一些病人是如何對癌症治療產生抗性的？被稱為“深度視覺蛋白質組學 ”的新方法可能能夠幫助醫生接近答案，並確定癌症腫瘤的脆弱性。對於醫生來說，要弄清楚我們身體中某些疾病的發展原因從來都不是一件容易的事。老年、吸煙等危險的習慣和遺傳都可以起到一定的作用。然而，像癌症這樣的嚴重疾病的確切、具體原因仍然是未知的。
現在，一種被稱為“深度視覺蛋白質組學 ”的突破性方法可能能夠幫助改變這種狀況。由哥本哈根大學領導的一個國際研究小組創造了這種技術，最近在頂級科學雜誌《自然-生物技術》上發表的一項新研究中，該技術被應用於癌細胞。
“我們的新概念，即深度視覺蛋白質組學，可能成為醫院分子病理學的一個‘遊戲規則改變者’。通過這種方法，我們可以識別數以千計的蛋白質，並確定其中有多少蛋白質，”新研究的第一作者Andreas Mund解釋說。
“我們通過取一個組織樣本並分析其中的腫瘤細胞來做到這一點。這個蛋白質的‘清單’被稱為蛋白質組。這些蛋白質組揭示了驅動腫瘤發展的機制，並從癌症患者活檢的單個組織切片中直接暴露出新的治療目標。”諾和諾德基金會蛋白質研究中心（CPR）副教授Andreas Mund說，他是Matthias Mann教授團隊的一員，該團隊在CPR和馬克斯-普朗克生物化學研究所帶頭進行這項開發。
對病理學部門很重要
研究人員之所以對蛋白質如此感興趣，是因為它們實際上是幾乎所有疾病的一些最重要的“拼圖”。蛋白質是細胞的重要組成成分。
“當我們的細胞內出了問題，我們生病時，你可以肯定蛋白質以各種不同的方式參與其中。正因為如此，繪製蛋白質圖譜可以幫助我們確定為什麼一個腫瘤會在一個特定的病人身上發展，該腫瘤有哪些弱點，以及什麼治療策略可能被證明是最有益的，”Matthias Mann說。
在這項新研究中，研究人員將“深度視覺蛋白質組學 ”應用於尖銳濕疣和黑色素瘤患者的細胞。這是與羅斯基勒西蘭大學醫院的研究人員合作完成的。
“這種獨特的方法將組織結構與特定於選定細胞的數千種蛋白質的表達相結合。它使研究人員能夠研究癌細胞和其周圍細胞之間的相互作用，對未來的臨床癌症治療具有重大意義。最近，我們診斷了一個高度複雜的臨床病例，其中有2個不同的成分和DVP分析的結果，”西蘭大學醫院病理學系和哥本哈根大學臨床醫學系的顧問和臨床研究副教授Lise Mette Rahbek Gjerdrum說。
深度視覺蛋白質組學將四種不同技術的進展整合到一個工作流程中。首先，先進的顯微鏡產生了高分辨率的組織圖。之後，在激光顯微切割和單細胞採集之前，使用機器學習算法對細胞進行準確分類。然後，只是通過質譜分析特定類型的正常或患病細胞，繪製蛋白質圖譜，並了解健康和疾病的機制。
“利用這項技術，我們可以有效地將顯微鏡下看到的細胞的生理特徵與蛋白質的功能聯繫起來。這在以前是不可能的，我們非常相信這種方法可以應用於其他疾病，而不僅僅是癌症，”Andreas Mund說。