绝大多数癌症死亡归因于转移，即肿瘤从一个器官转移到另一个器官。确定癌症是否会转移几乎是不可能的，但如果转移了，就会变得更难治疗，因为它在体内的多个部位以及对癌症治疗的抵抗力。
由麻省理工学院(MIT)和哈佛大学(Harvard)布罗德研究所(Broad Institute of MIT)的研究人员领导的一个团队的新工作表明，在动物模型上预测人类癌细胞的转移是可能的。在《自然》杂志上发表的一项研究中，布罗德癌症项目的科学家们发现，癌症是否扩散、扩散的程度以及扩散到哪个器官，取决于许多基因和临床因素。该团队将500个人类癌细胞株与转移相关的特征集合在一起，创建了转移图谱(即MetMap)，这是有史以来第一张不同癌症扩散方式的图谱。
这些资源可以帮助科学家发现有关转移的新细节，为什么某些癌症比其他癌症扩散得更猛烈，以及如何用新的抗癌药物潜在地减缓或停止这一致命过程。
“不幸的是，对于太多的癌症患者来说，尽管接受了治疗，他们的肿瘤仍在继续生长，”Broad的首席科学官、Dana- farber癌症研究所的查尔斯a达纳(Charles A. Dana)研究员托德戈卢布(Todd Golub)说。“这可能会让你认为一些肿瘤可以在任何地方存活，但事实并非如此。”
跟踪传播
MetMap是由苏珊·g·科曼(Susan G. Komen)博士后研究员金欣(Xin Jin)的研究发展而来，她现在是该癌症项目的一名研究科学家。他和他的合作者用独特的DNA条形码分子标记了代表21种不同癌症的500个癌细胞株，使他们能够识别和跟踪癌细胞。然后，研究人员将不同组合的细胞系注射到老鼠的循环系统中。
Jin和他的团队监测了细胞的扩散，五周后，从大脑、肺、肝、肾和骨骼收集样本，以确定哪一种细胞系在哪一种器官上定居。研究小组发现，超过200个细胞系存活下来并在小鼠体内转移。他们确定了与肿瘤扩散有关的关键特征，包括肿瘤类型、起源部位和细胞来源患者的年龄。研究人员利用这些信息生成MetMap，以及一个显示每个癌细胞系转移潜力的交互式图表。
“一开始没人相信这种方法会奏效，包括我自己，”金说。“结果证明，这种方法非常有效，结果产生了意想不到的信息，关于是什么使不同的癌症适应不同的器官环境。”
为了显示他们的数据的价值，研究人员进一步研究了一种乳腺癌，MetMap显示这种乳腺癌倾向于扩散到大脑。他们将这些细胞系的基因组与非转移性乳腺癌的基因组进行了比较，并确定了促进向大脑扩散的一些差异。他们特别指出，乳腺癌细胞脂质代谢的关键变化使它们能够在大脑的微环境中存活，这表明未来的治疗可能会中断脂质代谢，从而潜在地减缓这种转移。
Golub说:“我们希望通过创建高质量、大规模的基础数据集，并让全世界免费获得，从而为转移研究领域做出贡献。”
2023年10月9日，宾夕法尼亚大学医学院/费城儿童医院李博教授团队等在 Cancer Cell 期刊发表了题为：Systematic investigation of mitochondrial transfer between cancer cells and T cells at single-cell resolution 的研究论文。该研究不仅证实了T细胞与癌细胞间线粒体传输在不同癌症中的广泛存在， 更重要的是，提出了基于贝叶斯层次模型与统计反褶积的机器学习方法——MERCI，实现了在单细胞分辨率下追踪不同细胞间线粒体传输的重要功能。
尽管在本研究中，研究团队只将MERCI用于线粒体转移在T细胞和癌细胞之间的追踪，原则上MERCI可应用于任意两种不同的细胞类型。当单细胞测序数据质量合格时（单细胞测序读长的线粒体覆盖度 > 1000），MERCI的预测准确度具有较强的鲁棒性。因此MERCI有希望作为一个通用方法以解析复杂细胞网络中线粒体的流动问题并帮助推动癌症免疫治疗的发展。
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