為什麼有些腫瘤會擴散，而有些則留在局部？科學家們仍然不完全了解是什麼控制癌細胞的擴散能力。但回答這個問題對於改善病患照護至關重要。日內瓦大學 (UNIGE) 的研究人員研究了結腸癌細胞，並確定了影響腫瘤是否可能擴散的關鍵因素。他們還發現了可用於評估該風險的特定基因表現模式。
根據這項發現，該團隊開發了一種人工智慧工具（MangroveGS），可以將這些遺傳訊號轉化為對多種癌症的高度可靠的預測。該研究發表於 細胞報告它可能會帶來更個人化的治療。並幫助發現新的治療標靶。
癌症是一個扭曲的發育過程。
「癌症的起源通常是由『無政府狀態細胞』引起的，」領導這項研究的 UNIGE 醫學院遺傳與發育醫學系教授 Ariel Ruiz i Altaba 解釋道。 「然而，癌症應該被理解為一種扭曲的發展模式。」遺傳和表觀遺傳的變化可以觸發通常在早期發育後關閉的生物程序。最終刺激腫瘤的形成。
癌症似乎遵循結構化的生物定律，而不是隨機的。 “挑戰在於找到理解其邏輯和模式的關鍵。並在擴散的情況下找出脫離腫瘤並在身體其他地方形成另一個細胞的細胞的特徵。”
追蹤轉移性癌細胞
轉移是大多數癌症死亡的原因。在結腸癌、乳腺癌和肺癌中尤其如此，當檢測到癌細胞在血液或淋巴系統中循環時。這種疾病通常已經開始傳播。儘管科學家了解許多導致腫瘤形成的突變，但沒有任何單一的基因變化可以解釋為什麼有些細胞會分解並遷移，而有些細胞會分解並遷移。還是在同一個地方
Ruiz i Altaba 教授解釋說：「困難在於能夠確定細胞的完整分子身份。這是一種在觀察細胞活動的同時破壞細胞的分析，這需要細胞保持活力，」Ruiz i Altaba 教授解釋道。為了克服這個問題，研究人員隨後在實驗室中分離、克隆和培養腫瘤細胞。 「這些克隆在體外和小鼠模型中進行了評估，以觀察它們通過真正的生物過濾器遷移並建立轉移的能力，」Arwen Conod 補充道。
與癌症轉移相關的基因特徵
研究團隊分析了取自兩個原發性結腸腫瘤的大約三十個細胞克隆中數百個基因的活性。這揭示了清晰的基因表現模式，與單一細胞的遷移和擴散能力密切匹配。重要的是，轉移潛力不是由單一細胞的特徵決定的。但因為相關的癌細胞群會相互作用。
人工智慧工具預測傳播風險
研究人員將這些基因特徵與人工智慧系統結合。 「我們的工具『紅樹林基因特徵 (MangroveGS)』的一大新穎之處在於，它利用了數十到數百個基因特徵。這使得它對個體變化特別有彈性，」Aravind Srinivasan 解釋道。
經過訓練此模型可預測結腸癌轉移和復發，準確率接近80%，優於現有方法。事實證明，源自結腸癌的相同基因特徵也可用於預測其他類型癌症（包括胃癌、肺癌和乳腺癌）的轉移風險。
邁向更個人化的癌症護理
MangroveGS 可以直接處理在醫院收集的腫瘤樣本。對細胞進行了分析，並對它們的 RNA 進行了測序。傳播風險評分可以快速生成，並透過加密平台安全地與醫生和患者共享。
「這些資訊將有助於防止對低風險患者的過度治療。這有助於限制副作用和不必要的成本。Ariel Ruiz y Altaba 表示：「它還提供了優化臨床試驗參與者選擇的可能性。減少所需的志願者數量，提高研究的統計功效，並為最需要的患者提供治療益處。 」
