《細(xì)胞》雜志封面刊載一項重磅研究，研究來自德國紐倫堡組織工程和再生醫(yī)學(xué)研究所Ertürk研究團(tuán)隊。研究者開發(fā)了一種名為DeepMACT的深度學(xué)習(xí)工具，可用于系統(tǒng)分析在體腫瘤轉(zhuǎn)移情況。DeepMACT全身3D掃描可發(fā)現(xiàn)微轉(zhuǎn)移和單個腫瘤細(xì)胞，可揭示抗體藥物在全身的療效情況，DeepMACT研究提示腫瘤微環(huán)境影響藥物療效。(Cell. 2019;179: 1661-1676 doi: 10.1016/j.cell.2019.11.013)

能較可靠地檢測播散的腫瘤細(xì)胞和腫瘤靶向治療抗體藥物的生物分布，對更深入了解和治療腫瘤轉(zhuǎn)移非常有必要。該團(tuán)隊先前開發(fā)了一種名為vDISCO的黑科技，可將小鼠的身體變透明，可看到這些動物身體深處的細(xì)胞。

DeepMACT是研究者開發(fā)的可自動量化腫瘤轉(zhuǎn)移和抗體藥物靶向作用情況的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)?？蓪⒛[瘤細(xì)胞熒光信號放大100倍以上，用vDISCO方法讓透明小鼠體內(nèi)的轉(zhuǎn)移成像，深度學(xué)習(xí)算法對轉(zhuǎn)移進(jìn)行自動量化。

研究者在5種不同的轉(zhuǎn)移瘤(包括乳腺癌、肺癌和胰腺癌)模型中進(jìn)行了驗證，發(fā)現(xiàn)不同的腫瘤有不同的轉(zhuǎn)移模式，如乳腺癌2周內(nèi)轉(zhuǎn)移位點會不斷變多，逐漸增加腫瘤負(fù)荷。

傳統(tǒng)的生物熒光成像方法是看不到這些特征的，研究者指出，DeepMACT是首個能以整個身體的規(guī)模定量分析腫瘤轉(zhuǎn)移的方法。這種深度學(xué)習(xí)算法，只需不到一小時就可完成所有的分析工作，且準(zhǔn)確率與人類專家相當(dāng)。人類完成同樣的工作量，可能需花上幾個月的時間。

研究者指出，這種方法能讓我們看到抗腫瘤療法的更多細(xì)節(jié)。目前，許多醫(yī)藥公司會開發(fā)抗體類藥物，與腫瘤細(xì)胞結(jié)合，抑制其生長。但這些抗體的覆蓋率如何，有多少腫瘤轉(zhuǎn)移位點會漏過去?研究者實驗發(fā)現(xiàn)，使用的抗腫瘤藥物可漏過多達(dá)23%的轉(zhuǎn)移位點，這部分解釋了為何許多腫瘤治療后會出現(xiàn)復(fù)發(fā)。為了開發(fā)更有效的抗腫瘤療法，需要深入了解不同類型腫瘤如何發(fā)生轉(zhuǎn)移，并開發(fā)出抑制這些轉(zhuǎn)移進(jìn)程的特異性藥物。研究者指出，該研究方法可以讓我們看清腫瘤如何發(fā)生轉(zhuǎn)移，還可讓我們在臨床前就可評估抗腫瘤藥物覆蓋率是否夠廣，有望將來用于人類藥物的開發(fā)。

(編譯 胡靜)