癌症并非是一种单一疾病，即便我们谈论的是一个肿瘤。肿瘤是由各种各样的细胞混杂构成，且这些细胞的复杂排列无时无刻不在发生变化，这是当医生和患者尽最大的努力去对抗癌症时感到最为棘手的问题。现在研究人员在《Cell Reports》杂志上报告称，他们开发出了一种新工具可帮助他们预测肿瘤最有可能的发展方向以及有可能对化疗作何反应。

　　Dana-Farber癌症研究所和哈佛医学院的Kornelia Polyak说：“通过在治疗前和治疗过程中对肿瘤进行分析，我们可以构建出一些模型预测肿瘤将如何演化。更好地了解肿瘤的演化是改进癌症疗法设计，实现真正个体化癌症治疗的关键。”

　　Polyak与Franziska Michor及同事们一起，分析了乳腺肿瘤中大量的单个癌细胞的几个重要特征：染色体拷贝数、某些蛋白质标记物存在与否，以及它们的增殖能力。基于这些数据，他们生成了一些肿瘤拓扑图，并开发出了一些计算模型来预测在治疗过程中每个肿瘤有可能发生的改变。

　　Polyak说，这种方法的新颖之处在于，它纳入了完整肿瘤样本大量单个细胞的遗传和其他特征以及这些细胞在肿瘤内的定位信息。通过整合这两类信息，他们能够预测单个肿瘤将有可能对治疗作何响应。

　　他们的研究还揭示了一些普遍规则：部分响应或不响应治疗的癌症遗传多样性不会发生太大的改变。治疗前遗传多样性较低的肿瘤相比于那些具有较大遗传复杂性的肿瘤更有可能表现完全应答。

　　更重要的是，他们表明有可能能够构建出一些计算模型基于对单细胞的分析，来预测肿瘤将如何响应特异治疗而发生改变。研究人员想象，未来医生在诊断之时也将对肿瘤进行这样的详细分析，确定它的细胞组成以及单个癌细胞的特征。

　　Polyak 说：“基于这一认识，我们可以预测治疗将有可能消除或抑制哪些肿瘤细胞，这有可能总体上如何改变肿瘤。这方面的认识可能有助于为那些对第一线治疗无应答的患者设计后续治疗。”

　　研究人员现在计划开发出一些自动图像分析方法，将他们的研究扩展至更多接受靶向治疗的患者。他们还将致力提高他们的预测能力，并将新工具应用于未来的临床试验中。