В новом исследовании исследователи из Университета штата Мичиган анализируют большие объемы данных, часто называемых большими данными, чтобы определить лучшие исследовательские модели для борьбы с распространением рака груди и тестирования потенциальных лекарств. Современные модели, используемые в лаборатории, часто включают культивирование клеток на плоских чашках или клеточных линиях для моделирования роста опухоли у пациентов.
Исследование опубликовано в Nature Communications.
Это распространение или метастазирование является наиболее частой причиной смерти от рака, около 90% пациентов не выживают.
На сегодняшний день немногие лекарства могут лечить метастазы рака, и знание того, какой шаг может пойти не так в процессе разработки лекарств, может быть выстрелом в темноте.
«Различия между клеточными линиями и образцами опухолей подняли критический вопрос, в какой степени клеточные линии могут улавливать структуру опухолей», – сказал Бин Чен, старший автор и доцент Колледжа медицины человека.
Чтобы ответить на этот вопрос, Чен и Кэ Лю, первый автор исследования и доктор наук, провели комплексный анализ данных, взятых из геномных баз данных, включая Атлас генома рака, Энциклопедию линий раковых клеток, Омнибус экспрессии генов и базу данных генотипов и геномов. Фенотипы.
«Использование открытых геномных данных для открытия новых методов лечения рака – наша конечная цель», – сказал Чен, который является участником программы Global Impact Initiative МГУ. "Но прежде чем мы начнем вкладывать значительные суммы в дорогостоящие эксперименты, нам необходимо оценить ранние исследовательские модели и выбрать подходящую для тестирования наркотиков на основе геномных особенностей."
Используя эти данные, исследователи обнаружили существенные различия между созданными в лаборатории клеточными линиями рака молочной железы и фактическими образцами распространенных или метастатических опухолей рака молочной железы.
Удивительно, но MDA-MB-231, линия раковых клеток, используемая почти во всех исследованиях метастатического рака молочной железы, показала небольшое геномное сходство с образцами опухолей пациентов.
"Я не мог поверить в результат", – сказал Чен. "Все свидетельства указывают на большие различия между двумя.
Но, с другой стороны, мы смогли идентифицировать другие клеточные линии, которые очень напоминали опухоли и могли рассматриваться, наряду с другими критериями, как лучшие варианты для этого исследования."
Было обнаружено, что модель органоида, скорее всего, отражает образцы пациентов. Эта недавно разработанная технология использует трехмерные культуры тканей и позволяет уловить более сложные моменты формирования и роста опухолей.
«Исследования показали, что органоиды могут сохранять структурный и генетический состав исходной опухоли», – сказал Чен. "Мы обнаружили, что на уровне экспрессии генов он способен делать это в большей степени, чем линии раковых клеток."
Однако Чен и Лю добавили, что и органоиды, и клеточные линии не могут адекватно моделировать непосредственный молекулярный ландшафт, окружающий опухоль, обнаруженную в разных частях тела.
Они сказали, что знание всех этих факторов поможет ученым интерпретировать результаты, особенно неожиданные, и побудит научное сообщество разработать более сложные исследовательские модели.
«Наше исследование демонстрирует эффективность использования открытых данных для понимания проблем рака», – сказал Чен. "Любые успехи, которые мы сможем сделать в ранних исследованиях, помогут нам в будущем найти более эффективные методы лечения людей с раком груди."