Nat Methods：开发出可以进行癌症个体化临床试验的新技术

近日，研究者开发的一款可以观察细胞行为的工具为我们研究癌细胞如何对疗法产生反应提供了帮助和思路，而且可以帮助我们细化个体化癌症疗法。来自范德比尔特英格拉姆癌症中心的研究者揭示了埃罗替尼（erlotinib）可以以细胞生长因子受体的突变为靶点来抑制癌症。这种药物可以促使癌细胞不进行分裂或者使其分裂的比率降下来。相关的研究成果刊登在了8月12日的国际杂志Nature Methods上。

在癌症个性化的治疗中，病人的肿瘤会被拆分分析成一系列的突变，然后研究者再寻找与之匹配的药物来进行定点治疗。研究者Vito表示，这种方法可以针对许多携带有特殊突变的癌症。研究者将自动化延时显微技术和分析工具、软件结合起来，使用此项技术，他们每隔6-10分钟扫描或许肺癌细胞的行为，总共扫描长达10天。

正如研究者所期待的，靶位药物埃罗替尼可以杀死一些细胞，同时使一些细胞休眠。这种药物甚至可以影响遗传同一的细胞。研究者将新型技术应用到了小的临床试验中来检验是否其可以预测病人对癌症疗法的效应。研究者Quaranta表示，我们认为我们额可以预测未来的效应，我们可以从肿瘤细胞中取样，然后进行实验，并且观察其效应，以及其产生效应的比率。研究者的相关研究由国立卫生研究院和国立癌症研究中心提供支持。

编译自：New Method May Allow Personalized Clinical Trial for Cancer Therapies

doi:10.1038/nmeth.2138
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Fractional proliferation: a method to deconvolve cell population dynamics from single-cell data

Darren R Tyson,1 Shawn P Garbett,1 Peter L Frick1 & Vito Quaranta1

We present an integrated method that uses extended time-lapse automated imaging to quantify the dynamics of cell proliferation. Cell counts are fit with a quiescence-growth model that estimates rates of cell division, entry into quiescence and death. The model is constrained with rates extracted experimentally from the behavior of tracked single cells over time. We visualize the output of the analysis in fractional proliferation graphs, which deconvolve dynamic proliferative responses to perturbations into the relative contributions of dividing, quiescent (nondividing) and dead cells. The method reveals that the response of 'oncogene-addicted' human cancer cells to tyrosine kinase inhibitors is a composite of altered rates of division, death and entry into quiescence, a finding that challenges the notion that such cells simply die in response to oncogene-targeted therapy.