为何某些肿瘤会扩散而另一些则仍局限于原发部位？科学家仍未完全理解控制癌细胞转移能力的因素，但解答这一问题对于改善患者护理至关重要。日内瓦大学的研究人员研究了结肠癌细胞，并确定了影响肿瘤是否可能扩散的关键因素。他们还发现了可用于评估这种风险的特定基因表达模式。

基于这些发现，研究团队开发了一种人工智能工具（MangroveGS），可将这些基因信号转化为对多种癌症类型均具有高度可靠性的预测。这项发表在《细胞报告》上的研究，有望带来更个性化的治疗，并有助于发现新的治疗靶点。

具有侵袭行为的人类结肠癌细胞群。细胞核呈黄色，细胞体呈红色。侵袭性细胞的指状突起位于右上方区域。图片来源：日内瓦大学

该研究负责人、日内瓦大学医学院遗传医学与发育学系教授Ariel Ruiz i Altaba表示，“癌症应被理解为一种畸形的发育形式。”遗传和表观遗传变化会重新激活通常在早期发育后就被关闭的生物程序，最终驱动肿瘤形成。

癌症看似并非随机，而是遵循着结构化的生物学规则。“因此，挑战在于找到理解其逻辑与形态的关键。并且在转移瘤的情况下，识别出那些将从原发肿瘤中脱离、在身体别处创建新肿瘤的细胞的特征。”Ruiz i Altaba说。

转移是大多数癌症死亡的原因，尤其是在结肠癌、乳腺癌和肺癌中。当癌细胞在血液或淋巴系统中被检测到时，疾病往往已经开始扩散。尽管科学家了解许多导致肿瘤形成的突变，但没有任何一种单一的基因变化能够解释为何有些细胞会脱离并迁移，而另一些则保持原位。

为了破解难题，研究人员在实验室中分离、克隆并培养了肿瘤细胞。“随后，我们在体外和鼠标模型中对这些克隆进行了评估，以观察它们穿过真实生物滤膜并产生转移的能力。”日内瓦大学医学院遗传医学与发育学系的Arwen Conod补充道。

团队分析了从两个原发性结肠肿瘤中提取的约三十个细胞克隆中数百个基因的活性。这揭示了清晰的基因表达模式，这些模式与每个细胞的移动和扩散能力紧密匹配。重要的是，转移潜能并非由单个细胞的特征决定，而是由相关癌细胞群体之间的相互作用决定。

研究人员将这些基因特征整合到一个人工智能系统中。“我们的工具名为MangroveGS，其最大的创新在于它利用了数十甚至数百个基因特征。这使得它对个体差异具有特别强的抵抗力。”论文第一作者、日内瓦大学医学院遗传医学与发育学系的Aravind Srinivasan解释道。

经过训练，该模型能够以近80%的准确率预测转移和结肠癌复发，性能优于现有方法。源自结肠癌的相同基因特征在预测其他癌症（包括胃癌、肺癌和乳腺癌）的转移风险方面也被证明是有效的。

相关论文信息：https://doi.org/10.1016/j.celrep.2025.116834