科技日報北京4月29日電 （記者張夢然)據《細胞》雜誌近日發表的一篇觀點文章，美國博德研究所與(yu) 多個(ge) 實驗室以及“人類腫瘤網絡圖譜”聯盟（HTAN）合作，從(cong) 時間—空間維度全麵地對單細胞分辨率上腫瘤發展過程進行闡述和總結，建立“人類腫瘤網絡圖譜”，從(cong) 而為(wei) 各類型腫瘤生成信息豐(feng) 富的三維圖譜數據集。

　　癌症中的關(guan) 鍵轉變過程——包括腫瘤的發生、擴展、轉移和治療耐藥性，都涉及到動態腫瘤係統中細胞間的複雜相互作用。單細胞基因組技術的快速發展，為(wei) 這一人類從(cong) 未能充分了解的複雜相互作用，提供了前所未有的研究機會(hui) 。

　　在此原理上，“人類腫瘤網絡圖譜”計劃出現。這是美國國家癌症研究所（NCI）癌症“登月計劃”的一部分，該項目力圖建立一個(ge) 臨(lin) 床、實驗、計算和組織框架，集成一份巨大的三維圖譜數據集，不但可以使人類對癌症的理解更為(wei) 深遠，還有可能提高癌症的篩查發現、預防和治療能力，為(wei) 癌症患者和身擔癌症風險的人提供更精確有效的治療。

　　此次，包括美國博德研究所“人類細胞圖譜研究先鋒”阿維芙·蕾格夫，以及多家實驗機構、聯盟的科學家們(men) ，闡述了動態的、多參數的三維腫瘤圖譜，公開了其概念、應用、理論研究以及實驗策略，同時還將對“人類腫瘤圖譜網絡”的組織結構、相關(guan) 補充計劃和合作單位以及合作機會(hui) 進行介紹，麵向公眾(zhong) 全麵展開“人類腫瘤圖譜網絡”的構建。

　　這一圖譜的建立工作，涵蓋了腫瘤樣本收集、細胞空間分析工具開發、數據分析、圖譜可視化和查詢等各個(ge) 方麵。為(wei) 確保廣泛性，需要從(cong) 不同種族的人群中獲得高質量的樣本；而多數據集成、深度學習(xi) 等技術，將會(hui) 持續應用到對於(yu) 圖譜網絡的建立之中。

　　研究人員表示，第一代“人類腫瘤圖譜網絡”可能包括交互式2D和可視化3D，並將關(guan) 鍵的分子和細胞特征與(yu) 臨(lin) 床數據元素和患者預後聯係起來；而二代腫瘤圖譜會(hui) 從(cong) 多參數數據集中獲得更多信息，以更全麵描述特定腫瘤的遺傳(chuan) 、分子、超微結構、細胞和組織學特征等多維度信息，對使用者來說，其可以像“穀歌地圖”一樣易於(yu) 查找和使用。