像癌症和神经退行性疾病这样的疾病通常始于基因错误，但将这一知识转化为有效治疗，历来就像你发现汽车有300个不同的故障零件，每个都在搞不同的事情，却试图修好它一样。一项发表在《自然》杂志上的新研究引入了一个潜在的解决方案：一个名为PerturbFate的平台，它可以系统地追踪疾病相关的基因变化如何改变细胞，并识别这些变化最终汇聚的地方。

“我们这里关注的是癌症耐药性，但这篇论文实际上始于一个更广泛的问题：一旦你知道一种疾病与数百个基因相关，你如何设计一种疗法来靶向它？”单细胞基因组学与群体动力学实验室负责人Junyue Cao说。“我们想知道，所有这些不同的基因是否可能通过一些共享的下游信号来介导，我们可以发现并靶向这些信号。”

基因测序的进步使科学家能够识别大量与疾病相关的突变，但这一进展也带来了一个新的重大挑战：涉及的基因在细胞内通常执行非常不同的工作，包括控制基因活性和管理细胞信号通路。由于这种复杂性，设计能同时处理许多突变的治疗一直很困难。Cao怀疑这些看似无关的突变实际上可能并非独立作用——它们可能汇入共享的下游程序，最终决定细胞的行为。如果这是真的，科学家就不需要分别靶向每个突变；他们可以专注于控制疾病过程的共同调控节点。

为了验证这一点，研究团队需要一个能够同时比较许多基因干扰的系统，同时详细监测每个干扰如何重塑细胞。现有技术只能捕捉部分图像，通常一次只测量细胞活动的一个层面，或者错过基因活性随时间动态变化的方式。研究生Zihan Xu开发了PerturbFate来克服这些限制，使研究人员能够通过同时追踪DNA可及性和RNA产生，实时观察不同的基因干扰如何改变细胞。由于这些测量是在同一个单细胞内收集的，该系统可以揭示控制细胞行为的基因网络，并识别不同突变产生相同下游效应的位置。

为了测试这个平台，研究人员转向了黑色素瘤，其中许多不同的突变可以产生对治疗的耐药性。研究团队选择了143个先前与黑色素瘤药物Vemurafenib耐药性相关的基因，并在黑色素瘤细胞中系统地使它们失活。然后PerturbFate监测每个干扰如何随时间改变细胞行为。通过标记新产生的RNA，研究人员能够将新鲜的基因活性与较旧的分子信号分开。单细胞分析还使他们能够追踪哪些基因活跃，哪些DNA区域变得可及，以及这些变化如何演变。

在检查了超过30万个细胞后，研究人员发现许多不同的突变一致地将黑色素瘤细胞推入相同的耐药状态。当团队靶向驱动该状态的共享调控控制点时，耐药性显著下降，这表明了一种有前景的组合治疗策略。该研究还揭示了一个涉及中介体复合体的重要细节，这是一种帮助调节基因活性的细胞结构。研究人员发现，破坏这个复合体的不同部分可以通过完全不同的生物学途径触发耐药性，但这些途径仍然汇聚到相同的黑色素瘤生存信号VEGFC上。当研究人员阻断VEGFC时，耐药的黑色素瘤细胞不再能够生长。

“我们不仅捕捉基因表达，还捕捉RNA动力学和染色质状态，”Cao说。