癌细胞的转移会使癌症难以控制，对患者产生致命的危害。因此，癌转移一直是癌症研究的重中之重。
生物学家们曾经认为，癌细胞在机体中的扩散是一个漫无目的的缓慢过程，就像一个醉汉那样无法一直走直线，他们将这一过程称为随机游走（random walk）。不过 Johns Hopkins 大学的研究人员发现，这种随机游走模型只是癌细胞在二维平面（培养皿）上的运动方式，并不适用于机体内的三维空间。为此他们提出了一个新的计算模型，以便更好的展现细胞在 3D 环境中的迁移行为。
这项研究发表在美国国家科学院院刊《PNAS》杂志上，领导这项研究的是Johns Hopkins大学的 Denis Wirtz 教授。这篇文章非常重要，因为它的结论可以帮助研究癌症扩散的人们获得更为准确的结果。
Wirtz 介绍道，这项研究强调了在三维环境中研究癌细胞的重要性。他的实验团队就在之前的研究中指出，细胞在 2D 和 3D 环境下存在行为差异，而这影响了癌症在机体内的迁移。
“从原发瘤脱离的癌细胞会寻找血管和淋巴结，以便转移到机体的其他器官，” Wirtz 说。“长期以来，人们一直相信这些细胞通过随机游走到达血管。但我们在研究中发现，事实并非如此。我们看到这些细胞的运动更有方向性，其移动轨迹几乎呈直线。这种移动方式能让癌细胞更有效的到达血管，是癌细胞扩散的有效途径。”
他补充道，这一发现为那些研究癌转移的人们带来了关键性的启示。“这意味着，上述癌细胞离开结缔组织的时间比之前的预期更短，” Wirtz 说。
Pei-Hsun Wu 和 Anjil Giri 是这篇文章的共同第一作者。 Wu 介绍道，持续性随机游走模型（Persistent Random Walk）是根据细胞在培养皿中的运动建立的。这一模型现在也被用于 3D 细胞实验，但这样的结果是有问题的。
“因为该模型很简便，目前 2D 和 3D 实验都在使用它，” Wu 说。“但这一模型实际上并不适合 3D 细胞研究。我们提出的新数学模型，不论在 2D 还是 3D 实验中都更加好用。”
“与 2D 平面上的移动相比，细胞在 3D 环境下的移动更具方向性，” Giri说。“不可预测的随机游走模型并不适用于 3D 环境。”
研究团队希望研究癌转移的其他科学家们，能够尽快将他们的数学模型利用起来。尽管这项研究中使用的是纤维肉瘤癌细胞，不过研究人员指出新模型也可以用来研究其他类型的细胞。例如，人们可以在新模型的基础上，理解机体内那些对抗感染和加速伤口愈合的细胞。
Three-dimensional cell migration does not follow a random walk
Cell migration through 3D extracellular matrices is critical to the normal development of tissues and organs and in disease processes, yet adequate analytical tools to characterize 3D migration are lacking. Here, we quantified the migration patterns of individual fibrosarcoma cells on 2D substrates and in 3D collagen matrices and found that 3D migration does not follow a random walk. Both 2D and 3D migration features a non-Gaussian, exponential mean cell velocity distribution, which we show is primarily a result of cell-to-cell variations. Unlike in the 2D case, 3D cell migration is anisotropic: velocity profiles display different speed and self-correlation processes in different directions, rendering the classical persistent random walk (PRW) model of cell migration inadequate. By incorporating cell heterogeneity and local anisotropy to the PRW model, we predict 3D cell motility over a wide range of matrix densities, which identifies density-independent emerging migratory properties. This analysis also reveals the unexpected robust relation between cell speed and persistence of migration over a wide range of matrix densities.
