Nature：科学家成功利用新算法揭开癌症“黑匣子”并预测肿瘤的演变和临床进程

来源：100医药网 2025-09-13 09:29

研究人员开发了一种名为EVOFLUx的新方法，即基于DNA甲基化来解码癌症的起源和演变过程并预测其未来的临床进程。

据，全球每年有超过900万人死于癌症，其中和等血液系统占据了相当的比例，癌症的治疗一直面临着巨大的挑战，因为在不断进化，其演变过程就像是一个神秘的 黑匣子 ，难以捉摸。然而，一篇发表在国际杂志Nature上题为 Fluctuating DNA methylation tracks cancer evolution at clinical scale 的研究报告中，来自伦敦癌症研究所等机构的科学家们通过研究开发出了一种新方法有望打开这个 黑匣子 ，有望成功预测癌症未来的临床进程。

文章中，研究人员开发了一种名为EVOFLUx的新方法，即基于DNA甲基化来解码癌症的起源和演变过程并预测其未来的临床进程；研究涵盖了2000名患有白血病和淋巴瘤的患者的肿瘤样本，这些样本覆盖了广泛的疾病类型。DNA甲基化是一种表观遗传修饰，从传统上来讲，其被认为可以像开关一样控制基因的表达，然而，这项研究揭示了DNA甲基化的另一种功能，即肿瘤起源细胞会在中留下独特的甲基化标记，这种标记不仅揭示了肿瘤细胞的身份，还会随着肿瘤的生长和多样化而发生变化。通过先进的数学建模，研究人员就能解码这些甲基化模式，并以前所未有的准确性重建肿瘤的起源和演变过程，同时预测疾病的未来进展。

波动的CpG位点的选择与特征分析

EVOFLUx算法的应用让研究人员能从大量肿瘤样本的DNA甲基化数据中精确地测量癌症的进化动态。研究发现，不同疾病类型的初始肿瘤生长速度、恶性程度和表观突变率差异巨大；在临床上，研究人员观察到更具侵袭性的疾病亚型具有更快的初始肿瘤生长速度，并且在慢性的两个系列中，进化史是强大的独立预后因素。此外，EVOFLUx还能检测到偶尔出现的多个独立原发性肿瘤的案例，并且通过长期纳米孔测序等额外的遗传数据和临床变量，对EVOFLUx的推断进行正交验证，这些发现不仅为癌症生物学提供了新的见解，还为临床治疗提供了新的思路。

基于 了解癌症的过去可以预测其临床未来 的假设，研究人员分析了淋巴瘤患者的样本，包括儿童白血病（比如急性淋巴细胞白血病）和成人疾病（比如慢性淋巴细胞白血病），他们发现，癌症的初始生长能决定其未来的演变方式从而预测每个患者的疾病进展，这对于个性化疾病来说是一个巨大的进步，比如，在慢性淋巴细胞白血病这种并不总是需要立即治疗的癌症类型中，这种新测试或能提前数年预测疾病何时需要治疗；研究人员相信，这种方法不仅适用于白血病和淋巴瘤，还可能适用于所有类型的癌症。（100yiyao.com）

参考文献：

Gabbutt, C., Duran-Ferrer, M., Grant, H.E.et al..Nature (2025). doi：10.1038/s41586-025-09374-4

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