科学家们早就知道，作为细胞的“发电站”，线粒体在癌细胞的新陈代谢和能量产生中起着至关重要的作用。然而，到目前为止，人们对线粒体网络的结构组织及其在整个肿瘤水平上的功能性生物能量活性之间的关系知之甚少。

  在一项发表在《自然》杂志上的新研究中，来自加州大学洛杉矶分校的研究人员利用正电子发射断层扫描(PET)结合电子显微镜，在基因工程小鼠的肺部肿瘤中生成了线粒体网络的三维超分辨率图谱。他们根据线粒体活动和其他因素，使用一种叫做深度学习的人工智能技术对肿瘤进行了分类，量化了整个肿瘤中数百个细胞和数千个线粒体的线粒体架构。

  具有OXPHOSHI特征的代表性肺腺癌细胞的三维重建显示了围绕细胞核(蓝色)的线粒体(红色)

  作者检查了非小细胞肺癌(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不同的线粒体网络亚群。重要的是，他们发现线粒体经常与细胞器(如脂滴)组织起来，形成独特的亚细胞结构，支持肿瘤细胞代谢和线粒体活动。

  这项研究由David Shackelford博士实验室的博士后研究员Mingqi Han博士领导，Shackelford博士是UCLA Jonsson综合癌症中心的成员。

  作者预计，人类癌症样本中的线粒体种群不会对各自的肿瘤亚型相互排斥，而是会有一个活性谱。

  研究人员说，这些发现提供了有关癌细胞中线粒体功能的关键信息，并可能导致癌症治疗的新方法。

  Shackelford博士说:“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谱的第一步。”“利用这些图谱，我们已经开始创建肺部肿瘤的结构和功能图谱，这为我们提供了有价值的见解，了解肿瘤细胞如何在结构上组织其细胞结构，以应对肿瘤生长的高代谢需求。我们的发现有望为目前的治疗策略提供信息和改进，同时为靶向肺癌指明了新的方向。”

  Han博士说:“我们的研究在肺部肿瘤的代谢通量中获得了一个新的发现，揭示了它们的营养偏好可能是由它们的线粒体与其他细胞器的隔区化决定的，要么依赖于葡萄糖(“糖”)，要么依赖于游离脂肪酸(“脂肪”)。这一发现对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揭示癌症代谢的这一以前未知的方面，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道路。”

  参考文献

  Spatial mapping of mitochondrial networks and bioenergetics in lung cancer