum München）

“现在我们能够进行高通量转移分析了。只需点击几下，DeepMACT就能在不到一小时内完成数月的人工检测工作。”论文共同一作Oliver Schoppe说。

用于癌症转移和抗体药物靶向性分析的DeepMACT的实验设计及原理图（图片来源：Cell）

DeepMACT全称为 deep learning-enabled metastasis analysis in cleared tissue，其应用主要分三步：第一步，利用vDISCO protocol固定和处理小鼠，以增强癌细胞的荧光信号；第二步，用光片显微镜对透明小鼠从头到脚进行成像，揭示所有转移；且获得的图像被组合成一个完整的小鼠3D成像；第三步，经过训练的算法被用于分析3D图像，以检测小鼠全身范围内的癌症转移以及基于抗体的药物靶向性。

vDISCO可视化小鼠全身范围内的转移（图片来源：Cell）

研究证实，DeepMACT在检测转移方面的表现与人类专家不相上下，但速度要快300多倍。

基于深度学习的检测使得在单个转移水平进行定量分析成为可能（图片来源：Cell）

此外，利用DeepMACT，研究人员对不同肿瘤模型的独特转移特征有了新的认识。通过分析小鼠中乳腺癌转移的进展情况，DeepMACT揭示，随着时间的推移，小鼠体内的小转移大量增加。这些特征是无法通过传统的生物发光成像检测到的。DeepMACT首次实现了对全身范围内转移过程的定量分析。

DeepMACT可靠地检测了各种肿瘤模型所有器官的转移（图片来源：Cell）

更重要的是，利用DeepMACT，科学家们还能够详细分析肿瘤抗体疗法的靶向性。研究中，Ertürk博士等利用DeepMACT定量了名为6A10的治疗性抗体的疗效，该抗体先前已被证明能够减缓肿瘤生长。而基于DeepMACT的分析结果显示，6A10实际上对高达23%的转移“不起作用”。

DeepMACT可在单个转移水平上对药物递送效果进行定量分析（图片来源：Cell）

总结来说，以上研究结果表明，DeepMACT不仅为综合分析癌症转移提供了一种强有力的方法，还为治疗性药物的临床前研究评估提供了一个敏感的工具。

值得一提的是，DeepMACT是公开可用的。Ertürk博士说：“如今，肿瘤学领域的临床试验成功率约为5%。我们相信，DeepMACT技术能够显著改善药物开发过程，帮助找到更多强大的可走向临床试验的候选药物，最终为癌症患者提供更精准、有效的药物。”

小结

领域：癌症

杂志：Cell

亮点：

1）来自德国的一个科学家小组开发出了一项名为DeepMACT的新技术，首次实现了对小鼠全身范围内转移过程的定量分析，使研究人员对不同肿瘤模型的独特转移特征有了新的认识；

2）利用DeepMACT，科学家们还能够更详细、准确地分析肿瘤抗体疗法的靶向性，这对提升抗癌药研发的成功率非常重要。

相关论文：

[1] Ruiyao Cai et al. Panoptic imaging of transparent mice reveals whole-body neuronal projections and skull–meninges connections. Nature Neuroscience (2018).

[2] Chenchen Pan et al. Deep Learning Reveals Cancer Metastasis and Therapeutic Antibody Targeting in the Entire Body. Cell(2019).

参考资料：

1# Exposing the enemy: New algorithm detects even the smallest cancer metastases across the entire mouse body（来源：Helmholtz Zentrum München）

2# 徕卡学院 | 光片显微镜的前世今生（来源：中国生物器材网）

新靶点

NKG2A | GARP | CD22 | LIF | CDK2 | WWP1 | VCAM1 | Flower | CD24 | Gingipains | DES1 | GPR139 | DHX37 | CXCL10-CXCR3轴 | 628个靶点 | CA19-9 | PTPN2

新疗法

新机制

流行病学

点亮“在看”，好文相伴

太炫酷了！Cell发布重磅黑科技：全面揭秘癌症转移，或提升抗癌药研发成功率

相关推荐