Recopilación de datos sobre el cáncer

INSTITUTOS NACIONALES DE SALUD

El Instituto Broad y el Instituto Sanger anunciaron ayer (28 de marzo) detalles de sus bases de datos separadas de líneas de células cancerosas, los repositorios más grandes de perfiles genómicos y de fármacos. datos hasta la fecha. Con los resultados preliminares publicados en dos artículos de Nature, las bases de datos deberían ayudar a los investigadores a identificar qué medicamentos usar contra qué tipos de cáncer para agilizar los esfuerzos de desarrollo de medicamentos.

“Esto continúa acercándonos entendiendo el cáncer como una enfermedad molecular en lugar de una enfermedad anatómica” dijo Eileen Dolan, quien estudia farmacogenómica en la Universidad de Chicago y no participó en ninguno de los estudios. «Nos ayudará a comprender nuestros medicamentos existentes, así como los nuevos medicamentos, para tomar decisiones más informadas en los ensayos de fase I y fase II».

En los últimos años, los investigadores se han vuelto cada vez más conscientes de que si la respuesta de un tumor a un tratamiento farmacológico dado depende de su perfil genómico. Pero debido a…

Para cualquier variedad de medicamentos contra el cáncer que se estén desarrollando, no necesariamente podemos saber de antemano qué tipos de cáncer van a ser vulnerables, dijo Levi Garraway, biólogo oncológico de Dana Farber. Instituto del Cáncer que encabezó el proyecto Broad. Si tiene una gran colección de líneas celulares que están profundamente anotadas genética y molecularmente, puede sondear la biología vinculada a muchos tipos de alteraciones genéticas de interés.

Hace cuatro años, Garraway y sus colegas comenzaron una investigación masiva pantalla de 947 líneas de células cancerosas, secuenciación de genes asociados con el cáncer, elaboración de perfiles de fármacos, recopilación de datos de expresión de ARN mediante micromatrices y combinación de genomas de cáncer para regiones repetidas. Y no habían avanzado mucho cuando se enteraron de un proyecto paralelo en el Instituto Sanger, dirigido por el genomicista Mathew Garnett.

Los proyectos no son idénticos; examinan diferentes genes y diferentes fármacos usando métodos ligeramente diferentes. Por esta razón, Garnett ve las dos bases de datos como complementarias. Hubo suficiente no superposición para que fuera posible hacer diferentes observaciones, estuvo de acuerdo Garraway. (Consulte la tabla para obtener más detalles).

Además, tener dos bases de datos separadas en lugar de agrupar los datos, como lo han hecho las bases de datos anteriores, podría dar más peso a ciertos hallazgos. Creo que tener dos recursos independientes es algo bueno, dijo Jian Ma, genomicista computacional de la Universidad de Illinois, que no participó en la investigación. Si dos grupos diferentes tienen el mismo resultado para una línea celular, sería más confiable.

Los dos artículos de Nature , presentados como un par, describen cómo los datos para cada proyecto fueron recopilados e incluyen experimentos de confirmación para demostrar cómo las bases de datos podrían mejorar el desarrollo de fármacos contra el cáncer. El proyecto de Garnett, llamado Cancer Cell Line Encyclopedia, identificó una mutación en las células del sarcoma de Ewings que es altamente sensible a los inhibidores de PARP, por ejemplo. Mientras tanto, la base de datos Garraways, el proyecto Genomics of Drug Sensitivity in Cancer, incluye datos que sugieren que los inhibidores de MEK, una clase de medicamentos contra el cáncer que se dirigen al oncogén RAS, pueden tener una mayor eficacia en los cánceres con una mutación en otro gen, AHR.

La última esperanza es que las bases de datos se utilicen para ayudar a las personas con cáncer al hacer coincidir mejor un tipo de cáncer con un medicamento e identificar qué pacientes inscribir en ensayos clínicos en función de su sabor genético. de cáncer. A menudo, los medicamentos fallan [en las pruebas clínicas] simplemente porque no se prueban en las personas adecuadas, dijo Garnett. Una mejor comprensión de cómo responden los medicamentos a las mutaciones genéticas, con la ayuda de las bases de datos, podría ayudar a los médicos a identificar qué poblaciones tienen más probabilidades de responder.

  Enciclopedia de líneas celulares de cáncer Genómica de la sensibilidad a fármacos en el cáncer Instituto Broad Sanger Científico principal Levi Garraway Mathew Garnett # líneas celulares de cáncer 947 639 # genes secuenciados 1,600 64 # fármacos 24 130 Datos genómicos (algunos aún no publicados) 100 Terabytes 20 Terabytes

Es importante destacar que toda la información de las bases de datos es de dominio público, disponible para todos los investigadores. Lo que será útil de inmediato es que muchos grupos expertos en bioinformática podrán descargar los datos, dijo Scott Powers, un genómico del cáncer en el Laboratorio Cold Spring Harbor que no participó en los proyectos. No hay duda de que va a ser valioso relacionar los genotipos del cáncer con compuestos potenciales y medicamentos contra el cáncer.

Es un recurso que, una vez que esté disponible, la gente utilizará para publicar más estudios, estuvo de acuerdo Ma.

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Sin embargo, las bases de datos no son muy fáciles de usar en este momento, lamentó Powers. Tienen un largo camino por recorrer para producir un sitio web realmente útil, dijo. Los sitios tienen un poco de errores y son difíciles de navegar en este punto, especialmente en comparación con el estándar de oro para las bases de datos de cáncer, Oncomine de la Universidad de Michigan, que contiene datos genómicos y de expresión génica pero carece de los extensos datos de perfiles de fármacos que Broad y Sanger Las bases de datos tienen como objetivo proporcionar.

Ambos proyectos tienen como objetivo limpiar la interfaz de usuario y continuarán depositando nuevos datos con el tiempo, agregando más líneas celulares y medicamentos, así como perfiles metabólicos, datos epigenéticos y más. secuencias genómicas.

Soy optimista, esto será un recurso muy útil para que las personas prueben hipótesis, dijo Garnett. Garraway estuvo de acuerdo: necesitamos este tipo de recurso y, con suerte, el campo lo usará para hacer muchos más descubrimientos.

J. Barretina et al., The Cancer Cell Line Encyclopedia permite el modelado predictivo de la sensibilidad a los fármacos contra el cáncer, Nature, 483:603-7, 2012.

M. Garnett et al., Identificación sistemática de marcadores genómicos de sensibilidad a fármacos en células cancerosas, Nature, 483:570-5, 2012.

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