质谱流式细胞术应用文章分析——癌症：肿瘤患者耐药机制探究-百泰派克生物科技BTP
质谱流式技术（Mass Cytometry）在药物开发和生物药物表征中的潜力巨大。质谱流式细胞术将质谱技术与流式细胞仪相结合，能够实现对单个细胞的生化成分进行深入研究，帮助我们理解疾病机制，验证药物的效果，发现新的药物靶点以及增强生物制药质量控制。这在生物药物表征中非常有用，它可以帮助解决以下一些问题：
单细胞层次的分子表征：传统的质谱技术通常需要大量的样本以获取可靠的结果，而质谱流式技术则可以分析单个细胞的生化成分，这可以帮助我们更深入地理解细胞的生物学特性。
生物分子的定量分析：质谱流式技术可以对细胞内的生物分子进行定量分析，包括蛋白质、代谢物和其他生物分子。
细胞异质性的研究：细胞群体中的细胞并非完全相同，它们之间的差异可能影响疾病的发展和治疗的效果。质谱流式技术可以帮助我们研究这种细胞异质性。
百泰派克生物科技BTP采用基于Fluidigm Helios流式细胞仪（Mass Cytometry System for Single Cell Analysis）用于单细胞质谱分析，该平台能够完成包括单细胞捕获、cDNA合成、实时定量PCR分析、目标区域扩增以及质谱流式细胞分析。
癌症是全球范围内人类的主要死亡原因之一。在过去 30 年中，识别驱动基因修饰一直是癌症研究的核心目标，从而产生了癌症基因组图谱 （TCGA）和癌症体细胞突变目录 （COSMIC） 等，其中包括广泛的大规模、系统测序研究，这些研究构成了主要肿瘤类型突变异常的综合目录。
近年来，对于癌症的研究开始关注肿瘤-免疫过程（图1），尤其是肿瘤微环境（TME）中的免疫状态。免疫细胞异质性和各种细胞亚群的存在使TME免疫分析复杂化。此外，肿瘤团块内免疫的空间分布是显着影响免疫细胞获得促肿瘤或抗肿瘤功能的关键参数。考虑基因组学、转录组学、表观基因组学和蛋白质组学的多组学观点对于揭示TME的免疫复杂性是必要的。
肿瘤和免疫系统这两个交织系统相互作用的内在复杂性带来了相当大的挑战，需要全面的方法来检测肿瘤起始和进展期间以及治疗调节后的癌症免疫。几种已建立的新型高通量技术能够生成必要的数据，从而为机制理解提供基础，并最终增加受益于癌症免疫治疗的患者数量。二代测序（NGS）技术不仅提供了可以挖掘免疫相关参数的大型数据集。但也越来越多地用于临床环境，为癌症治疗提供信息。此外，单细胞RNA测序（scRNA-seq）和质谱流式技术（CyTOF）等新技术已经成熟，并首次能够在单细胞水平上精确表征分子过程。质谱流式技术已经在肿瘤的早期检测，免疫图谱绘制等多个领域被应用。
质谱流式也可以用于探究癌症的非遗传耐药机制。早在2014年，就有一篇综述提到“质谱细胞术是一种基于流动的技术，可在单细胞中同时测量多达50种蛋白质的活化，现在能够在功能水平上逐个细胞检查非遗传抗性。质谱细胞术的应用与新的生物信息学技术相结合，将解决有关非遗传耐药性的基本问题：耐药性是由选择具有预先存在的生存表型的细胞还是诱导生存计划引起的？哪些生存途径是非遗传抗性所必需的，它们如何相互作用”。
有研究开发了对紫杉醇和多柔比星有抗性的IBC细胞系，并对其进行了表征，以模拟患者的治疗抗性。通过CyTOF和单细胞RNA-seq对化疗期间单细胞水平的细胞动态和异质性进行调查，确定了耐药性的机制，包括通过选择罕见的预先存在的亚群或获得性变化，从腔内细胞状态转变为基底/间质细胞（图2）。这些结果为化疗与抑制JAK2/STAT3信号的联合治疗作为IBC的一种更有效的治疗策略提供了机制上的合理性。
参考文献：
[1] Finotello, F., Rieder, D., Hackl, H. et al. Next-generation computational tools for interrogating cancer immunity. Nat Rev Genet 20, 724–746 (2019). https://doi.org/10.1038/s41576-019-0166-7
[2] Zhang Q, Ye M, Lin C, Hu M, Wang Y, Lou Y, Kong Q, Zhang J, Li J, Zhang Y, Yang T, Sun X, Yao W, Hua Y, Huang H, Xu M, Wang X, Yu X, Tao W, Liu R, Gao Y, Wang T, Wang J, Wei X, Wu J, Yu Z, Zhang C, Yu C, Bai X, Liang T. Mass cytometry-based peripheral blood analysis as a novel tool for early detection of solid tumours: a multicentre study. Gut. 2023 May;72(5):996-1006. doi: 10.1136/gutjnl-2022-327496. Epub 2022 Sep 16. PMID: 36113977; PMCID: PMC10086490.
