自动化系李梢课题组在《Cancer Research》建立多尺度计算模型揭示炎癌转化内在机制

肿瘤的发生与慢性炎症具有密切联系,炎症向肿瘤的转化具有时程长、小概率、机制复杂等特点,其内在规律迄今尚未阐明。随着生物医学研究进入大数据时代,如何从海量的生物学数据中找到生物系统和整个机体的运行规律,成为未来最具挑战性的科学前沿问题之一。因此,如何建立新的研究方法,揭示炎癌转化的内在规律,这既是一个重大现实问题,也是一个科学前沿问题。

在国家自然科学基金“非可控性炎症恶性转化的调控网络及其分子机制”重大研究计划重点项目等项目的支持下,清华大学自动化系李梢教授带领课题组提出了一种分子-细胞-系统多尺度耦合的建模方法,首次构建了炎癌转化多尺度数学模型,分析了炎癌转化的网络调控机制、转化路径,实现了炎癌转化的长程模拟、风险评估,为肿瘤发生机制及其防治策略提供了新的科学认识。2017年9月26日,该成果在线发表于国际权威肿瘤刊物《Cancer Research》(2016年影响因子9.12),自动化系李梢教授、周培源应用数学研究中心雷锦志副研究员为论文的共同通讯作者,自动化系博士生郭玉成为第一作者。

 该研究首先在复杂疾病的研究方法学上取得了重要突破,提出了一个具有普适性的、从复杂生物数据中分析疾病整体规律的计算框架。针对炎癌转化的复杂机制,从国际公共数据库中采集胃炎到胃癌、肠炎到肠癌、肝炎到肝癌的临床组学数据,分析出了由十类关键生物过程构成的功能网络,然后建立计算模型对这些生物过程如何导致肿瘤发生进行定量描述和整合分析,给出这些生物过程之间的函数关系,由此模拟出慢性炎症诱导肿瘤发生发展的长期动态过程,从一个新的角度阐释炎癌转化过程中从微观到宏观层次的演变规律。

本研究通过对模型计算结果的分析表明,炎癌转化与细胞增殖、凋亡、分化等通路在特定顺序、特定阶段的协同突变具有密切关系。研究还发现机体代谢-免疫平衡状态在炎癌转化中具有重要作用,机体在代谢-免疫失衡时,细胞增殖、分化和凋亡通路的协同突变显著增加,从而可促进炎癌转化,而在代谢-免疫平衡时,则能清除众多基因突变,从而阻抑炎癌转化。这一结果也为李梢课题组前期发现的中医寒、热证能表征胃炎代谢-免疫网络失衡的不同状态、调节代谢-免疫网络平衡有助于抑制炎癌转化提供了重要依据。同时,通过分子-细胞-系统多尺度耦合分析,该研究还进一步给出了炎症与肿瘤的分子转化途径及其概率关系,建立了炎癌转化的网络调控和风险评估模型。本研究为揭示炎癌转化机制、发展肿瘤防治新策略提供了理论基础。