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揭示癌症串扰：跨越时空的复杂性

已有 857 次阅读 2025-8-25 10:41 |个人分类:科普|系统分类:科普集锦

揭示癌症串扰：跨越时空的复杂性

癌症不是一种单一疾病，而是一个复杂且不断演变的系统。随着肿瘤的生长和扩散，它们与周围组织、免疫细胞、基质成分甚至远处器官进行持续和互惠的交流。这些相互作用是动态的，发生在空间景观（组织内部和组织之间）和时间段（从肿瘤发生到转移性定植）上。随着空间分辨和时间敏感技术的出现，研究人员现在能够以前所未有的细节绘制这种交流图。

在关于多级选择的评论中，Laplane及其同事认为，如果不考虑在多个生物学尺度上运作的进化压力——从基因和细胞器到细胞和生物体——就无法完全理解癌症。通过将癌症重新定义为受多级选择塑造的现象，作者为研究竞争性选择单元如何影响肿瘤发展和抑制提供了概念基础。

Munn 和 Jain 转向计算肿瘤学，展示了机制和人工智能（AI）驱动的肿瘤模型如何成为模拟复杂生物系统的不可或缺的工具。这些模型整合了分子和生理数据，以捕捉肿瘤在其微环境中的涌现行为，为计算机模拟中的假设检验和治疗预测提供了一个平台。

Liu和Zhang全面展示了空间和单细胞组学的强大功能，他们研究了转移性生态位是如何形成和维持的。他们的论文揭示了播散肿瘤细胞如何与远处位置的免疫细胞和基质细胞相互作用，进行代谢重编程并逃避免疫监视。所有这些过程都通过高分辨率、多模态分析变得可见。

在一个补充的视角中，Huang及其同事讨论了如何将大规模组学数据集转化为临床可操作的工具。从靶点发现到分子亚型的精炼和预测建模，他们展示了整合组学如何弥合肿瘤生物学与患者护理之间长期存在的差距。

进一步扩展空间主题，Sloan和Lee聚焦于肿瘤神经微环境中的一个相对研究较少的组成部分——肿瘤神经 niche。他们详细阐述了自主神经和感觉神经如何与癌细胞和免疫细胞相互作用，调节侵袭、免疫逃逸和治疗反应。他们的视角强调了神经支配作为癌症进展中的一个新颖的可靶向轴。

Mo及其同事呼吁重新构想肿瘤，不再将其视为转化细胞的团块，而是作为一个由复杂多细胞生态系统塑造的病变组织。他们的观点强调了癌症相关成纤维细胞和细胞外基质重塑在治疗耐药性、免疫排斥和肿瘤异质性中的关键作用。通过将肿瘤微环境置于研究和药物开发的核心，他们主张治疗策略必须进行必要的转变。

在代谢方面，Li及其同事深入研究了癌细胞与免疫系统之间发生的双向重编程。他们解释了肿瘤如何与 T 细胞竞争关键营养物质、分泌免疫抑制代谢物并适应缺氧和酸性条件，而 T 细胞则反过来试图重新配置自身代谢以维持效应功能。这些相互作用被视为肿瘤存活和治疗耐药性的核心。

最后，Rosenbaum、Fields 和 Ford 研究了相互可塑性这一主题，其中癌症细胞和免疫细胞会相互适应。作者探讨了上皮间质转化、免疫编辑和动态免疫抑制如何促进肿瘤进化和异质性。他们还提出这种可塑性可能被用于治疗获益，特别是在设计考虑细胞状态及其转化的治疗方案时。

这些文章共同反映了一个日益增长的共识：理解癌症需要一个综合的视角，这个视角超越了静态快照和还原论模型。这些文章中强调的工具，包括空间转录组学、谱系追踪、AI 驱动的模拟和代谢通量分析，正在推动这种系统层面的方法。重要的是，这些技术中的许多不仅具有描述性，还具有预测性，有望指导诊断、预后和个性化治疗的新策略。

这些文章也揭示了不同领域中的共识主题：细胞环境的重要性；空间组织和时间动态的影响；以及将癌症作为动态适应系统进行研究的价值。这些见解不仅具有概念上的统一性，而且在实践中具有变革性，为研究和干预提供了新的途径。

随着该领域的推进，我们面临关键问题。如何将这些丰富的数据集整合到疾病的一致模型中？我们能否捕捉和靶向癌症可塑性的时间动态？治疗如何适应空间异质性或代谢串扰？回答这些问题将需要基因组学、计算学、进化生物学和临床肿瘤学等多学科之间的持续合作。

相关系列文章：

[1] Laplane L, Lamoureux A, Richker HI, Marquez Alcaraz G, Fortunato A, Shaffer Z, et al. Applying multilevel selection to understand cancer evolution and progression. PLoS Biol. 2025;23(7):e3003290. https://doi.org/10.1371/journal.pbio.3003290

[2] Munn LL, Jain RK. Challenges and opportunities for the next generation of computational tumor models. PLoS Biol. 2025;23(7):e3003269.

[3] Liu F, Zhang XH-F. Decoding metastatic microenvironments through single-cell omics reveals new insights into niche dynamics and tumor evolu- tion. PLoS Biol. 2025;23(7):e3003299. https://doi.org/10.1371/journal.pbio.3003299

[4] Huang JT, Dai LJ, Ma D, Shao ZM. Omics datasets can bridge the gap between tumor biology and patient care. PLoS Biol. 2025;23(7):e3003279. 7. Sloan EK, Lee JS. Can the tumor neural niche be targeted to re-program cancer? PLoS Biol. 2025;23(7):e3003266.

[5] Mo J, Zhang H, Swarbrick A. TiME for a change: the tumor microenvironment as the missing piece in cancer therapeutics. PLoS Biol. 2025;23(7):e3003276.

[6] Qiu Y, Xu Y, Ding X, Zhao C, Cheng H, Li G. Bi-directional metabolic reprogramming between cancer cells and T cells reshapes the anti-tumor immune response. PLoS Biol. 2025;23(7):e3003284. https://doi.org/10.1371/journal.pbio.3003284

[7] Rosenbaum SR, Fields KM, Ford HL. Masters of adaptation: how cancer and immune cell plasticity mediates tumor progression. PLoS Biol. 2025;23(7):e3003301. https://doi.org/10.1371/journal.pbio.3003301

参考文献

[1] Kang Y (2025) Unveiling cancer crosstalk: Mapping complexity across time and space. PLoS Biol 23(7): e3003326. https://doi.org/10.1371/journal.pbio.3003326

以往推荐如下：

1. 分子生物标志物数据库MarkerDB

2. 细胞标志物数据库CellMarker 2.0

3. 细胞发育轨迹数据库CellTracer

4. 人类细胞互作数据库：CITEdb

5. EMT标记物数据库：EMTome

6. EMT基因数据库：dbEMT

7. EMT基因调控数据库：EMTRegulome

8. RNA与疾病关系数据库：RNADisease v4.0

9. RNA修饰关联的读出、擦除、写入蛋白靶标数据库：RM2Target

10. 非编码RNA与免疫关系数据库：RNA2Immune

11. 值得关注的宝藏数据库：CNCB-NGDC