通过细胞行为而不是遗传学预测乳腺癌转移
![Breast cancer tumors contain a mixture of cells with different abilities, and the proportion of aggressive cells within a tumor determines its likelihood to metastasize. MAqCI identifies aggressive breast cancer cells (in purple) based on their ability to move from a feeder channel into narrower channels. Credit: Johns Hopkins University 通过细胞行为而不是遗传学预测乳腺癌转移](https://scx1.b-cdn.net/csz/news/800a/2019/predictingbr.jpg)
研究人员和临床医生并不完全理解为什么有些癌症传播和其他人没有。他们所知道的是,当癌症蔓延时,它显着降低了生存率。
如果医生可以预测原发性肿瘤将转移的可能性,他们将能够为患者选择最佳的治疗方案。然而,目前的测试仅评论肿瘤遗传学,可以突变和变化。
Chris Yankaskas,博士。Johns Hopkins大学化学和生物分子工程系的候选人,想知道他是否可以通过不同角度预测转移,而不是看癌细胞的表型或可观察到的细胞特征和行为。在Konstantinos Konstantopoulos的方向下,纳米能力研究所,Yankaskas和一支研究人员团队的教授和核心教师创造了微流体测定,用于定量细胞入侵,或MAQCI,a诊断工具和预测方法乳腺癌转移通过查看转移所需的两个关键细胞行为而不是肿瘤遗传学。
“癌症进展的复杂性和每位患者癌细胞之间的差异使得转移难以预测案例,”yankaskas说。“我们的目标是继续工作乳房癌症使用来自患者的活组织检查的细胞,希望将该技术扩展到其他癌症类型。“
癌症治疗在身体上剧烈,可以是昂贵的。一些患者需要化疗,放射,手术,靶向疗法,或以上所有的组合。Maqci可以帮助临床医生和患者确定最适当的侵袭性癌症治疗,避免过度治疗较少的侵略性癌症。
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要开发他们的设备,yankaskas首先必须培训Maqci(发音Mak-See)以识别正常乳房的特征性行为上皮细胞(他们的对照组),非侵袭性乳腺癌细胞,以及侵袭性/转移性乳腺癌细胞。一旦建立了那些参数,那么该团队随后使用独立的细胞群,包括乳腺癌患者衍生的标本,以验证MAQCI可以正确测量和表征细胞。
该测试测量发生转移所需的两个关键细胞行为:细胞运动性,能够如何能够对身体内的远处部位行驶以及增殖的衡量标准,这是它们的乘法量。
结果,发表于自然生物医学工程,表明MAQCI准确,敏感,并且足够特定,以预测一个乳腺癌人口将转移。该技术具有潜在的临床应用,因为它使用小样本尺寸,在一到两天内提供结果,可以分离这些细胞以进一步表征。
与遗传筛查不同,MAQCI测试的另一个优势在于它看起来看起来是可观察到的细胞特征,并且相对简单且易于解释。预测癌症群体能够难以转移,这种行为方法提供了更简单,更有效的制造预测方式。
“MAQCI有可能诊断肿瘤的转移性倾向和筛选靶向转移的筛选性细胞关于个性化药物的特定患者的基础,“Konstantandopoulos说。”我们目前正在测试我们的测定以预测大脑的生存终止癌症耐心。我们认为,MAQCI将是诊断,预后和固体肿瘤患者的精确护理的重要工具。“
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