蝗虫可以“嗅出”人类的癌症

密歇根州立大学的研究人员表明，蝗虫不仅能“嗅到”癌细胞和健康细胞之间的差异，还能区分不同的癌细胞系。

　　

但是，患者不必担心蝗虫会蜂拥到他们的医生办公室。相反，研究人员说，这项工作可以为使用昆虫感觉神经元的设备提供基础，这种设备可以仅通过患者的呼吸来实现癌症的早期检测。   

这项新研究的作者于5月25日在BioRxiv网站上分享了这项研究，他们说，尽管这些设备还没有出现在眼前，但它们并不像听起来那么牵强。这部分是因为人们已经习惯了增强或超越我们自然感官的技术。例如，望远镜和显微镜揭示了其他看不见的世界。工程设备的成功很容易让人忽视我们自然工具的性能，尤其是我们眼前的感觉器官。   “鼻子仍然是最先进的，”密歇根州立大学生物医学工程助理教授Debajit Saha说。“在气体传感方面，真的没有什么能比得上它们。”  这就是为什么我们相信狗和它们的超级嗅探器能够检测出毒品、爆炸物的气味，以及最近的健康状况，包括低血糖甚至新冠肺炎。    科学家们正在研究一种可以模仿嗅觉的技术，但他们设计的任何技术都无法与老式生物嗅觉的速度、灵敏度和特异性相媲美。 “人们研究'电子鼻'已经超过15年了，但他们还没有接近实现生物学可以无缝完成的目标，”Saha说，他也在定量健康科学与工程研究所（简称IQ）工作。  

气体传感装置的缺乏为疾病的早期检测创造了机会，特别是癌症等疾病，早期干预可以挽救生命。当癌症处于第一阶段时，患者有80%到90%的生存机会。但如果直到第四阶段才被发现，这些数字将暴跌至10%至20%。 

癌细胞的工作方式与健康细胞不同，它们在工作和生长过程中产生不同的化合物。如果这些化学物质进入患者的肺部或气道，则可以在呼出的气体中检测到这些化合物。 Saha说：“从理论上讲，你可以对设备进行呼吸，它将能够检测和区分多种癌症类型，甚至疾病处于哪个阶段。然而，这种设备还没有接近用于临床。”因此，Saha和他的团队正在开发一种新方法。他们想：为什么不从生物学经过亿万年进化后已经构建的解决方案开始，然后从那里开始设计呢？Saha说，该小组基本上是在“黑客”昆虫的大脑，以将其用于疾病诊断。“这是一个几乎无人探索的新领域，”他说。 

Saha和他的团队之所以选择蝗虫作为其生物成分，有几个原因。几十年来，蝗虫一直是科学界的模式生物，如果蝇。研究人员对他们的嗅觉传感器和相应的神经回路有了有意义的了解。而且，与果蝇相比，蝗虫更大、更强壮。  这些特征的结合使得密歇根州立大学的研究人员能够相对容易地将电极连接到蝗虫的大脑上。然后，科学家们记录了昆虫对健康细胞和癌细胞产生的气体样本的反应，然后利用这些信号创建不同细胞的化学图谱。   

这不是Saha的团队第一次做这样的事情。2020年，他在圣路易斯华盛顿大学（Washington University In St.Louis）期间，领导了一项用蝗虫检测爆炸物的研究。

Christopher Contag团队的研究重点之一是理解为什么口腔癌细胞在他的团队的显微镜和光学工具下具有独特的外观。他的实验室在不同的细胞系中发现了不同的代谢物，这有助于解释光学差异。结果表明，其中一些代谢物是挥发性的，这意味着它们可以通过空气传播并被嗅出。 

Contag的研究重点之一是了解为什么口腔癌细胞在他的团队的显微镜和光学工具下有不同的外观。他的实验室在不同的细胞系中发现了不同的代谢物，这有助于解释光学差异。事实证明，其中一些代谢物是挥发性的，这意味着它们可以通过空气传播并被嗅出。“这些细胞在新陈代谢上看起来非常不同，在光学上看起来也不同，”Contag说。“我们认为，从波动性的角度来看待它们很有意义。”

Saha的蝗虫传感器为测试这一点提供了完美的平台。这两个研究小组合作研究了蝗虫如何用三种不同的口腔癌细胞系区分健康细胞和癌细胞。

虽然研究小组的研究结果集中在口腔癌症上，但研究人员相信，他们的系统可以治疗任何将挥发性代谢物引入呼吸的癌症，这可能是大多数癌症类型。该团队正开始与亨利·福特头颈癌项目主任Steven Chang合作，用人类呼吸来测试其检测系统。

研究人员还对将蜜蜂的化学感应能力带入蜂群感兴趣。密歇根州立大学的研究小组已经取得了利用蜜蜂大脑检测挥发性肺癌生物标志物的有前景的结果。

同样，人们不必担心在医生的办公室里看到成群的昆虫。研究人员的目标是开发一种封闭的便携式传感器，不需要昆虫，只需要检测和分析挥发性化合物所需的生物成分——可能在其他更具侵入性的技术揭示疾病之前。

Alexander Farnum, Michael Parnas, Ehsanul Hoque Apu, Elyssa Cox, Noël Lefevre, Christopher H. Contag, Debajit Saha. Harnessing insect olfactory neural circuits for noninvasive detection of human cancer. Submitted to bioRxiv, 2022