摘要：癌细胞能否被逆转回正常状态？韩国科学技术院的研究团队通过创新的代数方法给出了肯定答案。他们开发出一套革命性技术，能够系统性地识别和修复被疾病改变的基因网络，为癌症治疗、精准医疗和细胞重编程开辟了全新路径。这项发表在《科学进展》杂志上的研究，首次将复杂的基因相互

信息来源：https://phys.org/news/2025-08-algebraic-approach-reveals-complex-gene.html

癌细胞能否被逆转回正常状态？韩国科学技术院的研究团队通过创新的代数方法给出了肯定答案。他们开发出一套革命性技术，能够系统性地识别和修复被疾病改变的基因网络，为癌症治疗、精准医疗和细胞重编程开辟了全新路径。这项发表在《科学进展》杂志上的研究，首次将复杂的基因相互作用转化为可计算的数学方程，让科学家能够精确预测和控制细胞命运。

传统的基因网络研究往往局限于观察单一刺激对细胞的影响，但现实中细胞面临的是多重信号的复杂交互。KAIST生物与脑工程系赵光铉教授领导的研究团队突破了这一限制，开发出能够分析细胞整体反应模式的全新方法。他们将细胞内数千个基因间的复杂相互作用抽象为"逻辑电路图"，并创造性地运用"表型景观"概念来可视化细胞对外界刺激的综合反应。

从生物复杂性到数学简洁性

以表型景观图表示的恢复正常刺激-反应模式的概念图。Kwang-Hyun Cho教授的研究团队将细胞的正常刺激-反应模式表示为表型景观图，并开发了一种技术，可以系统地识别控制目标，从而将突变破坏的表型景观尽可能恢复到接近正常的状态。图片来源：Science Advances (2025)。DOI：10.1126/sciadv.adw3995

这项技术的核心创新在于将生物学问题转化为数学问题。研究团队采用布尔网络模型来描述基因间的逻辑关系，每个基因的状态被简化为开启或关闭两种状态，基因之间的调控关系则通过逻辑运算符来表达。这种简化虽然看似粗糙，但实际上能够捕捉到基因网络的核心动态特征。

在此基础上，研究人员引入了"半张量积"这一高等数学工具。半张量积是一种广义的矩阵运算方法，能够处理维度不匹配的矩阵相乘问题，在控制理论中具有重要应用。通过这种数学方法，团队能够将基因网络的动态行为完全用代数方程来描述，从而使复杂的生物过程变得可计算。

然而，现实中的基因网络涉及数千个基因，直接计算会产生天文数字级别的计算复杂度。为解决这一挑战，研究团队巧妙地运用了泰勒近似法。这种数值方法通过保留主要项而忽略高阶小量，将复杂的非线性问题转化为相对简单的线性问题，在保证精度的同时大幅降低了计算成本。

赵光铉教授在接受采访时解释道："我们的方法就像是为细胞建立了一个数学模型。通过这个模型，我们不仅能够预测细胞在特定条件下会如何反应,更重要的是能够计算出需要调控哪些基因才能让异常的细胞恢复正常状态。"

表型景观的重塑策略

所开发的控制技术的准确性分析以及与现有控制技术的比较验证。团队利用各种已验证的基因网络，验证了所开发的控制技术是否能够高精度地识别控制靶点 (A–B)。通过所开发技术识别的控制靶点随着突变诱导的表型图扭曲程度的增加而显示出恢复效率降低 (C)。相比之下，其他控制技术要么根本无法识别任何控制靶点，要么识别出的靶点效率低于所开发技术识别的靶点 (D)。图片来源：Science Advances (2025)。DOI：10.1126/sciadv.adw3995

表型景观是这项研究中的另一个关键概念。研究团队将细胞在不同刺激下可能达到的各种稳定状态比作地理景观中的山谷，每个山谷代表一种表型状态。正常细胞的表型景观具有特定的地形特征，而癌细胞或其他异常细胞的景观则会发生扭曲变形。

