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史丹佛大學幹細胞生物學和再生醫學研究所的研究人員設計了一種稱為「EcoTyper」的工具，這是一種機器學習架構，將新開發的電腦演算法與先前的演算法相結合，可用於從大量和單細胞基因表現數據中，大規模識別細胞類型特異性轉錄狀態及其之間的關聯與互動模式。簡而言之，EcoTyper 可以分析樣本中的細胞類型、了解細胞在身體各種環境中的行為和相互作用，藉此，科學家將能更加了解癌症是如何發展及其治療的可能性。

研究人員表示，EcoTyper 的獨特之處在於它能夠以高清晰度和大規模的方式對組織的細胞結構進行解碼，包括活體檢體或臨床試驗後儲存的各種組織標本等皆可使用，且其成本將比傳統研究方式低上許多、但卻更有效率。而其另一個優勢是，研究人員可以利用大量儲存的組織和公共資料庫來進行虛擬臨床試驗，以極具成本效益的方式分析成千上萬的癌症病例。

EcoTyper 使研究人員能夠在腫瘤之中找到 10 個不同的多細胞群落 (稱為「生態型」)，而這些「生態型」存在於十多種不同的腫瘤類型中。研究人員還發現，腫瘤中存在或不存在某些「生態型」，對於患者預後將有很強的預測性，也可預測哪種治療方法將會最有效，其效果甚至優於其他候選生物標誌物。此外，透過 EcoTyper，研究人員還能夠預測肺部的「惡性腫瘤前期病變」，將會自行消退、或將發展為肺癌！因此，藉由 EcoTyper 的分析，我們對於腫瘤內的異質性將會有更徹底的了解，這或許會驅動治療方式朝向更多元、多策略並行的方向發展。

此外，研究人員還利用 EcoTyper 分析了在彌漫性大 B 細胞淋巴瘤細胞之間及其周圍的微環境。透過觀察癌細胞和非癌細胞如何排列和相互作用，他們不但能區分已知的彌漫性大 B 細胞淋巴瘤的兩個亞型，還更進一步細分出九種不同的亞型 ─ 比以往多出許多。而了解患者腫瘤屬於哪種亞型，將使科學家能更精確地預測癌症可能會如何發展。

EcoTyper 甚至可以協助發現藥物價值。研究人員針對一種「在臨床試驗幾乎失敗了的淋巴瘤藥物」重新進行試驗，但這次同時採用了 EcoTyper。結果發現，有一種特定的淋巴瘤亞型對該療法其實是有反應的，只是，在最初的試驗中因為無法界定出另外這幾種亞型，導致這「對療法有反應」的好消息，被淹沒在其他沒反應的數據中，相當可惜。研究人員因此表示，能夠根據癌症的特定亞型找到合適的藥物、制定有效的治療方案，將是精准醫療和個性化醫療的重大進步，而 EcoTyper，將會是重要推手！

* EcoTyper 的運作包括三個關鍵步驟：

1. 從大量組織轉錄組 (transcriptome) 中，分析各種細胞類型獨特的基因表現數據 (分析出有哪些種類的細胞)；
2. 依據轉錄水平定義的「細胞狀態」進行識別和定量 (分析出這些細胞現在的狀態)；
3. 確定形成「生態型」的細胞狀態之間的聯合模式 (分析多細胞群落之間的關聯與互動模式)。

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資料來源：MedicalXpress、Stanford