質(zhì)譜流式技術(shù)（Mass Cytometry）在藥物開發(fā)和生物制品表征中的潛力巨大。質(zhì)譜流式細(xì)胞術(shù)將質(zhì)譜技術(shù)與流式細(xì)胞儀相結(jié)合，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)單個(gè)細(xì)胞的生化成分進(jìn)行深入研究，幫助我們理解疾病機(jī)制，驗(yàn)證藥物的效果，發(fā)現(xiàn)新的藥物靶點(diǎn)以及增強(qiáng)生物制藥質(zhì)量控制。這在生物藥物表征中非常有用，它可以幫助解決以下一些問題：

單細(xì)胞層次的分子表征：傳統(tǒng)的質(zhì)譜技術(shù)通常需要大量的樣本以獲取可靠的結(jié)果，而質(zhì)譜流式技術(shù)則可以分析單個(gè)細(xì)胞的生化成分，這可以幫助我們更深入地理解細(xì)胞的生物學(xué)特性。

生物分子的定量分析：質(zhì)譜流式技術(shù)可以對(duì)細(xì)胞內(nèi)的生物分子進(jìn)行定量分析，包括蛋白質(zhì)、代謝物和其他生物分子。

細(xì)胞異質(zhì)性的研究：細(xì)胞群體中的細(xì)胞并非完全相同，它們之間的差異可能影響疾病的發(fā)展和治療的效果。質(zhì)譜流式技術(shù)可以幫助我們研究這種細(xì)胞異質(zhì)性。

百泰派克生物科技BTP采用基于Fluidigm Helios流式細(xì)胞儀（Mass Cytometry System for Single Cell Analysis）用于單細(xì)胞質(zhì)譜分析，該平臺(tái)能夠完成包括單細(xì)胞捕獲、cDNA合成、實(shí)時(shí)定量PCR分析、目標(biāo)區(qū)域擴(kuò)增以及質(zhì)譜流式細(xì)胞分析。

質(zhì)譜流式細(xì)胞技術(shù)（CyTOF）是多參數(shù)單細(xì)胞分析技術(shù)之一，可應(yīng)用于藥物研發(fā)的各個(gè)階段，包括優(yōu)化藥物篩選流程、發(fā)現(xiàn)新型標(biāo)志物、篩選藥物有效人群、實(shí)現(xiàn)用藥后的免疫監(jiān)測和預(yù)測等。

聯(lián)合藥物治療有望通過靶向維持腫瘤進(jìn)展的多種信號(hào)傳導(dǎo)和調(diào)節(jié)途徑來改善癌癥治療。隨著FDA批準(zhǔn)的潛在抗癌藥物數(shù)量的增加，確定針對(duì)個(gè)體患者腫瘤量身定制的有效組合策略的可能性增加。已經(jīng)提出了幾種計(jì)算方法來識(shí)別最佳組合藥物策略，這些策略依賴于基于高通量基因組和蛋白質(zhì)組學(xué)測定重建腫瘤生物網(wǎng)絡(luò)的方法。

2018年，斯坦福大學(xué)Sylvia K Plevritis團(tuán)隊(duì)在PNAS上發(fā)表了利用質(zhì)譜流式技術(shù)進(jìn)行藥物篩選的研究。文章提供了一種正式的優(yōu)化方法，稱為藥物嵌套效應(yīng)模型（DRUG-NEM）來分析單細(xì)胞單藥物篩選擾動(dòng)數(shù)據(jù)，以確定解釋腫瘤內(nèi)異質(zhì)性（ITH）的最佳藥物組合。

DRUG-NEM模型首先需要確定與感興趣的藥物相關(guān)的所需的細(xì)胞內(nèi)效應(yīng)，并確定捕捉樣本異質(zhì)性的表面標(biāo)志物。收集藥物處理前后的單細(xì)胞數(shù)據(jù)，并用于量化各種藥物的細(xì)胞內(nèi)標(biāo)志物的表達(dá)變化。為了處理這些數(shù)據(jù)，DRUG-NEM使用四個(gè)主要步驟。第一步，確定腫瘤內(nèi)可能對(duì)藥物擾動(dòng)有不同反應(yīng)的亞群，從而說明ITH的情況。第二步，DRUG-NEM計(jì)算藥物效應(yīng)，即藥物Sj改變每個(gè)亞群k的細(xì)胞內(nèi)標(biāo)記物Mi的概率，并且這種效應(yīng)與期望的反應(yīng)有關(guān)，這些效應(yīng)被加權(quán)以產(chǎn)生每個(gè)亞群中每個(gè)標(biāo)記物的期望效應(yīng)的概率。第三步，DRUG-NEM創(chuàng)建了一個(gè)藥物嵌套效應(yīng)模型（NEM），該模型使用一個(gè)圖形模型，其中節(jié)點(diǎn)為藥物，邊定義共享或嵌套效應(yīng)，說明了所有藥物對(duì)所有亞群中每個(gè)標(biāo)記物的影響。利用這個(gè)模型，DRUG-NEM的第四步是根據(jù)定義的評(píng)分函數(shù)對(duì)所有藥物組合進(jìn)行排名，以確定最小的藥物組合，使單個(gè)腫瘤的預(yù)期細(xì)胞內(nèi)效應(yīng)最大化（圖1）。

文章展示了DRUG-NEM在HeLa細(xì)胞上的表現(xiàn)，用四種不同藥物（TNF相關(guān)凋亡配體（TRAIL）、MEK抑制劑、pP38MAPK抑制劑和磷酸肌苷3-激酶（PI3K）抑制劑）處理后進(jìn)行質(zhì)譜流式分析。DRUG-NEM確定TRAIL和MEK抑制劑為最佳藥物組合。同時(shí)，文章也探究了DRUG-NEM在30個(gè)急性淋巴細(xì)胞白血?。ˋLL）原發(fā)患者中的應(yīng)用，DRUG-NEM確定Das和Bez作為最佳的雙藥組合并且療效得到了驗(yàn)證。