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癌症细胞侵袭和转移潜能的识别颇具挑战。研究人员开发计算流程（computational pipeline）剖析癌细胞细胞骨架架构。结果显示该框架能区分侵袭性相关微管特征。此研究为细胞行为自动分析提供依据，助力癌症研究。
癌症，这个如同恶魔般的存在，一直是全球健康的重大威胁，也是导致死亡的主要原因之一。它之所以如此可怕，很大程度上是因为癌细胞具有转移能力，而且在早期很难检测出具有侵袭性的癌细胞。在癌症发展过程中，细胞会发生许多形态变化，其中细胞骨架（cytoskeleton）起着关键作用。细胞骨架是一个复杂且动态的三维网络，由微管（microtubules）、微丝和中间丝相互连接构成，它不仅能调节细胞的结构，还在细胞迁移、侵袭和转移等过程中发挥着重要作用 。然而，目前人们对于细胞骨架在癌症进程中的具体作用机制还知之甚少，也缺乏有效的方法来识别细胞骨架的细微变化，这就导致了癌症的诊断往往比较滞后，患者的治疗效果也不理想。
为了攻克这些难题，来自葡萄牙的研究人员展开了深入研究。他们的研究成果发表在《Scientific Reports》上。这项研究旨在开发一种新型计算流程，来描绘癌细胞的细胞骨架架构，并探究其精细调整的变化。
在研究方法上，研究人员主要运用了以下关键技术：首先是免疫荧光（immunofluorescence）和图像采集技术，他们用特定的抗体对细胞进行染色，然后通过显微镜获取细胞的图像；接着利用图像预处理和分析技术，包括去卷积、高斯滤波、骨架化等操作，对获取的图像进行处理和特征提取；最后运用统计学分析方法，来确定不同细胞之间的差异是否具有统计学意义。
研究结果方面：
- 新的图像分析流程可解析细胞骨架组织特征：研究人员开发的生物成像流程，通过对细胞免疫荧光图像的处理，能够准确地分割细胞核和细胞骨架纤维，并提取相关特征。他们运用线段重排和图网络等处理策略，自动提取线段特征（LSFs）和细胞骨架网络特征（CNFs），这表明该计算框架能够详细地研究细胞骨架的组织特征，有助于区分具有侵袭性的细胞。
- 不同形态细胞的细胞骨架架构存在明显差异：研究人员通过分析多种细胞骨架特征，如取向、形态、数量、紧凑度、径向度等，发现不同形态的细胞具有不同的细胞骨架结构。例如，通过计算取向有序参数（OOP），发现纤维排列越整齐的细胞，OOP 值越高；纤维长度和细胞内的变异性也有关系，纤维越长的细胞，长度变异性越高。此外，他们还研究了细胞骨架与细胞核的相互连接，发现小细胞的纤维与细胞核的平均距离较短。这些结果说明研究人员开发的流程能够全面地分析细胞骨架架构。
- E-cadherin 功能缺失且具有侵袭潜能的细胞具有独特的细胞骨架架构：研究人员以表达野生型和突变型 E-cadherin 的细胞为模型进行研究。结果发现，突变型细胞的 OOP 值显著降低，纤维排列更紊乱；纤维长度缩短，且长度变异性更低；纤维数量和强度也明显减少，并且分布更密集、更不呈放射状。这些结果表明，具有侵袭性的 E-cadherin 功能异常的细胞，其纤维取向虽然紧凑但高度紊乱，这可能有利于癌细胞在细胞外基质（ECM）中的可塑性和快速扩散。
研究结论和讨论部分指出，细胞骨架在细胞的众多过程中起着至关重要的作用，但目前人们对其在癌症中的调控机制了解有限。该研究开发的新型计算流程，能够识别与癌症进展相关的细胞骨架架构模式，通过一系列指标成功地识别出具有侵袭能力细胞的微管组织特征。这一成果不仅为研究细胞骨架在癌症中的作用提供了有力工具，还有助于识别潜在的侵袭性癌细胞或分子靶点，对癌症研究和临床应用具有重要意义。此外，该计算流程还可以用于研究其他疾病中细胞骨架的变化，具有广泛的应用前景。
