以色列科学家和医生开发了一种新技术，用于分析骨髓瘤肿瘤细胞的独特基因组成，从而更好地诊断和治疗
 

　　图像： 使用多发性骨髓瘤患者的单细胞分析显示肿瘤异质性，克隆进化和治疗抗性。

　　图片来源：魏茨曼科学研究所

　　当细胞失去控制时，癌症就会出现。解读癌细胞的“蓝图” - 概述癌细胞如何劫持特定途径以实现不受控制的扩散 - 将导致更有效的方法来对抗它。来自魏茨曼科学研究所的科学家和来自以色列主要血液肿瘤科的临床医生的共同努力成功地在癌前期，新诊断的多发性骨髓瘤患者以及治疗后和复发中创建了详细的骨髓瘤癌症概况。这些详细的蓝图将有助于今后精确诊断和治疗这种疾病。

　　多发性骨髓瘤是第二种最常见的血癌。当骨髓中的浆细胞 - 产生抗体的细胞 - 增殖失控并导致各种类型的器官衰竭和死亡时，就会发生多发性骨髓瘤。尽管多年的研究和最近显着改善了新的免疫治疗方式的骨髓瘤患者的存活率，但许多患者屈服于有限的反应和所有复发。诊断骨髓瘤疾病的一个主要障碍是每个患者都是独特的，目前的血液检查无法确定早期疾病发作并分类哪个患者应该接受哪种治疗。例如，常规血液检查在早期和癌症前阶段显示疾病的一些标志的患者紧随其后的是“观察和等待”策略，但是每年有1%的人会在这种“俄罗斯轮盘赌”中输掉并发展成为完整的骨髓瘤疾病。直到最近，还没有办法区分那些将改变的东西和那些不会改变的东西。

　　来自Weizmann科学研究所免疫学系的Ido Amit教授和生物调节与计算机科学与应用数学系的Amos Tanay教授的医学博士/博士Guy Ledergor博士和Assaf Weiner博士认为由该组开发的敏感方法，称为单细胞RNA测序，可以提供一种新的方法来理解多发性骨髓瘤的构成，并设计新的和更有效的方法来诊断和治疗这种破坏性疾病。考虑到这一愿景，由加比巴巴什教授领导的魏茨曼科学研究所的床旁计划，促进了以色列全国范围内招募以色列所有血液肿瘤科的努力。

　　新方法对RNA进行测序来自患者血液或骨髓的数千个单个细胞中，允许捕获在每个单独细胞中活跃的特定基因程序。为了了解骨髓瘤癌症蓝图，科学家们首先通过测序来自作为对照组的髋关节置换的健康个体的数万个细胞来生成正常浆细胞的高分辨率模型。对照患者的浆细胞在个体内和个体之间高度相似，基本上显示正常浆细胞的单一，常见蓝图。将正常蓝图与患者蓝图进行比较，结果显示骨髓瘤癌细胞的蓝图非常异质，每位患者都表现出自己的蓝图，

　　来自魏茨曼科学研究所的临床医生和科学家的共同努力已经证明，在非常早期(癌前期)阶段甚至可以识别血液中极少量的恶性细胞，并允许更多基于他的“个性化”疾病，对每位患者的治疗进行精确诊断和知情选择。因此，也可以通过显着减少痛苦的血液检查来跟踪和监测这些患者，取代今天的疼痛性骨髓活检。最终，该方法可以帮助多发性骨髓瘤患者接受更早和更精确的治疗，并且可能预防化疗后经常复发。

　　这些研究和世界上第一次使用的敏感方法，今天发表在“ 自然医学”杂志上，可能有助于推动以色列在骨髓瘤患者诊断和治疗的最前沿。

　　Barbash教授指出，这些研究结果仅仅是将单细胞RNA-seq技术应用于临床基因组研究的开始。“我们现在正在开发医院研究人员和基础研究科学家之间的类似合作，以促进其他疾病的诊断和治疗。”

　　迄今为止，单细胞基因组分析仅限于少数研究实验室，我们不断推动技术的发展，使其成为主要的临床发现和诊断工具”，Amit教授说。这种跟踪可用于诊断癌前期或化疗后复发中的许多恶性肿瘤的早期征兆，从而成为个性化方法的一部分。它将使得能够基于疾病的每个阶段的每个患者细胞的个体概况做出决定。这些概况已经用于创建针对癌细胞的靶向疗法。

　　研究人员使用机器学习方法自动识别成千上万个细胞中的恶性细胞。“我们正在进入一个测量大数据和使用机器学习的时代，为临床医生提供新的见解和对多发性骨髓瘤等毁灭性疾病的理解。”韦纳博士说。“未来，医生们希望能够实时跟踪疾病，并根据个性化疾病情况对每位患者进行治疗，甚至可能在出现症状之前。”Ledergor说。