在美國，45歲帶來了一個相當不愉快的成年儀式：開始定期進行結腸鏡檢查，即用配備有燈光和攝像頭的內窺鏡來目測結腸是否有癌症的跡象。相對來說，結腸癌生長緩慢，如果早期發現，通常可以通過手術治療。然而，它未被發現的時間越長，治療就越困難，這就使得它成為美國癌症相關死亡的第四大原因。

盡管有這種高度可視化的篩查過程，但個別患者的治療決定仍然主要由傳統的組織學指導--病理學家通過在顯微鏡下檢查攜帶腫瘤樣本的載玻片來評估結直腸癌。

如今，在一項新的研究中，來自美國哈佛醫學院的一個研究團隊將組織學與前沿的單細胞成像技術相結合，構建出大規模的結直腸癌二維和三維空間圖譜。這些圖譜在組織學特征之上疊加了大量的分子信息，以提供關於癌症結構的新信息，以及它如何形成、進展和與免疫係統相互作用。相關研究結果近期發表在Cell期刊上，論文標題為“Multiplexed 3D atlas of state transitions and immune interaction in colorectal cancer”。

論文通訊作者、哈佛醫學院布拉瓦特尼克研究所係統藥理學教授Peter Sorger說，“我們的方法為150年的病理診斷提供了一個分子窗口---揭示了許多傳統上被認為是孤立的元素和結構實際上是以意想不到的方式相互關聯的。一個比喻是，以前我們隻是在看大象的尾巴或腳，但如今，我們第一次可以開始一次看到整頭大象。”

這些圖譜是Sorger及其研究團隊更廣泛的努力的一部分，即為不同的癌症類型構建圖譜，作為美國國家癌症研究所人類腫瘤圖譜網絡的一部分，將免費提供給科學界。此前，他們使用類似的方法構建了早期黑色素瘤的深度圖譜，其他癌症的圖譜也已在開發中。最終，他們希望這些癌症圖譜將推動研究，並改善診斷和治療。

新與舊的結合

長期以來，組織學一直是癌症診斷和治療的基石：病理學家在顯微鏡下檢查用蘇木精和伊紅(H&E)染色的腫瘤樣本，挑出關鍵特征以確定癌症的等級和階段。腫瘤學家利用這些信息製定治療計劃，通常涉及一些手術、藥物和放療的組合使用。基於H&E的組織學相對簡單、便宜、快速，並能揭示出很多關於腫瘤的信息。

論文共同作者、哈佛醫學院係統生物學副教授Sandro Santagata說，“我們現有的結直腸癌圖譜源於病理學---在150年的過程中，我們已找出了診斷患者的最重要的H&E特征。”

然而，傳統的組織學有其局限性---即它沒有捕捉到癌症的分子構成或物理結構，這使得它難以充分利用癌症研究人員在過去50年裏獲得的信息。Sorger說，“組織學是非常強大的，但我們往往不知道它在現代分子方麵意味著什麼。”

在這項新的研究中，這些作者將組織學與通過一種叫做循環免疫熒光(cyclic immunofluorescence, CyCIF)的多重成像技術獲得的單細胞分子成像數據相結合。他們利用這些信息構建了結直腸癌較大區域的詳細二維圖譜。論文共同第一作者、哈佛醫學院係統藥理學實驗室平台主任Jia-Ren Lin將這些圖譜拚接在一起，實現了對腫瘤的大規模三維重建。

Santagata說，我們的圖譜包括來自大片腫瘤的近1億個細胞的信息，並提供了對結直腸癌的前所未有的了解。他補充說，它們允許人們開始詢問有關正常組織和腫瘤組織之間的差異以及腫瘤內部變化的關鍵問題，並揭示了“以前從未觀察到的令人興奮的結構特征，以及與這些特征相關的分子變化”。

這些作者顯示，單個腫瘤可以有更多或更少的侵襲性部分以及更多或更少的惡性區域，從而導致腫瘤的一個部分過渡到下一個部分的組織學和分子梯度。

Santagata說，“在每個腫瘤內，有廣泛的結直腸癌的特性---我們看到許多不同的有不同特征的區域，以及它們之間的過渡。”他補充說，從這項新的研究開始，科學家們如今可以探索是什麼驅動個體腫瘤內的這些差異。比如，這些圖譜顯示免疫環境在單個腫瘤內有很大的不同。

Sorger說，“它們在單個腫瘤中的差異和在腫瘤之間的差異一樣大---這很重要，因為腫瘤-免疫相互作用是你試圖用免疫療法進行靶向的對象。”與他們在黑色素瘤中的發現類似，這些作者觀察到負責抵抗癌症的T細胞並沒有直接受到腫瘤細胞的抑製，而是受到腫瘤周圍環境中其他免疫細胞的抑製。

Santagata說，“這讓我們對腫瘤環境的多樣性和可塑性有了全新的認識---它們是豐富的社區，我們如今有了更好的裝備來弄清它們是如何發展的。”

這些圖譜還提供了對腫瘤結構的新見解。例如，科學家們以前曾發現他們認為是一種叫做粘蛋白(mucin)的粘液狀物質的二維池，裏麵漂浮著一簇簇的癌細胞。然而，在這項新的研究中，這種三維重建顯示這些粘蛋白池實際上是一係列由通道相互連接的洞穴，帶有指狀的癌細胞突起。

Santagata說，“這是我們以前從未真正欣賞過的這些腫瘤結構的一種狂野的新看法。因為我們可以在三維中觀察到它們，我們對這些結構有一種清晰明了的看法，我們如今可以研究它們為什麼在那裏，它們如何形成，以及它們如何塑造腫瘤進化。”

對結果進行臨床轉化

最終，這些結直腸癌圖譜的目標與這些作者正在開發的所有癌症圖譜的目標是一樣的：推動研究，改善診斷和治療。Sorger指出，精準醫療，即針對每名病人的癌症進行量身定製的治療，正成為治療中越來越重要的一部分。

他說，“這裏的重大轉化故事是積累知識，使精準醫療對大多數患者實用。我們目前正在與布裏格姆婦女醫院和丹娜-法伯癌症研究所合作，以確定我們的方法如何應用於臨床。”

Santagata補充說，“這使我們能夠提取整個額外的分子和結構特征層，我們認為這將提供診斷和預後信息，並提高我們針對這些癌症的能力。”

如今，這些作者希望進一步完善他們進行腫瘤三維重建的能力，並繼續將新的成像技術納入他們的圖譜。他們還希望建立一個更大的結直腸癌樣本隊列用於繪製圖譜，並探索他們的圖譜所強調的疾病的基本生物學。

對於Sorger來說，該項目代表了病理學家、工程師和計算科學家之間不尋常的合作。隨著成像數據的湧入，計算科學家使用機器學習來識別有趣的發現，並將其提交給病理學家，而病理學家則標記出關鍵特征，用機器學習進行解析。

這些作者選擇了黑色素瘤和結直腸癌作為起點，因為它們是由大型實體腫瘤組成的常見癌症，醫療需求未得到滿足，需要做出重要的治療決定。接下來，他們計劃處理乳腺癌和腦癌。他們還希望培訓其他科學家使用這些成像技術來建立他們自己的癌症圖譜，這將為創建更多的圖譜鋪平道路。

參考資料：

Jia-Ren Lin et al. Multiplexed 3D atlas of state transitions and immune interaction in colorectal cancer. Cell, 2023, doi:10.1016/j.cell.2022.12.028.