[3] Wei X, Xie W, Yin W, Yang M, Khan AR, Su R, Shu W, Pan B, Fan G, Wang K, Yang F, Lu D, Li C, Pan L, Cen B, Xie H, Zhuang L, Zheng S, Zeng X, Chen W, Xu X. Prediction of tumor recurrence by distinct immunoprofiles in liver transplant patients based on mass cytometry. Am J Cancer Res. 2022 Sep 15;12(9):4160-4176. PMID: 36225628; PMCID: PMC9548010.
[4] Finotello F, Eduati F. Multi-Omics Profiling of the Tumor Microenvironment: Paving the Way to Precision Immuno-Oncology. Front Oncol. 2018 Oct 5;8:430. doi: 10.3389/fonc.2018.00430. PMID: 30345255; PMCID: PMC6182075.
[5] Chevrier S, Levine JH, Zanotelli VRT, Silina K, Schulz D, Bacac M, Ries CH, Ailles L, Jewett MAS, Moch H, van den Broek M, Beisel C, Stadler MB, Gedye C, Reis B, Pe'er D, Bodenmiller B. An Immune Atlas of Clear Cell Renal Cell Carcinoma. Cell. 2017 May 4;169(4):736-749.e18. doi: 10.1016/j.cell.2017.04.016. PMID: 28475899; PMCID: PMC5422211.
[6] Lavin Y, Kobayashi S, Leader A, Amir ED, Elefant N, Bigenwald C, Remark R, Sweeney R, Becker CD, Levine JH, Meinhof K, Chow A, Kim-Shulze S, Wolf A, Medaglia C, Li H, Rytlewski JA, Emerson RO, Solovyov A, Greenbaum BD, Sanders C, Vignali M, Beasley MB, Flores R, Gnjatic S, Pe'er D, Rahman A, Amit I, Merad M. Innate Immune Landscape in Early Lung Adenocarcinoma by Paired Single-Cell Analyses. Cell. 2017 May 4;169(4):750-765.e17. doi: 10.1016/j.cell.2017.04.014. PMID: 28475900; PMCID: PMC5737939.
[7] Gonzalez VD, Samusik N, Chen TJ, Savig ES, Aghaeepour N, Quigley DA, Huang YW, Giangarrà V, Borowsky AD, Hubbard NE, Chen SY, Han G, Ashworth A, Kipps TJ, Berek JS, Nolan GP, Fantl WJ. Commonly Occurring Cell Subsets in High-Grade Serous Ovarian Tumors Identified by Single-Cell Mass Cytometry. Cell Rep. 2018 Feb 13;22(7):1875-1888. doi: 10.1016/j.celrep.2018.01.053. PMID: 29444438; PMCID: PMC8556706.
[8] Neuperger P, Balog JÁ, Tiszlavicz L, Furák J, Gémes N, Kotogány E, Szalontai K, Puskás LG, Szebeni GJ. Analysis of the Single-Cell Heterogeneity of Adenocarcinoma Cell Lines and the Investigation of Intratumor Heterogeneity Reveals the Expression of Transmembrane Protein 45A (TMEM45A) in Lung Adenocarcinoma Cancer Patients. Cancers (Basel). 2021 Dec 29;14(1):144. doi: 10.3390/cancers14010144. PMID: 35008313; PMCID: PMC8750076.
[9] Krieg C, Nowicka M, Guglietta S, Schindler S, Hartmann FJ, Weber LM, Dummer R, Robinson MD, Levesque MP, Becher B. High-dimensional single-cell analysis predicts response to anti-PD-1 immunotherapy. Nat Med. 2018 Feb;24(2):144-153. doi: 10.1038/nm.4466. Epub 2018 Jan 8. Erratum in: Nat Med. 2018 Nov;24(11):1773-1775. PMID: 29309059.
[10] Shinko D, McGuire HM, Diakos CI, Pavlakis N, Clarke SJ, Byrne SN, Charles KA. Mass Cytometry Reveals a Sustained Reduction in CD16+ Natural Killer Cells Following Chemotherapy in Colorectal Cancer Patients. Front Immunol. 2019 Nov 5;10:2584. doi: 10.3389/fimmu.2019.02584. PMID: 31749810; PMCID: PMC6848231.
[11] Fienberg HG, Nolan GP. Mass cytometry to decipher the mechanism of nongenetic drug resistance in cancer. Curr Top Microbiol Immunol. 2014;377:85-94. doi: 10.1007/82_2014_365. PMID: 24578267; PMCID: PMC6676908.
[12] Stevens LE, Peluffo G, Qiu X, Temko D, Fassl A, Li Z, Trinh A, Seehawer M, Jovanović B, Alečković M, Wilde CM, Geck RC, Shu S, Kingston NL, Harper NW, Almendro V, Pyke AL, Egri SB, Papanastasiou M, Clement K, Zhou N, Walker S, Salas J, Park SY, Frank DA, Meissner A, Jaffe JD, Sicinski P, Toker A, Michor F, Long HW, Overmoyer BA, Polyak K. JAK-STAT Signaling in Inflammatory Breast Cancer Enables Chemotherapy-Resistant Cell States. Cancer Res. 2023 Jan 18;83(2):264-284. doi: 10.1158/0008-5472.CAN-22-0423. PMID: 36409824; PMCID: PMC9845989.
