人工智能驱动的肿瘤多克隆性与演化机制解析及治疗新策略

近期《Nature》两项突破性研究揭示了多克隆性(polyclonality)在肿瘤早期发展中的关键作用。来自国际团队的研究人员通过谱系追踪和DNA条形码技术，发现结直肠癌前病变中存在多克隆协作现象，这些亚克隆通过细胞间互作克服适应性屏障，最终向单克隆性(monoclonality)转变。该研究创新性整合AI工具(如CellChat、Monocle)解析配体-受体互作网络和克隆轨迹，为靶向肿瘤异质性提供了全新干预策略。

　　

最新研究揭示了肿瘤演化的核心奥秘——多克隆性(polyclonality)如同"细胞军团"的战术协作，多个携带不同突变谱的亚克隆通过精密的细胞间通讯(如ECM重组、黏附信号)共同突破生长限制。Sadien团队采用多色谱系追踪技术，发现携带不同APC突变的肠癌亚克隆通过KRAS/MYC信号网络形成共生关系；而Lu课题组开发的碱基编辑器(ABE)条形码系统则捕获了26万单细胞的进化轨迹，揭示BCL9L/CTNNB1突变如何破坏克隆协作。

智能算法正成为解码肿瘤"社交网络"的利器：CellChat解析配体-受体对(LRIs)如同破译细胞密电，CCCExplorer追踪信号通路级联反应；Monocle重构的克隆进化树显示，变异自编码器(VAEs)能捕捉亚克隆分支的"权力更替"；空间转录组(SpatialDE)结合卷积神经网络(CNNs)则绘制出肿瘤微环境(TME)中的"领地争夺战"。这些发现为开发靶向克隆协作的"分化瓦解"疗法——如干扰ECM重塑或阻断MYC信号枢纽——提供了精准路线图。

尽管AI模型面临数据偏差和"黑箱"挑战，但整合单细胞多组学与空间图谱的创新范式，正在改写我们对肿瘤"群雄割据"到"一统天下"演化历程的认知，为个性化抗癌策略开辟新战场。