【Nature】填补空白！加州大学科学家揭秘癌细胞中线粒体的功能之谜，生成肺部肿瘤中线粒体网络的3D超分辨率图

3月15日，发表在《Nature》杂志上的一项新研究中，加州大学洛杉矶分校琼森综合癌症中心的研究人员使用正电子发射断层扫描（PET）与电子显微镜相结合，生成基因工程小鼠肺部肿瘤中线粒体网络的三维超分辨率图。他们使用一种称为深度学习的人工智能技术，根据线粒体活性和其他因素对肿瘤进行分类，量化整个肿瘤中数百个细胞和数千个线粒体的线粒体结构。

https://www.nature.com/articles/s41586-023-05793-3

研究背景

NSCLC是一种组织学、遗传学和代谢水平的异质性疾病。线粒体是细胞能量和新陈代谢的重要调节因子，在维持肿瘤细胞的生长和存活方面发挥着关键作用。线粒体组织成动态网络，使得其外膜和内膜的结构结构决定了细胞电子传递链（ETC）活动和呼吸能力。然而，我们对线粒体网络如何在体内水平上在NSCLC的结构和功能上调节的理解是有限的。

研究人员研究了非小细胞肺癌（NSCLC）的两种主要亚型;腺癌和鳞状细胞癌，并在这些肿瘤中发现了线粒体网络的不同亚群。重要的是，他们发现线粒体经常与脂质液滴等细胞器组织起来，以产生独特的亚细胞结构，支持肿瘤细胞代谢和线粒体活性。

线粒体的空间和结构映射

在从OXPHOSHI LUAD和OXPHOSLO LUSC肿瘤中获得SBEM数据集后，研究人员对肿瘤细胞内的线粒体网络进行了定量结构和空间分析。2D SBEM图像中的线粒体在LUAD和LUSC中表现出表型相似。这些图像准确地代表了线粒体的横截面视图;然而，他们并没有表征线粒体网络的高阶组织。相比之下，线粒体网络的3D渲染（以红色显示）确定了明显的表型差异，其中LUAD细胞主要融合，细长的线粒体，而LUSC细胞主要具有碎片化的线粒体。这些结果表明，通过定性，肿瘤的3D渲染确定了LUAD和LUSC细胞之间线粒体结构和空间分布的差异。

SBEM成像NSCLC肿瘤体积中线粒体网络的结构和空间分析

研究意义

David Shackelford博士表示：我们的研究代表了使用基因工程小鼠模型生成高度详细的肺肿瘤三维图的第一步。利用这些图谱，我们已经开始创建肺肿瘤的结构和功能图谱，这为我们提供了宝贵的见解，以了解肿瘤细胞如何组织其细胞结构以响应肿瘤生长的高代谢需求。我们的研究结果有望为当前的治疗策略提供信息和改进，同时阐明针对肺癌的新方向。

“我们的研究发现了肺肿瘤的代谢通量的新发现，表明它们的营养偏好可能是由线粒体与其他细胞器的区域化决定的，要么依赖于葡萄糖（“糖”）或游离脂肪酸（“脂肪”），”韩博士说。“这一发现对于开发针对肿瘤特异性营养偏好的有效抗癌疗法具有重要意义。我们的多模态成像方法使我们能够发现癌症代谢之前未知的方面，我们相信它可以应用于其他类型的癌症，为这一领域的进一步研究铺平了道路。”（转化医学网360zhyx.com）

参考资料：

https://www.nature.com/articles/s41586-023-05793-3

https://www.news-medical.net/news/20230315/Scientists-generate-3D-ultra-resolution-maps-of-mitochondrial-networks-in-lung-tumors.aspx

注：本文旨在介绍医学研究进展，不能作为治疗方案参考。如需获得健康指导，请至正规医院就诊。