陳根：癌細胞演變模型，可預測癌症進化特徵_風聞

文/陳根

生物會隨着時間的推移不斷進化，環境壓力可以促使具有某些優勢的個體在羣體中佔據有利位置，癌症也不例外。在不斷增殖的腫瘤細胞中，具有最佳競爭資源和抵禦環境壓力的癌細胞會逐漸佔據主導地位。

此外，癌細胞的適應性也不是一成不變的。在化療藥物的治療環境中，佔據主導地位的癌細胞可能與無藥物環境中迅速成長的癌細胞截然不同。因此，預測腫瘤細胞如何演進，尤其在治療中其怎樣變化，對於癌症治療十分關鍵。

但長久****以來，在癌細胞進化領域，科學家們都專注於從單一的數據中推斷癌症的進化史，這種方法往往容易出錯。通過時間序列數據，可以得到更為清晰的癌症進化史。近日，美國紀念斯隆凱特琳癌症中心（MSKCC）的科學家們在這一方面取得了相關突破。

**研究人員開發了一個實驗和計算結合的平台，**它由按照時間序列採樣並對樣本進行單細胞全基因組測序、單細胞基因組的系統發生學分類，以及一個基於羣體遺傳學用於預測細胞進化軌跡的模型三部分構成。

依據可以利用的拷貝數變化（CNA），研究人員又構建了CNA頻譜系統發生樹，計算各類節點的細胞數量。結果發現，野生型細胞系演化的3個主要亞羣（F、E、D）的軌跡幾乎一致，適應性係數沒有太大差別；而缺陷型細胞系中均出現了非整倍體（CNA頻率較高）亞羣的擴張，並且這樣的亞羣適應性係數也是最高的。

研究人員還發現，由TP53變異引起的CNA大都出現在一些乳腺癌常見的癌基因上（MDM4、MYC、TSHZ2），進一步的實驗也驗證了模型推導的結果。這説明TP53功能缺失會導致一些能增強細胞適應性的CNA。

此外，研究人員通過將人腫瘤細胞移植到小鼠上，構建了人源腫瘤異種移植模型（PDX），以此來觀察人類乳腺癌的演化。分析發現**，**所有的PDX的生長速度都逐漸增加，並且都演化出了多個CNA水平不同的亞羣。

值得一提的是，如果停止化療，那麼原先在自然狀態下具有高適應性的亞羣會重新擴張，而獲得抗藥性的亞羣規模會變小，乃至被淘汰。

事實證明，在化療結束時獲得性耐藥腫瘤細胞會逐漸下降或消失，而最初的藥物敏感細胞會逐漸成為優勢細胞。換句話説，耐藥性具有進化成本，耐藥腫瘤細胞未必可在無藥環境中保持生長優勢。