Uso de datos de expresión génica para comparar modelos de cáncer de laboratorio con tumores reales
Crédito: Susanna M. Hamilton, Broad Communications
Las líneas de células cancerosas, cultivadas a partir de células tumorales y cultivadas en condiciones de laboratorio, son un pilar de la investigación del cáncer. Proporcionan información valiosa sobre la genómica y la biología del cáncer, pero por varias razones, los científicos a menudo tienen dificultades para comparar los datos de los experimentos basados en líneas celulares con los de sus tumores complementarios, o seleccionar las mejores líneas celulares para modelar tipos de tumores particulares.
Para ayudar a orientar esas elecciones, Allison Warren, Aviad Tsherniak, James McFarland y otros miembros del equipo del Mapa de Dependencia del Cáncer (DepMap) de Broad han desarrollado Celligner, una herramienta computacional que ayuda a emparejar tumores y líneas celulares en función de la expresión génica. datos de perfil
Debido a que las líneas celulares se cultivan en laboratorios, a menudo durante décadas, no reflejan completamente los tumores que se supone que deben modelar. Por ejemplo, las líneas pueden expresar genes o contener mutaciones que no se ven en los tumores de los pacientes, lo que puede alterar la forma en que responden a los medicamentos contra el cáncer. Mientras tanto, los tumores son mezclas complejas que comprenden muchos tipos de células, mientras que las líneas celulares generalmente constan de solo uno.
Cellinger corrige estas diferencias comparando y alineando los datos de secuenciación de ARN del tumor del paciente y de la línea celular (lo que revela qué genes están activos en una célula en un momento dado). Mediante el uso de Celligner para comparar datos de más de 12 000 tumores de pacientes con más de 1200 líneas celulares recopiladas por Cancer Cell Line Encyclopedia, The Cancer Genome Atlas, TARGET y otros proyectos, el equipo pudo:
- medir hasta qué punto las líneas celulares particulares imitan los tumores que pretenden representar, destacando coincidencias de línea celular/tumor particularmente fuertes y particularmente débiles;
- identificar los tipos de tumores para los cuales se necesitan más líneas celulares nuevas y más representativas u otros modelos (como los cánceres de tiroides y de cerebro); y
- revelar un conjunto de líneas celulares con una firma de expresión única que puede representar los primeros pasos en el proceso de metástasis.
Sus resultados completos se publican en Nature Communications.
«Un objetivo para el campo es poseer una colección de modelos de cáncer que reflejen todos los tumores humanos», dijo Jesse. Boehm, científico del instituto en el Programa de Cáncer de Broad y director científico del equipo de DepMap. «Ahora, con Celligner, podemos comenzar a medir nuestro progreso y enfocar nuevos esfuerzos para cerrar las brechas y mejorar nuestra interpretación de las predicciones moleculares para beneficiar a pacientes reales».
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Nueva vulnerabilidad genética encontrada en más de un tercio de todos los cánceres Más información: Allison Warren et al. Alineación computacional global de perfiles transcripcionales de líneas celulares y tumores, Nature Communications (2021). DOI: 10.1038/s41467-020-20294-x Información de la revista: Nature Communications
Proporcionado por Broad Institute of MIT y Harvard Cita: Uso de datos de expresión génica para comparar modelos de cáncer de laboratorio a tumores reales (5 de enero de 2021) recuperado el 30 de agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2021-01-gene-laboratory-cancer-real-tumors.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.