PLoSMed：新技術幫助鑒別惡性乳腺癌細胞顯成效

　　發表于PLoS Medicine上的一項最新研究顯示，利用一種分析動物和植物的生態學檢測方法就可以對復雜多樣化的乳腺癌進行鑒定，尤其是那些進展性及致死性的乳腺癌；這種檢測方法可以用于臨床中來評估乳腺癌患者疾病的惡性程度，并且幫助制定合適的療法。

　　來自英國倫敦癌癥研究院(The Institute of Cancer Research)的研究人員開發的這種名為生態系統多樣性指數（Ecosystem Diversity Index）分析的檢測技術可以將生態學家常用的方法同癌癥成像技術結合來將癌細胞同正常細胞區分。該技術可以鑒別出極其惡性的乳腺癌亞型，而且相比其它疾病標志物而言該技術同時也是一種癌癥患者生存的預測子，其可以幫助有效預測高級別癌癥患者的生存幾率。

　　文章中研究者對來自三所醫院未經治療的乳腺癌患者機體的1026份腫瘤樣本進行分析檢測，研究者分析了三種不同的細胞類型，即癌細胞、淋巴細胞及間質細胞。研究者指出，機體腫瘤尺寸大于5厘米的高級別腫瘤患者獲得的生態系統多樣性指數評分也較高，而且這種患者5年的存活率僅為16%，而低多樣性指數評分的患者的5年存活率為50%。隨后研究人員還觀察了遺傳因素對生態系統多樣性指數的影響，這也是研究者首次分析腫瘤及遺傳信息對不同細胞類型的影響。

　　他們發現，攜帶突變的p53腫瘤抑制子的高多樣性評分的腫瘤患者的預后生存幾率非常低，研究者Yinyin Yuan說道，我們的研究發現，生態多樣性的數學模型可以幫助鑒別出惡性癌癥，基于達爾文自然選擇原則，通過分析腫瘤周圍環境的圖像，我們就可以更加有效地預測某些乳腺癌患者的生存，這要比如今在臨床中的預測率要高很多。

　　長期以來我們知道癌細胞間的遺傳多樣性和疾病的惡性程度直接相關，而本文研究結果表明，腫瘤微環境內部的細胞多樣性同樣也可以促成惡性乳腺癌的發生；而將遺傳改變的多個新型的測定結果進行整合就可以提供額外的患者預后信息，這或許為開發新型的診斷生物標志物提供了一定思路。

　　最后研究者Paul Workman說道，本文研究中研究人員巧妙地將生態學和細胞生物學技術相結合，開發了一種新型的預測檢測技術，其將對臨床中癌癥患者的治療帶來很大幫助；我們始終會記得癌細胞并不會單兵作戰，多個癌細胞會互相聯合來生長發育，而更好地理解細胞間的微生態系統將會助力科學家們開發新型診斷、監測及治療癌癥的新策略。