Multicellular systems such as cancer suffer from immense complexity. It is imperative to capture the heterogeneity of these systems across scales to achieve a deeper understanding of the underlying biology and develop effective treatment strategies. In this perspective article, we will discuss how recent technologies and approaches from the biological and physical sciences have transformed traditional ways of measuring, interpreting, and treating cancer. During the SLAS 2019 Annual Meeting, SBI2 hosted a Special Interest Group (SIG) on this topic. Academic and industry leaders engaged in discussions surrounding what biological model systems are appropriate to study cancer complexity, what assays are necessary to interrogate this complexity, and how physical sciences approaches may be useful to detangle this complexity. In particular, we examined the utility of mathematical models in predicting cancer progression and treatment response when tightly integrated with reproducible, quantitative, and dynamic biological measurements achieved using high-content imaging and analysis. The dialogue centered around the impetus for convergent biosciences, bringing new perspectives to cancer research to further understand this complex adaptive system and successfully intervene therapeutically.
像癌症这样的多细胞系统具有很高的复杂性。当务之急是在不同的尺度上捕捉这些系统的异质性，以加深对潜在生物学的理解，并制定有效的治疗策略。在这篇前瞻性文章中，我们将讨论生物和物理科学的最新技术和方法是如何改变传统的癌症测量、理解和治疗手段的。在实验室自动化与筛选协会(SLAS)2019年年度会议期间，SBI2就这一主题形成了一个特殊兴趣小组 (SIG)。学术界和工业界的领袖们围绕着什么生物模型系统适合研究癌症的复杂性，什么测试在评价这种复杂性中是必要的，以及物理学方法如何有助于理顺这种复杂性这些课题展开了讨论。尤其是，我们检测了数学模型在预测与可重复、定量和动态生物检测紧密结合的癌症进展和治疗反应中的效用，这些检测可以由高内涵成像和分析来实现。对话的内容围绕推动汇聚生物科学展开，为癌症研究带来了新的视角，从而进一步了解这一复杂的适应性系统，并成功地进行干预性治疗。
がん細胞のような多細胞系には莫大な複雑さがある。根底にある生物学のより深い理解の実現、および効果的治療法の開発には、領域全体でこれらの体系の不均一性を捕えることが必須である。こうした観点で本論文では、生物および物理化学からの近年の技術および手法により、従来のがんの計測、解釈ならびに治療法がどのように変換したかについて検討する。SLAS 2019年次会合にて、SBI2はこのテーマについて特定利益集団（SIG）を迎えた。学術界および産業界のリーダー達が、がんの複雑性の研究に適切な生物学的モデルシステム、この複雑性を調べるために必要な試験法、物理科学的手法がこの複雑性を取り除くのにいかに有益となりえるか、という議論をした。特に、ハイコンテンツな画像処理および解析を用いて実現した、再現可能で定量的な動的生物測定と密接に関連する場合の、がんの進行予測および治療反応における数学的モデルの有用性を我々は調査した。この複雑な適応システムをさらに理解し、治療上の介入を成功させるためにがん研究へ新たな視点をもたらす収束性生物科学の機動力を中心に対話が展開した。
암과 같은 다세포시스템은 헤아릴 수 없을 정도의 복잡성 때문에 다루기가 어렵다. 근간에 있는 생물학을 더 깊이 이해하고 효과적인 치료전략을 개발하기 위해서는 모든 규모 전반에 걸쳐 이러한 시스템들의 이질성을 반드시 이해해야 한다. 본 견해논문(perspective article)에서는 생물 및 물리학 분야에서의 최근 기술과 접근방식들이 전통적인 암의 측정, 해석 및 치료 방식을 어떻게 변화시켰는지를 논의할 것이다. 2019년 SLAS연례학회 기간동안, SBI2는 이 주제에 관한 특별이익집단(SIG)을 초청하였다. 학계와 산업계의 리더들은 어떠한 생물학적 모델시스템이 암의 복잡성을 연구하는데 적절한지, 이 복잡성을 연구하는데 있어서 어떤 분석법이 필수적인지, 그리고 이러한 복잡성을 푸는데 있어서 물리학적 접근법이 어떻게 유용하게 사용될 수 있는지와 관련된 토론에 참가하였다. 특히, 암의 진행을 예측하는데 있어서 수학적 모델의 유용성 그리고 고화질 영상 및 분석을 이용하여 얻어지는 재현가능하고 정량적이면서도 역동적인 생물학적 측정법과 치료를 밀접하게 통합시켰을 때의 반응을 연구하였다. 융합 생물과학에 대한 추동력을 중심으로 대화가 진행되었고, 이는 이러한 복잡적응계를 이해하고 성공적으로 치료중재를 실시하기 위한 새로운 관점을 제시하였다.
Keywords: cancer; cell viability; imaging; mathematical modeling; organ-on-chip; organoids.