质谱流式细胞术应用文章分析——药物研发：优化药物筛选流程-百泰派克生物科技BTP

质谱流式技术（Mass Cytometry）在药物开发和生物制品表征中的潜力巨大。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。

质谱流式细胞技术（CyTOF）是多参数单细胞分析技术之一，可应用于药物研发的各个阶段，包括优化药物筛选流程、发现新型标志物、筛选药物有效人群、实现用药后的免疫监测和预测等。

联合药物治疗有望通过靶向维持肿瘤进展的多种信号传导和调节途径来改善癌症治疗。随着FDA批准的潜在抗癌药物数量的增加，确定针对个体患者肿瘤量身定制的有效组合策略的可能性增加。已经提出了几种计算方法来识别最佳组合药物策略，这些策略依赖于基于高通量基因组和蛋白质组学测定重建肿瘤生物网络的方法。

2018年，斯坦福大学Sylvia K Plevritis团队在PNAS上发表了利用质谱流式技术进行药物筛选的研究。文章提供了一种正式的优化方法，称为药物嵌套效应模型（DRUG-NEM）来分析单细胞单药物筛选扰动数据，以确定解释肿瘤内异质性（ITH）的最佳药物组合。

DRUG-NEM模型首先需要确定与感兴趣的药物相关的所需的细胞内效应，并确定捕捉样本异质性的表面标志物。收集药物处理前后的单细胞数据，并用于量化各种药物的细胞内标志物的表达变化。为了处理这些数据，DRUG-NEM使用四个主要步骤。第一步，确定肿瘤内可能对药物扰动有不同反应的亚群，从而说明ITH的情况。第二步，DRUG-NEM计算药物效应，即药物Sj改变每个亚群k的细胞内标记物Mi的概率，并且这种效应与期望的反应有关，这些效应被加权以产生每个亚群中每个标记物的期望效应的概率。第三步，DRUG-NEM创建了一个药物嵌套效应模型（NEM），该模型使用一个图形模型，其中节点为药物，边定义共享或嵌套效应，说明了所有药物对所有亚群中每个标记物的影响。利用这个模型，DRUG-NEM的第四步是根据定义的评分函数对所有药物组合进行排名，以确定最小的药物组合，使单个肿瘤的预期细胞内效应最大化（图1）。

文章展示了DRUG-NEM在HeLa细胞上的表现，用四种不同药物（TNF相关凋亡配体（TRAIL）、MEK抑制剂、pP38MAPK抑制剂和磷酸肌苷3-激酶（PI3K）抑制剂）处理后进行质谱流式分析。DRUG-NEM确定TRAIL和MEK抑制剂为最佳药物组合。同时，文章也探究了DRUG-NEM在30个急性淋巴细胞白血病（ALL）原发患者中的应用，DRUG-NEM确定Das和Bez作为最佳的双药组合并且疗效得到了验证。