由耶鲁大学系统生物学家、生物医学工程师 Andre Levchenko 领导的科学家团队，开发出一种新方法，用于绘制人类细胞对化学信号作出反应时的生化变异性，即“噪声”。这项研究于11月17日发表于《美国国家科学院院刊》，有望用于根据患者个体细胞的反应定制药物递送方式，并可能进一步推动半导体芯片设计的发展。
Levchenko 的方法基于这样一种认识：每个细胞对人体化学信号的反应都各不相同，即使这些细胞都来自同一位患者，甚至来自同一种组织——有些细胞可能反应强烈，另一些则可能完全没有反应。反应表现出广泛差异时，就被视为一种有噪声的反应。
这项新方法能够绘制复杂生化网络多个分支中的噪声。“了解活性变化的程度，有助于我们更精准地针对这些网络中的活性谱，”Levchenko 说。他是约翰·C·马龙生物医学工程学教授，也是耶鲁系统生物学研究所的首任所长。
“例如，如果某个特定细胞网络的响应谱噪声较低，那么相对较小剂量的药物就可能覆盖整个响应谱。我们的绘图技术使研究人员和临床医生能够识别这些噪声较低的网络，而每位患者的情况可能各不相同，”他说。
在这项研究中，Levchenko 的团队——包括约翰斯·霍普金斯大学的 Alex Rhee 和 Raymond Cheong——研究了一个由细胞因子肿瘤坏死因子（TNF）刺激的信号系统。细胞应对感染时通常会产生这种细胞因子。当人体的哨兵细胞检测到异物时，它们会释放 TNF 分子，启动免疫反应的第一道防线。
团队结合实验观察和数学算法，测量了 TNF 输入对少数目标分子的影响，随后推断 TNF 触发的信号如何在网络中传递。由于 TNF 信号源自同一位置，团队无需测量受影响的数十种分子，就能高效重建细胞通信网络不同分支对该信号的反应。
“这一领域以往的实验，包括我们自己的研究，通常会一次观察数百万个细胞的平均行为，以考察这些网络反应，”Levchenko 说。“这项新方法的独特之处在于，它所需的目标相对较少——我们只观察了三个目标转录因子——就能重建信号网络各分支的响应程度以及噪声水平。借助这一有效方法，我们现在可以着手广泛绘制信号网络中的噪声来源。”
进而，识别出噪声较大的网络后，Levchenko 的团队通过实验确认，随着通信链条变长，噪声往往会增加；这一发现可能不仅适用于生物网络研究，也适用于电气网络研究。
他说：“尽管细胞网络中存在噪声，生物体仍能使细胞和机体保持良好运行。同样，随着当今电子元件日益小型化，芯片设计人员越来越需要研究并规避信号噪声。因此，打造高效计算设备与设计有效医学疗法所面临的挑战，比表面看起来更为相似。”
体现了这一跨学科特性的是，这项研究同时获得了美国国立卫生研究院和半导体研究公司的支持。
与以下媒体合作发布： 耶鲁新闻
作者：Rase McCray 负责策划和指导相关工作，以提升耶鲁大学工程与应用科学学院的知名度。
图片：2008年3月28日，在东京以北本庄市的 Dowa Holdings Co 旗下 Eco-System Recycling Co 回收厂，展示了从废弃电子物品中收集的存储芯片。路透社 / Yuriko Nakao。
