Ученые используют множество геномных данных не только для получения возможности более раннего выявления заболеваний у пациентов, но и для того, чтобы помочь своим коллегам глубже исследовать такие заболевания. В своем новом исследовании ученые Университета штата Мичиган анализируют большие объемы данных с целью определения лучших экспериментальных моделей для борьбы с распространением рака молочной железы и тестирования потенциальных лекарств.

Современные экспериментальные модели, используемые в лабораторных условиях для моделирования роста опухолей у пациентов, часто предусматривают процессы культивирования клеток с использованием предметных стекол или клеточных линий.

Данное исследование опубликовано в журнале Nature Communications.

Распространение опухолевых клеток, или метастазирование, является наиболее частой причиной смерти от рака, около 90% пациентов не выживают. На сегодняшний день лишь немногие лекарства могут успешно бороться с метастазами рака, и определить этап, приведший к отрицательному результату в процессе разработки лекарства, можно разве что только наугад.

"Различия между клеточными линиями и образцами опухолей актуализировали важнейший вопрос о том, в какой мере такие клеточные линии могут улавливать состав опухолей", – сказал Бин Чен, ведущий автор и доцент Колледжа клинической медицины (College of Human Medicine).

Чтобы ответить на этот вопрос, Бин Чен и Кэ Лю, соавтор исследования и аспирант, провели интегративный анализ данных на основе геномных баз данных, включая Атлас ракового генома (The Cancer Genome Atlas), Энциклопедию клеточных линий рака (Cancer Cell Line Encyclopedia), Сборник по экспрессии генов (The Gene Expression Omnibus), а также Базу данных генотипов и фенотипов.

"Эффективное использование открытых геномных данных для разработки новых методов лечения рака является нашей конечной целью", – заявил Чен, который также является участником Инициативы мирового значения Университета штата Мичиган (MSU's Global Impact Initiative). "Но, прежде чем мы начнем вкладывать значительные средства в дорогостоящие эксперименты, нам необходимо оценить ранние экспериментальные модели и выбрать подходящую из них для тестирования лекарств на основе геномных категорий".

Используя эти данные, исследователи обнаружили существенные различия между клеточными линиями рака молочной железы, созданными в лаборатории, и фактическими прогрессирующими или метастатическими образцами опухолей рака молочной железы. Удивительно, но клеточная линия рака MDA-MB-231, используемая почти во всех исследованиях метастатического рака молочной железы, продемонстрировала малое геномное сходство с образцами опухолей пациентов.

"Я не мог поверить в такой результат", – сказал Чен. "Все доказательства указывали на значительные различия между образцами. Но, с другой стороны, мы смогли определить другие клеточные линии, которые очень схожи с опухолями и могут рассматриваться наряду с другими критериями как более эффективные возможности для данного исследования". Была определена органоидная модель, которая с большой степенью вероятности была идентична образцам клеток пациентов. Такая недавно разработанная технология использует трехмерные культуры тканей и может охватить больше составляющих, связанных с тем, как опухоли формируются и растут.

"Исследования показали, что органоиды могут сохранять структурное и генетическое строение исходной опухоли", – отметил Чен. "Мы обнаружили, что на уровне экспрессии генов это удалось осуществить в большей степени, чем на клеточных линиях рака." Однако, Чен и Лю добавили, что и органоиды, и клеточные линии не смогли адекватно смоделировать непосредственный молекулярный ландшафт, окружающий опухоль, найденную в разных органах и тканях тела. По их словам, понимание всех этих факторов поможет ученым интерпретировать результаты, особенно непредсказуемые, и подтолкнет научное сообщество к разработке более сложных исследовательских моделей.

"Наше исследование демонстрирует возможности эффективного использования открытых данных для более глубокого изучения рака", – сказал Чен. "Любые достижения, которых мы сможем добиться в ходе ранних исследований, будут способствовать изобретению более эффективных методов лечения рака молочной железы в будущем".

По материалам ScienceDaily