耶鲁大学的研究人员正在绘制癌细胞的习性图，确定哪些线索导致癌细胞扩散和转移，这些线索如何与其他指示入侵的线索结合，以及哪些线索在有冲突的命令时保持主导。
耶鲁大学领导的团队使用先进的技术以及融合工程学和医学的方法，在精心设计的信号网络上编辑了一些最复杂的数据，这些信号网络指导着高度侵入性的癌细胞。可以将其视为致命灾难的数字现场指南。
耶鲁系统生物学家兼生物医学工程师，耶鲁系统生物学研究所所长安德烈·列夫琴科说：“这是一组非常复杂的相互作用和过程。”“系统生物学方法通过分析癌细胞如何响应复杂的线索而一起迁移和分别迁移来承认这种复杂性。”
列夫琴科和他的同事在4月8日发表在《自然通讯》杂志上的一项研究中，描述了乳腺癌细胞对人体化学线索的复杂反应方式。这个想法是要确定哪些线索导致癌细胞扩散和转移，这些线索如何与其他指示入侵的线索结合，以及哪些线索在顺序冲突时保持主导。
到目前为止，人们对细胞如何通过复杂组织决定何时何地转向的了解甚少。这些单元格经常会遇到矛盾的方向提示-乞求以下问题：哪些线索更强，在什么情况下？
在这项研究中，研究人员集中于几个线索。一种是称为表皮生长因子（Epidermal Growth Factor，EGF）的蛋白质，可作为对个体癌细胞的强有力的方向性指导信号。另一个提示介导了一种鲜为人知的现象，称为“运动的接触抑制”（CIL），其中细胞几乎像碰碰车一样工作，在接触时停止其向前运动并彼此远离。
列夫琴科的研究小组发现，当EGF和CIL信号均作用于乳腺癌细胞时，该细胞就像一台微型计算机，从而决定哪种线索占主导地位。如果EGF提示较弱，则遇到另一个单元格时该单元格可以转弯。如果EGF信号足够强，则两个细胞将一起移动。研究人员揭示了分子网络，使细胞能够遵循这些线索并做出适当的决定。特别是，他们发现了称为ephrins的蛋白质在介导CIL线索中的关键作用。这些蛋白质（也存在于其他细胞类型中）使乳腺癌细胞相互排斥，而忽略了其他细胞（例如成纤维细胞）。这种知识使研究人员能够抑制CIL，因此即使EGF输入微弱也可能导致许多细胞协调运动。
耶鲁大学生物医学工程系的博士后第一作者本杰明·林说：“我们已经证明，在其他细胞存在的情况下，细胞迁移会优先考虑某些线索，因此可以根据其从环境中看到的情况切换它们的迁移模式。”
了解这些信号的相互作用可能使研究人员能够设计出干预或重定向运动中癌细胞的策略。例如，如果一个旅行中的癌细胞受到强力的人工CIL提示，从而使其运动的方向性和侵入性降低，并且变得更加混乱，是否可以减缓转移的发生？
从历史上看，癌细胞运动的实验无法模仿人体的动态复杂性。现在，使用先进的生物传感器和其他技术，这样的实验更接近于复制现实的生物环境。
科学家已经很好地研究了个体线索如何影响细胞迁移。但实际上，细胞同时受到多种提示。合著者约翰霍普金斯大学副教授Takanari Inoue说。“我们的工作意义重大，因为我们清楚地证明了细胞确实整合了多条信息，并且整合发生在信号处理上游的某个位置。我认为我们一直低估了这些单元整合不同线索的能力。”
该论文的其他作者是康涅狄格大学的尹涛菲和吴义。
出版物：本杰明·林（Benjamin Lin）等人，“趋化性和运动抑制性接触之间的相互作用决定了探索性细胞迁移，”《自然通讯》第6期，文章编号：6619; doi：10.1038 / ncomms7619
图像：耶鲁大学
