Nat Ecol & Evol：科学家开发出一种新型计算机模型 或能帮助理解肿瘤的生长影响其遗传特性的机理

2021年12月31日 讯 /生物谷BIOON/ --肿瘤内的遗传异质性会促进克隆进化，然而目前研究人员对临床相关的克隆动态变化的理解仍然非常有限，近日，一篇发表在国际杂志Nature Ecology & Evolution上题为“Spatial patterns of tumour growth impact clonal diversification in a computational model and the TRACERx Renal study”的研究报告中，来自Francis Crick研究所等机构的科学家们通过研究开发了一种新型的计算机模型，其或有望帮助分析肿瘤的生长方式如何影响其遗传组成。利用这种新型模型，研究人员识别出了肿瘤生长和性状之间的关联，以及患者机体的癌症可能进展的速度到底有多快。

体积生长模型(上)和表面生长模型(下)中硅片肿瘤的代表。

图片来源：The Francis Crick Institute

随着癌细胞的突变，一些癌细胞就会通过突变获得优势从而使其更有可能生存、分裂并产生一群更为适合的细胞，比如，如果其已经进化到能在营养物质或氧气供应不足的条件下生存，这组细胞就可能会超越其它细胞而占据主导地位。肿瘤进化的过程具有高度复杂性，其受到了多种因素的影响，包括肿瘤的生长方式，但科学家们对其并不是非常理解。

这篇研究报告中，研究人员利用其所开发的新型计算机模型研究了肾脏癌症中两类肿瘤的生长，其中一种是整个肿瘤的生长是一致的，即“体积生长模型”，另外一种则仅限于细胞表面，即“表面生长模型”。在体积生长模型中会出现两种情况，在某些情况下，在肿瘤的早期阶段会出现一种单一适合的遗传相关的癌细胞群，而在其它情况下，肿瘤则不会产生适合的细胞群，而是原来的亲代癌细胞群仍然占据着主导地位。

在表面生长模型中存在着广泛的遗传多样性，不同的适合细胞群会在表面形成，这或许就创造出了一种竞争性的环境，不同的细胞群会被推动着进化地更快。研究者Xiao Fu说道，我们已经采取了两种不同的生长模型，并识别出了肿瘤随着时间和空间上演变的明显差异，而这是在真实的组织中很难做大的，因为其需要从肿瘤的不同部位反复进行多次活检，这些发现仅仅是研究人员希望通过这一模型发现的一个开始。

文章中，研究人员利用通过TRACERx肾脏研究中所分析的66个肿瘤的数据验证了其所开发的模型，通过交叉比对模型以及肿瘤数据，研究人员发现，真实世界中不同的肿瘤进展速度与不同的生长模型或许会相互对应，比如，迅速进展的肿瘤符合体积增长模型，即从早期开始就会有一组合适的细胞存在，而没有进展的病例则适合体积增长模型，其中父系细胞群仍然占据着主导地位。

该模型还揭示了肿瘤生长的不同类型如何影响肿瘤的形状，体积生长的肿瘤会以更为一致的形状向外生长，而表面生长肿瘤则会在表面上表现出凸起，更为适合的细胞群体就会在那里生长。研究者Xiao指出，令人兴奋的是我们能利用结构信息来用作研究肿瘤进化的窗口，后期还需要更多深入的研究，但如今其能被用来帮助确定肿瘤正在经历怎么样的生长，比如，如果早期肿瘤的放射成像显示出了凸起，那就意味着其更有可能正在经历表面生长，这些信息或能帮助临床医生制定更为个体化的疗法决策。此外研究人员还利用这种模型来分析细胞坏死对其进化的影响，当细胞坏死出现在表面生长模型中时，肿瘤就会迅速发展出更为合适的在遗传上不同的细胞群。

图片来源：https://www.nature.com/articles/s41559-021-01586-x

研究者Paul Bates指出，计算机模拟对于我们进一步理解肿瘤如何随着时间延续不断进化非常重要，通过开发这些模型并利用其来分析癌症的改变方式，我们希望能在其进化和生长过程中找到癌症最有可能对疗法最敏感的时期。关于癌症行为的最重要的观察是通过对患者机体肿瘤的分析所收集的，因为其反映了实际癌症演变的时间尺度和复杂性。然而在患者机体中的每一个癌症演变都是独一无二的，不能倒带也不能重复，这就使得研究人员很难预测肿瘤下一步走哪些道路的可能性有多大。

研究者表示，数学模型或能作为一种强大的工具来帮助研究人员理解在真实肿瘤中所观察到的模式是如何产生的，可靠的数学模型能与来自真实生活中的肿瘤中的临床、分子、组织和放射学数据相结合，为研究人员带来重要的见解，从而更为有效地转化为给患者带来的利益。研究者Erik Sahai认为，技术的不断进步意味着我们现在拥有比以往任何时候都更多的关于单一癌症的信息，而我们所面临的挑战则是如何解码这些信息从而让患者获益，这就需要多个学科的科学家们之间的互相合作。后期研究人员将会继续优化其所开发的模型，从而使其能帮助研究人员更好地理解肿瘤的进化。综上，本文研究结果货位科学家们理解临床相关的克隆进化的时间和空间特征提供了一个新的窗口。（生物谷Bioon.com）

原始出处：

Fu, X., Zhao, Y., Lopez, J.I. et al. Spatial patterns of tumour growth impact clonal diversification in a computational model and the TRACERx Renal study. Nat Ecol Evol (2021). doi：10.1038/s41559-021-01586-x