众所周知，癌症并不是让人产生深度恐惧的疾病，如果医生跟你说，其他组织未发现转移迹象，你会松下一口气，因为那或许代表着你有治愈的机会，一旦医生跟你说，多器官转移，那基本上就直接封死了你生还的路。这也就是说，癌症转移才是最为致命的，据相关数据统计，90%的癌症患者因为转移而去世。

　　既然癌症转移那么凶险，我们开发一点药物，抑制癌症转移不就好了？说起来容易做起来难。由于癌症的复杂性，很多时候，我们并不知道癌症为何转移，如何转移，又会转移到何处。更糟糕的是，由于我们的身体不是透明的，现有的技术也很难让科学家们看清身体里究竟发生了什么。

　　今天《Cell》杂志封面所介绍的一项重磅研究，可能让这一切成为历史。

　　这项研究来自德国纽伦堡的组织工程和再生医学研究所（Institute for Tissue Engineering and Regenerative Medicine），通讯作者是Ali Ertürk教授。大家可能没有听说过他的名字，但他的团队先前曾带来了一种叫做vDISCO的黑科技，可以把小鼠的身体变透明。这样一来，我们就可以看到这些动物身体深处的细胞了。

　　能看到这些细胞，就有机会找到其中的转移癌细胞。但纯靠人工去寻找依然费时费力，没有实际的应用价值。为了快速找到小鼠身体里的所有癌症转移迹象，研究人员们利用深度学习技术，开发了一种叫做DeepMACT的算法。它不仅能帮助我们找到小鼠体内的癌症转移，还可以告诉我们，哪些转移位点已经被药物“盯上了”，又有哪些位点“逃之夭夭”。

利用这一工具，我们能够快速找到癌症发生转移的位点（蓝色：器官；紫红色：肿瘤）（图片来源：?Helmholtz Zentrum München）

　　更令人欣喜的是，这种深度学习算法，只需要不到一个小时就可以完成所有的分析工作，且准确率和人类专家相当。相比之下，如果让人类来完成同样的工作量，则可能需要花上几个月的时间。

　　利用这个工具，研究人员们对多种小鼠的癌症模型进行了研究，这包括了肺癌、乳腺癌、以及胰腺癌等常见的癌症类型。后续的研究也发现，不同的癌症，有着不同的转移模式。比如在乳腺癌里，在两周内，转移的位点会不断变多，逐渐增加肿瘤的负担。

　　“利用传统的生物荧光成像方法，是看不到这些特征的，”本研究的共同第一作者潘晨琛博士说道：“DeepMACT是首个能以整个身体的规模定量分析肿瘤转移的方法。”

　　研究人员们也指出，这种方法能让我们看到抗癌疗法的更多细节。目前，许多医药公司会开发抗体类药物，去与肿瘤进行结合，并抑制它们的生长。但这些抗体的覆盖率有多少？又有多少癌症转移的位点会成为漏网之鱼？

　　研究的结果不是很乐观——实验里，科学家们使用的药物最多可以漏过23%的转移位点，约为四分之一！这也从某种意义上解释了为何许多癌症在治疗后，总会出现复发。

　　“与癌症的战斗已经打响了好几十年，而要彻底击败癌症，我们还有很长的路要走，”Ali Ertürk教授点评道：“为了开发更有效的癌症疗法，我们需要知道不同肿瘤类型如何发生转移，并开发出抑制这些转移进程的肿瘤特异性药物。”

　　综合来看，这项研究不仅能让我们看清癌症如何发生转移，还可以让我们在临床前就评估抗癌药物的覆盖率是不是够广。能登上《细胞》杂志的封面，可谓是实至名归。我们也期待它早日能应用于人类药物的开发，为癌症治疗带来新的洞见！

　　再生医学网认为，如果我们能够清楚地知晓癌症的转移机制，或许能够研究出对应的靶向药物，阻止癌症转移，让患者早日恢复健康。