Science新闻：癌细胞“蛛丝马迹”预示癌特性

据ScienceDaily报道，来自加州大学圣地亚哥分校等处的研究人员发表了题为“”的文章，通过一种检测新方法，发现了一种慢性癌症克隆演变的证据，证明可以通过分析癌细胞内部的变化，来预测癌症的进程，这一研究成果公布在Blood杂志上。

这项研究由加州大学圣地亚哥分校Moores癌症研究中心Thomas J. Kipps博士领导完成，对于这项研究，他表示，“这就好像是每个肿瘤都有自己的生理钟，能决定它们发生使之更具有侵袭性突变的频率。”

慢性淋巴细胞白血病（chronic lymphocytic leukemia，CLL）是一种形态上成熟的小淋巴细胞克隆性增殖的一种血液病，其特点为成熟形态的淋巴细胞在体内积聚使血液和骨髓中淋巴细胞增多，淋巴结、肝、脾肿大，最后累及淋巴系统以外的其他组织。

CLL细胞呈单克隆性增殖，其扩散侵袭依赖于血液中单克隆B细胞增殖的速度和成效，一些病患也许多年都不会有什么症状，也不需要治疗，而有些病患则出现扩散，需要药物治疗，但是这些治疗也会带来不少副作用。

在这篇文章中，研究人员采用了一种新型检测技术，来分析癌细胞的演化，这种技术能区分不同白血病细胞的特征，指出CLL是具有侵袭性的还是发展缓慢的，这对于CLL的治疗来说至关重要。

目前已有的区分是侵袭性还是休眠状态癌细胞的标记大多数都是固定的，在病人最初被诊断患上CLL之后，时间越久，这些标记物的预测性也随之下降。而且更重要的是，分析病患血液样品的这些标记物无法预测CLL病患是否需要立即接受治疗，尤其是当这名病人多年前就被诊断患上CLL。

研究人员分析了来自130位患有CLL病人上千个基因，主要聚焦于外显子的分析——这些病患的疾病恶化风险程度各不相同，结果他们识别出了38个相互作用基因和蛋白的预后子网络，并且通过预测病患是否需要治疗，证明了这些子网络能够用于预测这种疾病的相对侵袭性和病人接受治疗的必要性。

这项研究说明通过分析癌细胞中基因和蛋白的相互作用等蛛丝马迹，就能实时掌握癌基因和癌蛋白随着时间推移，而发生的变化，以及这些变化对于病患肿瘤的影响。

Kipps博士表示，这就像当你打开窗户，就能看到天空，白云，树木，人群和车辆，这样你能获得非常大的数据量，但是从一个整体上来看就不一样，你能看到的是模式和网络。