消毒机器人：单细胞技术能够捕获隐藏的“顽固”癌细胞

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消毒机器人：单细胞技术能够捕获隐藏的“顽固”癌细胞

研究者们最近开发出了一种新的技术，能够帮助他们发现接受治疗之后体内残留的癌细胞的方法。
癌症的个体化化学疗法是最近的革命性癌症治疗进展。然而，尽管这些疗法效果显著，但还是会出现残留癌细胞的复发的情况。
由来自牛津大学的Adam Mead教授以及来自瑞典Karolinska研究所的Sten Eirik Jacobsen合作的研究中，作者们发现了一种能够检测在大部分肿瘤被摧毁之后残留癌细胞的方法。Adam Mead称："我们目前越来越清楚，肿瘤组织中含有一系列的不同类型的细胞，包括肿瘤干细胞，这部分细胞是驱动肿瘤生长以及癌症复发的关键。这群细胞数量很少，因此如果隐藏在正常组织的内部的话是很难找到的"。

"我们利用了一种新的遗传学手段，成功地鉴定出了白血病患者体内的单个肿瘤干细胞。我们发现，对每一名患者来说，不同类型的肿瘤干细胞在受到治疗之后的反应都是存在差异的。其中一部分细胞对于常规治疗十分耐受，而且在结束治疗之后会快速地复发。我们的研究能够对这些关键的细胞进行分析，从而找到有效的杀伤这群细胞的方法"。
分子水平的靶向疗法在治疗癌症时经常会有显著的缓解现象，但要想完全的清除还十分困难。癌症患者都面临着复发的风险。在细胞水平，这反映了不同癌细胞的异质性。
研究者们利用这种叫做"单细胞分析"的手段对治疗前后数千个不同的癌细胞进行了分析。基于这一手段，我们能够对不同的癌细胞亚群进行分析，进而对于癌症患者的靶向治疗产生深远的影响。
Single-cell transcriptomics uncovers distinct molecular signatures of stem cells in chronic myeloid leukemia
Abstract
Recent advances in single-cell transcriptomics are ideally placed to unravel intratumoral heterogeneity and selective resistance of cancer stem cell (SC) subpopulations to molecularly targeted cancer therapies. However, current single-cell RNA-sequencing approaches lack the sensitivity required to reliably detect somatic mutations. We developed a method that combines high-sensitivity mutation detection with whole-transcriptome analysis of the same single cell. We applied this technique to analyze more than 2,000 SCs from patients with chronic myeloid leukemia (CML) throughout the disease course, revealing heterogeneity of CML-SCs, including the identification of a subgroup of CML-SCs with a distinct molecular signature that selectively persisted during prolonged therapy. Analysis of nonleukemic SCs from patients with CML also provided new insights into cell-extrinsic disruption of hematopoiesis in CML associated with clinical outcome. Furthermore, we used this single-cell approach to identify a blast-crisis-specific SC population, which was also present in a subclone of CML-SCs during the chronic phase in a patient who subsequently developed blast crisis. This approach, which might be broadly applied to any malignancy, illustrates how single-cell analysis can identify subpopulations of therapy-resistant SCs that are not apparent through cell-population analysis.

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原文见：http://www.chance-bio.com/news_details.php?i=360