Science Advances：新方法可系统分析癌症治疗后的耐药细胞

　　

抗癌药物可以让快速生长的肿瘤缩小。然而，一些肿瘤细胞还是会存活下来。这些持久性细胞（persister cells）会形成新的肿瘤，迫使癌症患者陷入漫长而痛苦的又一轮检测和治疗。  

问题在于，持久性细胞极其罕见（可能仅为千分之一），而且它们在遗传上与肿瘤细胞完全相同，因此很难发现。此外，它们的顽强生命力也可能是暂时的，等到科学家在培养皿中培养它们时，那些帮助它们存活的特性或许已经消失。 

为了找到战胜持久性细胞的方法，加州大学旧金山分校的研究人员开发出一种机器人系统，能够在实验室中一次性处理数千个微型肿瘤。该平台让科学家能够系统鉴定、追踪和治疗存活的细胞。

这项成果于6月12日发表在《Science Advances》杂志上。它揭示了持久性细胞的共同特征，这些特征可能有助于解释癌症复发的原因，并助力未来的药物开发。 

第一作者、加州大学旧金山分校的助理研究员Xiaoxiao Sun博士表示：“几年前，人们还在质疑持久性细胞是否真的存在。如今我们能够找到它们，并验证消除它们的各种方法。”

研究团队收集了其他实验室认为可能对持久性肺癌有效的94种候选药物。他们希望对两种肺癌类型的持久性细胞进行测试，以确定每种药物在不同剂量下的疗效。

这需要进行1万次、耗时一周的繁琐实验。因此，他们搭建了一个机器人平台，以减轻手动操作的工作量并消除结果不一致性。 

数千个微型肿瘤被放置在受控培养箱内的384孔板中。一个类似于药物筛选中使用的机械臂负责在各个实验站之间移动这些微孔板。 

其中一个实验站利用声波将精确的药物剂量输送到每个肿瘤上（首先是肺癌治疗药物，然后是实验性的持久性肿瘤治疗药物）。其他实验站则用抗体对肿瘤进行染色，并对每个肿瘤进行显微成像。 

在测试的药物中，有九种药物能够持续削弱持久性细胞。这表明，即使持久性细胞是在不同的治疗条件下产生的，它们也可能具有共同的弱点。 

研究人员计划扩展该平台，纳入更多肿瘤类型和治疗方案。他们希望由此产生的数据集能够成为一种资源，帮助研究人员在持久性细胞引发耐药性疾病之前将其清除。 

共同通讯作者、加州大学旧金山分校的Steve Altschuler教授表示：“我们原本以为每个肿瘤的表现都是独一无二的。”

“结果正相反，我们在许多不同的样本中发现了相同的模式，这表明可能存在一些潜在的规律，有助于预测哪些疗法最有可能奏效。”