在原子内部，电子只能占据一系列离散的量子化能级，无法随意存在于任意能量状态之间。如今，哥伦比亚大学一位从物理学转行至肿瘤生物学的研究者提出，癌细胞或许也遵循着一种类似的"量子化"规律，这一观点正在为攻克癌症治疗难题带来全新的思路。
哥伦比亚大学瓦格洛斯内外科医师学院化学生物学教授、纽约生物枢纽（Biohub）负责人安德烈亚·卡利亚诺（Andrea Califano）表示，"我们只是在追随数据本身"。他指出，团队反复观察到，每一种癌症类型实际上只能呈现有限数量的细胞状态。
正如原子中的电子被限制在有限的量子化能级之中，癌细胞也只能处于这些稳定状态之一，或是在不同状态之间快速转换。更为关键的是，这些状态在几乎所有同类癌症患者身上都保持高度一致——这正是卡利亚诺团队近期发表于《自然·遗传学》杂志两篇论文的核心发现，也为这一理论提供了新的有力证据。
突破个体化医疗的迷思：癌症的"通用方程式"
当前癌症治疗仍在很大程度上依赖使用了数十年的传统药物与放射疗法，其原理是通过对细胞DNA造成大规模、不可修复的损伤，来杀灭快速增殖的细胞。近年来，研究者逐渐转向开发针对特定突变的靶向药物，赫赛汀正是其中的典型代表，它专门用于抑制导致癌细胞失控增殖的HER2突变蛋白。
这类靶向药物构成了个体化医疗的理论基础，其核心理念是根据每位患者独特的突变组合量身定制治疗方案。但卡利亚诺认为，这种方法只能触及问题的冰山一角。
"针对癌基因突变展开攻击，这是一个非常有力的概念，"他解释道，"但多数情况下，它只能为患者争取到一些额外的时间。"现实是，癌症远比想象中复杂，仅约2000个癌基因所能产生的潜在突变组合数量，就已超过整个宇宙中原子的总数。
凭借自己的物理学与数学背景，卡利亚诺选择了一条截然不同的研究路径。"我曾接受物理学训练，物理学家喜欢弄清楚事物运作的机理，"他说，"癌症就像一个装满复杂杠杆、滑轮与齿轮的黑匣子，我们能否完整重构这套机制，从而理解我们所观察到的现象？"
为此，实验室从活体癌细胞中采集数据，构建出一套本质上可称为"癌症方程式"的模型。借助这一模型，卡利亚诺团队得以识别出维系癌细胞存活的关键蛋白质。
"这些就是控制细胞状态的'将军'，"他解释说，"如果关闭这些蛋白质——我们称之为癌症的主调控因子——细胞便无法继续维持其恶性状态。"
令人惊讶又振奋的是，该实验室此前的研究已经表明，主调控因子的组合数量，也就是癌细胞可能采取的状态总数，似乎是有限的。卡利亚诺团队分析了超过20个不同癌症队列、逾万份样本，最终仅识别出112种独特的细胞状态。在针对单个癌细胞的最新主调控因子分析中，目前仅发现一种癌症呈现单一状态，而迄今尚未发现任何一种癌症的状态数超过七种。
胰腺癌与脑瘤：从理论走向临床的两条路径
然而，找到消除这些状态的正确疗法，远比识别肿瘤中占主导地位的细胞状态要复杂得多。在8月26日发表于《自然·遗传学》的最新论文中，卡利亚诺实验室的研究人员帕斯夸莱·莱塞（Pasquale Laise）、米科·图鲁宁（Mikko Turunen）与阿尔瓦罗·库列尔·加西亚（Alvaro Curiel Garcia）对数十万个胰腺癌细胞进行了逐一分析。
结果显示，每一例肿瘤都包含代表同样六种独特状态的细胞。"患者之间真正的差异并非细胞状态种类的不同，而是处于某一状态的细胞比例存在差异，这似乎正是突变发挥作用的关键效应，"卡利亚诺说道。
好消息是，由于相同的状态出现在每一位患者身上，如果能找到几种药物联合起来靶向所有这些状态，这种组合疗法便有望具备治愈潜力。坏消息则是，在胰腺癌中，每种状态都可能自发转变为其他任意一种状态，这意味着单一药物或许永远无法根治这类肿瘤。
相比之下，弥漫性中线胶质瘤——一种罕见却极为凶险的儿童脑癌——的治疗前景则显得更为乐观。实验室研究生埃斯特·卡尔沃·费尔南德斯（Ester Calvo Fernandez）借助专为识别针对特定癌症状态的现有药物而开发的临床级算法（OncoTreat与OncoTarget），成功筛选出三种药物——阿伐替尼、鲁索替尼与拉罗替尼——其组合可以覆盖这种"全患者致死性"疾病的全部七种可能状态。
在今年4月22日发表于《自然·遗传学》的论文中，卡尔沃·费尔南德斯通过实验室研究证实，这三种药物单独使用时均能有效靶向预测中的癌细胞状态，而针对互补状态设计的两两组合疗法，除一种情况外，其疗效均显著优于对应的单药治疗。团队目前的目标是在临床试验中测试这套三药联合疗法的完整效果。
"这才是最终目标，"卡利亚诺说，"我们的许多工作听起来颇为理论化，但每一项预测都会在实验室中接受检验，条件允许时还会推进到临床阶段。我们已经证明，这类分析能够为那些多线治疗均告失败的患者预测出有效疗法。期望针对这些高度保守、量子化癌症状态的药物筛选工作线上股票配资软件，未来能够惠及更多患者。"
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