癌细胞表现出不同的性状，不同的生长速率及变化的能力，可称为表型可塑性。通常，癌细胞的恶性增殖可以表现为2种模型，一种模型认为大部分癌细胞都可以增殖并形成肿瘤组织，另一种模型则认为并非所有癌细胞都会发展为肿瘤，只有一小部分癌干细胞（CSC, Cancer Stem Cell）才具有发展成为一个新的肿瘤组织的能力。CSC具有正常干细胞样功能，可能由于特定的遗传突变，成为转化目标，获得自我更新能力，变成CSC形成肿瘤，这是其中一种说法。另有一种经典癌干细胞模型认为，只有CSC有能力经过分裂成为非癌干细胞（NCSC）。而可塑性CSC模型则表明，不仅CSC可分裂为NCSC，NCSC亦可变为CSC，他们之间互相转化，存在逆向分化。

那么，究竟是否存在NCSC向CSC进行转化的过程呢？

既往研究缺乏统计分析，虽然也有一些定量分析研究存在，然而这些研究只进行了参数估计，而没有统计学关注的模型选择，并不能全然判断结果究竟是信号还是噪声，而基于细胞比例，用贝叶斯推断的方法对癌细胞表型可塑性进行研究则可以解决这一问题。

2022年9月8日，来自厦门大学数学科学学院的胡杰教授做客欧洲杯竞猜平台临床研究中心“聚菁荟萃”临床研究精品论坛，报告了他与团队的一项新研究：Bayesian inference of cancer cells phenotypic plasticity based on temporal cell proportion data.

基于对SW620结肠癌细胞系真实数据的观察，给定其中CSC和NCSC的比例为3：7为初始状态，培养5条轨道，每2天记录细胞中CSC与NCSC的比例，将它们求方差得到数据，再通过logratio transformation等方式直接对成分数据建模，这种方式往往关注不同成分之间的相关性，缺乏背景对原始数据的信息，因此并不适用。

而胡杰教授提出，从最原始的细胞分裂开始建模，则参数将具有实际意义。他假设4种细胞分裂模式，无论是CSC或NCSC都具有对称分裂和非对称分裂2种情况，由模拟细胞分裂角度出发，真实数据模型选择，关注是否存在逆分化。胡杰教授及其团队对癌细胞可塑性建立了动态模型，不仅利用了比例的轨道的期望数据，也利用了方差的数据，用贝叶斯推断对微分模型进行了参数估计，同时也用模型选择的方法对癌细胞的可塑性进行了推断，并由模型选择角度，发现有逆分化的存在，即CSC和NCSC可以互相转化。

通过胡杰教授的讲座，使与会者对癌症的认知更深入、更全面，也对未来不断利用更新的生物医学研究手段去征服疾病充满了信心。

（图：顾雯韵；文：顾雯韵）