Cell：干細胞指數未來有望開發出抑制癌癥進展的新療法

　　日前，一項刊登在國際雜志Cell上的研究報告中，來自圣保羅大學等機構的研究人員通過研究開發出了一種新型的索引模式，其能為癌癥患者的預后提供相關信息，同時也能幫助指導癌癥患者采用更加合適的療法進行治療，并且鑒別出開發新藥的靶點。文章中，研究人員利用人工智能算法對來自33種不同類型腫瘤的1.2萬份樣本的基因組數據進行分析，闡明了癌癥進展的分子機制。

圖片來源：medicilon.com

　　研究者Houtan Noushmehr表示，這項研究中所用的方法學是生物醫學研究新趨勢的一部分，旨在利用當前大量的分子生物學數據來幫助科學家們深入研究；然而當前研究人員所面臨的挑戰就是如何管理、解釋并且分析不同類別的數據，這就需要研究人員將生物學、計算機科學和統計學數據進行有效整合。

　　此前研究中，研究人員通過研究鑒別出了腦瘤的重要基因組學特征，研究者認為，這種新型索引模式（index）的開發未來有望在臨床中作為輔助的方法來幫助研究人員針對不同患者和腫瘤類型選擇最合適的療法。目前大家都認為，健康細胞接受轉化形成的生長中的腫瘤包含以下兩種特征，即缺少它們所擁有的的特征，并會以一種無序的方式進行繁殖；這個過程也可以被認為是專門的缺失，腫瘤細胞會不斷逐漸分化開來，一般情況下，癌癥干細胞亞群會驅動腫瘤的生長，而研究人員所提出的“具備干細胞指數”（stemness indices）就能提供一種測量方法來指示有多少腫瘤細胞會與干細胞一樣。

　　腫瘤細胞與干細胞具有一定的相似性，這項研究中，研究人員利用機器學習算法來檢測并對健康干細胞及衍生細胞的分子特性進行分類，這種軟件能在細胞分化的不同階段對數千個細胞進行分析，從而鑒別出干細胞所擁有的典型分子特性，隨后研究人員根據基因表達和DNA甲基化特性開發出了兩種獨立的具備干細胞相似性的指數，這些指數的范圍從0至1，當其為0時意味著與干細胞相似度較低，而為1時則意味著與干細胞的相似度較高。

　　在過去10幾年里，從事癌癥基因組圖譜（TCGA）研究的科學家們發現并且儲存了多個腫瘤遺傳和表觀遺傳學改變，利用干細胞指數，研究人員或許就能夠檢測TCGA中樣本所具備的干細胞指數程度。研究者所描述的“干細胞指數”能幫助他們闡明腫瘤進行脫分化的途徑，較高的指數似乎與多種類型癌癥的進展程度直接相關；研究者發現，轉移性腫瘤常常與干細胞具有較高的相似度，此外，這種指數還能幫助研究者有效鑒別出抗癌藥物的新型靶點，從而就能幫助研究人員開發出新型療法來抑制腫瘤不斷進展。