通过精确的数学计算，研究人员能够确定需要调控哪些"关键基因"才能最有效地将扭曲的表型景观恢复到接近正常状态。这个过程类似于地理工程师通过移山填谷来重塑地形，但操作对象是细胞内的分子网络。

在膀胱癌细胞的验证实验中，研究团队成功识别出了能够将癌细胞的异常反应模式逆转为正常模式的关键基因靶点。更令人印象深刻的是，他们在免疫细胞分化这一高度复杂的生物过程中也找到了有效的控制策略，证明了这一方法的广泛适用性。

数字孪生技术在生命科学的应用

这项研究被认为是"数字细胞孪生"技术的重要突破。数字孪生概念最初源于工程领域，指通过数字化手段创建物理对象的虚拟副本,用于模拟、预测和优化真实系统的性能。将这一概念引入生命科学,意味着科学家能够为细胞创建精确的数学模型,在虚拟环境中测试各种干预策略。

与传统的试错式药物筛选相比，数字细胞孪生技术具有显著优势。研究人员可以在计算机中快速测试数千种可能的基因调控组合，识别最有希望的候选靶点，然后再进行实验验证。这不仅大大加速了药物开发过程，还显著降低了研发成本。

在精准医疗领域，这项技术的应用前景更加广阔。每个患者的基因网络状态都是独特的，传统的"一刀切"治疗方法往往效果有限。通过为每位患者构建个性化的数字细胞孪生模型，医生能够预测不同治疗方案的效果，选择最适合该患者的治疗策略。

癌症可逆性的新希望

这项研究最令人兴奋的应用可能在于癌症的可逆性治疗。传统的癌症治疗主要通过手术切除、放疗或化疗来杀死癌细胞，但这些方法往往伴随严重副作用。如果能够通过调控关键基因将癌细胞重新编程为正常细胞，将为癌症治疗带来革命性变化。

目前已有一些成功的细胞重编程案例，最著名的是山中伸弥的诱导多能干细胞技术，通过引入四个关键转录因子就能将成体细胞逆转为胚胎干细胞样状态。赵教授团队的方法提供了更加系统和精确的策略来识别这些关键因子。

在细胞治疗领域，这项技术同样具有重要价值。CAR-T细胞疗法等新兴治疗方法需要对免疫细胞进行精确重编程，而现有的方法往往依赖经验性的尝试。通过数学建模，研究人员能够更准确地设计细胞重编程方案，提高治疗效率并减少不良反应。

技术挑战与未来发展

尽管这项研究取得了重要突破，但从实验室到临床应用仍面临诸多挑战。首先是模型的精度问题。虽然布尔网络能够捕捉基因调控的主要特征,但基因表达实际上是连续变化的，简单的开关模型可能无法完全反映生物系统的复杂性。

其次是验证的挑战。虽然计算机模拟能够快速筛选候选靶点，但这些预测需要在细胞实验和动物模型中得到验证。从数学预测到生物学验证之间存在巨大的复杂性差距。

数据质量是另一个关键问题。构建精确的基因网络模型需要大量高质量的基因表达数据和调控关系数据。虽然单细胞测序等技术正在快速发展，但获得完整准确的基因网络信息仍然困难。

监管和伦理考虑也不可忽视。基因网络的人工调控涉及对细胞基本生命过程的干预，需要严格的安全性评估。特别是在临床应用中，任何预期外的效应都可能产生严重后果。

尽管面临这些挑战，研究团队对技术的发展前景充满信心。他们正在与多个国际研究团队合作，进一步完善算法并扩大应用范围。同时，随着人工智能和机器学习技术的发展，基因网络建模的精度和效率有望进一步提升。

赵教授总结道："我们的研究为理解和控制复杂生物系统提供了全新的数学工具。虽然距离临床应用还有很长的路要走，但这项技术已经为生命科学研究开辟了新的可能性。我们相信，数学与生物学的深度融合将为人类健康带来前所未有的机遇。"

来源：人工智能学家