本文轉載自顯微觀點
許多癌症患者在初期對藥物反應良好，腫瘤明顯縮小，但經過一段時間後因為癌細胞會適應治療，例如可能改變藥物的目標分子，使藥物無法再有效作用；或是繞過原本被切斷的「生存」路徑，變得對藥物不再敏感，使得原本的化療、標靶藥物失效。因此癌症治療的一大挑戰「抗藥性」。
為了解決這項難題，臨床治療上有些使用「雞尾酒療法」，也就是同時使用多種藥物攻擊癌細胞的不同弱點；有的則是積極開發新一代藥物，針對已知的抗藥性機制設計不同路徑；或是透過改變腫瘤微環境讓患者產生持久的免疫反應，延緩或克服抗藥性產生。
但癌症逐漸走向精準醫療，藥物是否能夠針對特定癌細胞甚至癌細胞的特定機轉、基因產生作用，是醫療界正努力研究的方向。而從中國醫藥大學生命科學院細胞生物學研究所助理教授徐昭業的觀點，細胞機械力便是一個可以切入的研究窗口。
過去，生物學多注重在基因、化學對對細胞的影響，而力學生物學（或稱機械生物學，Mechanobiology）則在近二十年迅速興起。因為科學家發現，不論是細胞要維持形狀、移動，或是回應微環境的變化，都受到力學影響。
徐昭業解釋，其實細胞的機械力在生命活動中非常重要，例如大多數細胞都需要貼附在周圍的環境中，無論是與其他細胞形成組織，或是與細胞外基質（ECM, Extracellular Matrix）連結。而這個「貼附」的行為就是一種機械力的展現。
另外，當細胞在分化時，機械力的影響尤其顯著。例如，將幹細胞培養在柔軟如果凍的基材上時，它們傾向分化為脂肪細胞或神經細胞。然而若是培養在像桌子一樣硬的表面時，則更可能分化為骨細胞。這顯示細胞對外在物理環境具有高度的「機械感知」能力。
這些細胞從外部環境（例如黏附表面、周遭組織）感受到的「機械訊號」，會透過細胞膜上的蛋白傳遞進入細胞內部，影響基因表達並調整行為，例如分化或增生。
傳統上判定癌症藥效（或是是否出現抗藥性）多是透過測量細胞存活率，例如計算 IC50（半數抑制濃度）──也就是殺死 50% 細胞所需的藥物濃度。但徐昭業表示，這樣的測量方式存在著「非死即活」的二分法限制。例如：針對 100 顆細胞投藥，最後存活 50 顆，只知道存活率是 50%，但無法得知那剩下細胞的實際狀態；可能完全健康、也可能受到藥物影響變得半死不活。
透過細胞機械力的偵測則可以彌補這樣的空缺。徐昭業和研究團隊開發出一套生物力學量測系統，結合微結構與光學反射，成功簡化細胞力學的觀察與量化方式。
他們將細胞培養於表面覆有密集奈米圓柱的結構裝置上，當細胞貼附並施力於這些奈米圓柱時會導致彎曲，進而改變表面反射鏡的反射角度，影響光訊號的強度。藉由觀察反射光的衰減量，便可快速推估細胞的力學變化。
這些奈米圓柱通常使用 PDMS（polydimethylsiloxane，聚二甲基矽氧烷）等彈性材料製成，直徑約為1至2微米，高度約 5 微米，排列間距也僅有 1 至 2 微米。
徐昭業表示，過去這類「micropost array」（微柱陣列）主要透過螢光標記位移來計算細胞所施加的力量，但這樣一來不但需要仰賴高倍率顯微鏡，影像分析也較為繁複。
因此，研究團隊改以反射訊號的變化來替代位移量測。他們將金屬反射層鍍於奈米圓柱頂端形成靈敏的反射面。當細胞攤開在表面時，張力會造成圓柱微幅形變，反射光因此產生角度偏移與散射。通常光強度會下降至原始強度的 20% 至 30%，藉此就能反推出細胞所施加的實際力值，依此分析細胞活力。不僅能大幅簡化操作流程，同時提升訊號讀取的效率與數量。
徐昭業說，當細胞死亡或停止活動時，力學（光學）訊號會完全消失，但「活力下降」的細胞則有部分訊號，但弱於「完全未受影響」的細胞。而這樣分群概念在癌症抗藥性研究的重要性在於：即使多數癌細胞對藥物反應良好，仍可能潛伏少數「對藥無感」或「苟延殘喘」的細胞。這些細胞若存活下來，將來就可能演化出抗藥性的癌細胞。
為了驗證設計出的平台在癌細胞檢測上有效果，徐昭業也和中國醫藥大學從事肺癌研究的老師合作，利用對方既有現成的抗藥性細胞株資料庫和相對應生物標記，與力學檢測平台的標記結合進行確認。
徐昭業表示，過去要確認癌細胞是否出現抗藥性需透過長時間持續給藥，並耗費三至六個月時間培養，看細胞是否出現變異。但一方面長時間持續投藥，訓練出的是「後天抗藥性」癌細胞，和在真實情境不同；人體中可能部分癌細胞一開始就有「先天抗藥性」，卻難以在一開始就揪出來。另一方面，長期、持續的投藥也不符合臨床投藥方式，且耗時過長。
團隊利用力學檢測平台比較抗藥細胞與敏感細胞，發現兩者之間存在顯著差異，且這些力學特徵與既有的生物標記完全對應，證明了這個檢測系統可以直接辨識抗藥性細胞。
由於系統採用的是非螢光染色（label-free）設計，偵測的是光學訊號，大幅縮短樣本製備和觀察時間。一片約一平方公分的生物晶片能同時觀測十萬個細胞，儘管有些細胞會彼此黏連，無法進行單細胞分析，但通常仍能取得五萬筆單細胞的力學分布資料。團隊再把這些數據輸入AI模型進行辨識訓練，系統便能在活細胞上快速量測，約半天到一天即可完成分析。
徐昭業表示，癌症病人通常有幾種可選用的藥物，但每個人對藥物的反應不同，第一線有效的藥物不見得適合所有病人。臨床上，醫師通常根據經驗與基因表現推估藥物敏感性，仍難以預測抗藥性的發生；即使用單細胞基因定序也很昂貴且不容易操作。
「雖然一開始仍需仰賴傳統細胞株去建立模型，但當這一系列流程建構完成，後續就能成為精準醫療的重要輔助工具」，徐昭業說，若是透過此平台，就能以「快篩」的概念檢驗不同病人檢體暴露於不同藥物，哪些藥物最容易產生抗藥性表現型（phenotype），進而提供臨床醫師一份建議清單，選擇不易產生抗藥性、最合適的治療策略。
目前團隊也致力於讓系統更具備高度規律性與可重複性，並易於製作母模再複製，以大幅降低成本與技術門檻。徐昭業期待這套系統除了加速細胞力學研究的量測過程，也能為生醫材料、藥物開發與細胞品質檢測等領域提供實用的解決方案。