纽约，2021 年 6 月 23 日——从变形虫到斑马，所有生物都在进化。它们随着时间的推移而变化，因为来自环境的压力导致具有某些特征的个体在人群中变得更加普遍，而具有其他特征的个体变得不那么常见。
癌症也不例外。在不断增长的肿瘤中，具有最佳竞争资源和抵御环境压力能力的癌细胞将在频率上占据主导地位。这是微观尺度上的“适者生存”。
但是健康——任何特定个体对其环境的适应程度——并不是一成不变的。它可以随着环境的变化而变化。在充满化疗药物的环境中可能表现最好的癌细胞可能与在没有这些药物的环境中茁壮成长的癌细胞不同。因此，预测肿瘤将如何随时间演变，尤其是对治疗的反应，是科学家面临的一项重大挑战。
纪念斯隆凯特琳大学的研究人员与加拿大不列颠哥伦比亚大学/不列颠哥伦比亚省癌症中心的研究人员合作进行的一项新研究表明，有朝一日可能做出这些预测。该研究于 2021 年 6 月 23 日发表在Nature杂志上，由 MSK 计算生物学家 Sohrab Shah 和 BC Cancer 乳腺癌研究员 Samuel Aparicio 领导。科学家们表明，使用描述人口如何随时间变化的群体遗传学原理构建的机器学习方法可以准确预测人类乳腺癌肿瘤将如何演变。
“进化的群体遗传模型与癌症非常匹配，但由于许多实际原因，将这些模型应用于真正人类癌症的进化一直是一个挑战，”MSK 计算肿瘤学主管 Shah 博士说。“在这项研究中，我们表明有可能克服其中的一些障碍。”
最终，该方法可以提供一种方法来预测患者的肿瘤是否可能停止对特定治疗的反应，并确定可能导致复发的细胞。这可能意味着在最佳时间提供高度定制的治疗，以便为癌症患者带来更好的结果。
三重创新
三个独立的创新结合在一起使这些发现成为可能。第一种是使用称为患者异种移植物的真实癌症模型，这些模型是从患者体内取出并移植到小鼠体内的人类癌症。科学家们在长达三年的时间范围内反复分析了这些肿瘤模型，探索了基于铂的化疗治疗和治疗戒断的影响。
“从历史上看，该领域一直专注于从单一快照中了解癌症的进化史，”沙阿博士说。“这种方法本质上很容易出错。随着时间的推移，通过拍摄许多快照，我们可以获得更清晰的画面。
标签： 癌症
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