科学家研制出新的癌细胞诊断技术

癌症患者所接受的治疗类型，很大程度上取决于病理学家训练有素的眼睛。然而，很自然，人的判断会有一定程度的差异。为了提高诊断质量，维也纳兽医大学、维也纳医科大学和路德维希Boltzmann癌症研究所的科学家们，开发出一种软件，可明确识别细胞的结构和蛋白质，以提供可靠的诊断结果。相关研究结果发表在2014年7月11日的《PLOS ONE》杂志。

　　

生物通报道：癌症患者所接受的治疗类型，很大程度上取决于病理学家训练有素的眼睛。在显微镜下调查病变的器官和组织，是他们的一项工作。然而，很自然，人的判断会有一定程度的差异。为了提高诊断质量，维也纳兽医大学、维也纳医科大学和路德维希Boltzmann癌症研究所的科学家们，开发出一种软件，可明确识别细胞的结构和蛋白质，以提供可靠的诊断结果。相关研究结果发表在2014年7月11日的《PLOS ONE》杂志。

病理学家Lukas Kenner及其同事，与Tissuegnostics公司合作，开发出这种软件，能鉴别组织切片中的癌细胞，并证明细胞上特异性生物标志物的存在。总体信息提供了疾病的精确图片，并会带来最合适的治疗方法。

首席研究员Lukas Kenner和Helmut Dolznig解释说：“最新开发的软件，首次让我们能够消除观察者之间的可变性——不同观察者之间判断的系统变化。”

新软件可识别癌症严重程度
科学家们研究和分析了30份肝细胞癌，并借助于这个软件，将它们明确分类为“阴性”或“高度阳性”。为此，科学家们分析了特定蛋白（如Stat5和JunB）的表达，它们在癌症的发生过程中起重要的作用。该软件采用特殊的算法和高度敏感的数码摄影，与用显微镜肉眼观察相比，能够更清楚地描述细胞基质和细胞核。

更精确地说明癌细胞变化
Kenner指出：“我们已经将该软件用于研究好几年了。该技术显然不能代替病理学家，但是它是一种补充技术，可显著提高诊断的可靠性。”Kenner还认为，新技术将有助于在未来规定癌细胞的更准确分类方法。

Kenner称：“癌症治疗是昂贵的。新软件将有助于医生做出一个更好的评估，什么时候采用昂贵的治疗是合乎情理的，也确定在什么情况下，治疗是没有必要的，患者可以免于这样的治疗负担。”

“精准医学”的新工具
所谓的“精准医学”（ precision medicine），是个性化医学的进步，关注个人的健康。借助于分子生物学为基础的方法，为患者找到理想的治疗方法。

这种类型医学，对于癌症的治疗特别有前景。肿瘤因人而异。病理学家可在分子水平上研究肿瘤组织，从而建立最合适的治疗方案。Kenner解释说：“例如，癌细胞具有不同的表面分子。一种合适的药物，必须靶定正确的分子，以阻碍肿瘤的生长。每一位患者都应该接受最合适的治疗。只有这样一种方法在道德上才是正当的，在经济上才是合理的。”

（生物通：王英）

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生物通推荐原文摘要：
Reliable Quantification of Protein Expression and Cellular Localization in Histological Sections
Abstract：In targeted therapy, patient tumors are analyzed for aberrant activations of core cancer pathways, monitored based on biomarker expression, to ensure efficient treatment. Thus, diagnosis and therapeutic decisions are often based on the status of biomarkers determined by immunohistochemistry in combination with other clinical parameters. Standard evaluation of cancer specimen by immunohistochemistry is frequently impeded by its dependence on subjective interpretation, showing considerable intra- and inter-observer variability. To make treatment decisions more reliable, automated image analysis is an attractive possibility to reproducibly quantify biomarker expression in patient tissue samples. We tested whether image analysis could detect subtle differences in protein expression levels. Gene dosage effects generate well-graded expression patterns for most gene-products, which vary by a factor of two between wildtype and haploinsufficient cells lacking one allele. We used conditional mouse models with deletion of the transcription factors Stat5ab in the liver as well Junb deletion in a T-cell lymphoma model. We quantified the expression of total or activated STAT5AB or JUNB protein in normal (Stat5ab+/+ or JunB+/+), hemizygous (Stat5ab+/Δ or JunB+/Δ) or knockout (Stat5abΔ/Δ or JunBΔ/Δ) settings. Image analysis was able to accurately detect hemizygosity at the protein level. Moreover, nuclear signals were distinguished from cytoplasmic expression and translocation of the transcription factors from the cytoplasm to the nucleus was reliably detected and quantified using image analysis. We demonstrate that image analysis supported pathologists to score nuclear STAT5AB expression levels in immunohistologically stained human hepatocellular patient samples and decreased inter-observer variability.