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Studio: Le cellule tumorali sviluppate nelle capsule di Petri hanno meno parità con le loro sorgenti umane

Allo scopo di trovare o raffinare il laboratorio ricerchi i modelli per cancro che migliore paragoni a che cosa accade in gente vivente, Johns Hopkins gli scienziati della medicina riferiscono che hanno sviluppato una nuova tecnica computerizzata che indica che le cellule tumorali umane sviluppate nelle capsule di Petri sono il più minimo geneticamente il simile alle loro sorgenti umane.

L'individuazione, dicono, dovrebbe contribuire a mettere a fuoco più risorse sui modelli di ricerca sul cancro quali i mouse geneticamente costruiti e palle 3D che del tessuto umano conosciute come “i tumoroids„ per valutare meglio la biologia umana del cancro ed i trattamenti e gli errori genetici responsabili della crescita e del progresso del cancro.

Non può essere una sorpresa agli scienziati che le linee cellulari del cancro sono geneticamente inferiori ad altri modelli, ma siamo stati sorpresi che i mouse e i tumoroids geneticamente costruiti hanno eseguito così molto bene tramite il confronto.„

Patrick Cahan, Ph.D., professore associato di assistenza tecnica biomedica alla Johns Hopkins University e la scuola di medicina di Johns Hopkins University ed il principale inquirente di nuovo studio

La nuova tecnica, CancerCellNet definito, usa i modelli elaborati dal calcolatore per paragonare le sequenze del RNA di un modello della ricerca ai dati da un atlante del genoma del cancro per confrontare quanto i due insiemi abbinano molto attentamente su.

I ricercatori hanno trovato che, in media, i mouse e i tumoroids geneticamente costruiti hanno sequenze del RNA state allineate il più molto attentamente rispetto ai dati del riferimento dell'atlante del genoma in 4 sui tipi che di ogni 5 tumori hanno verificato, compreso il petto, il polmone ed i cancri ovarici.

I ricercatori dicono che il loro lavoro aggiunge per provare che le linee cellulari del cancro sviluppate in laboratorio hanno meno parità con la loro sorgente umana a causa delle differenze complesse fra l'ambiente naturale di una cellula umana e un ambiente della crescita del laboratorio. “Una volta che catturate i tumori dal loro ambiente naturale, inizio delle linee cellulari cambiare,„ dice Cahan.

Gli scienziati universalmente contano su un intervallo dei modelli della ricerca per migliorare la loro comprensione del cancro e dell'altra biologia di malattia e per sviluppare i trattamenti per le circostanze. Fra i modelli più ampiamente usati di ricerca sul cancro sono le linee cellulari create estraendo le celle dai tumori umani e coltivandoli con le varie sostanze nutrienti in boccette del laboratorio.

I ricercatori egualmente utilizzano i mouse che geneticamente sono stati costruiti per sviluppare il cancro. In altri casi, impiantano i tumori umani nei mouse, un trattamento chiamato xenografting, o i tumoroids di uso.

per valutare come qualcuno di questi modelli della ricerca allineano con cui può accadere spesso nella gente, nelle celle laboratorio-coltivate trapianto degli scienziati o nelle celle dai tumoroids o in xenotrapianti nei mouse e vedere se le celle si comportano mentre essi dovrebbero - cioè, coltivare e spargere e conservare gli marchi di garanzia genetici di cancro. Tuttavia, i ricercatori di Johns Hopkins dicono che questo trattamento è costoso, che richiede tempo e scientifico provocatorio.

Lo scopo del lavoro recente era di sviluppare un approccio di calcolo ai modelli di valutazione della ricerca in un modo meno ingombrante ed accurato. Un rapporto sul lavoro è stato pubblicato il 29 aprile nella medicina del genoma ed i ricercatori file per un brevetto provvisorio su cui hanno nominato CancerCellNet.

La nuova tecnica è basata su informazioni genetiche su RNA cellulare, su una serie molecolare di prodotti chimici simili a DNA e su un insieme intermedio delle celle delle istruzioni usate per tradurre il DNA in lavorazione di proteine.

“il RNA è niente male un sostitutivo per il tipo delle cellule e l'identità delle cellule, che sono chiave a determinare se le celle laboratorio-in via di sviluppo somigliano alle loro controparti umane,„ dice Cahan. “I dati di espressione del RNA sono molto standardizzati e disponibili ai ricercatori ed a di meno conforme alla variazione tecnica che può confondere i risultati di uno studio.„

In primo luogo, Cahan ed il suo gruppo hanno dovuto scegliere un insieme dei dati standard che hanno funto da riferimento per confrontare i modelli della ricerca. I dati dall'atlante del genoma del Cancro hanno servito da cosiddetti dati “di addestramento„, che comprendono le informazioni di espressione del RNA delle centinaia di campioni pazienti del tumore e la loro fase corrispondente, grado ed altre informazioni del tumore.

Egualmente hanno collaudato il loro strumento di CancerCellNet applicandolo ai dati dove il tipo del tumore già è stato conosciuto, quale dal consorzio umano internazionale di sequenziamento del genoma.

Membri del gruppo di ricerca pettinato con i dati dell'atlante del genoma del Cancro per determinare 22 tipi di tumori per studiare. Hanno utilizzato i dati dell'atlante del genoma come il riferimento per il paragone dei dati di espressione del RNA da 657 linee cellulari del cancro sviluppate in laboratori universalmente, alcuni di cui sono stati stabiliti le decadi fa, 415 xenotrapianti, 26 modelli geneticamente costruiti del mouse e 131 tumoroids.

In un esempio dallo studio, le celle di carcinoma della prostata da una riga hanno chiamato l'inizio PC3 guardare geneticamente più simile al cancro di vescica, lui nota. È egualmente possibile, dice, che la linea cellulare originalmente è stata contrassegnata in modo errato o potrebbe realmente essere derivato dal cancro di vescica. Ma la riga inferiore era quella da un punto di vista genetico, il carcinoma della prostata che la linea cellulare non era un sostituto del rappresentante per che cosa accade in un essere umano tipico con carcinoma della prostata.

I ricercatori hanno trovato che, facendo uso di un metodo di segnatura 0-1, le linee cellulari hanno avute in media, allineamento di segnatura più basso ai dati dell'atlante che i tumoroids e gli xenotrapianti.

Cahan dice che lui ed il suo gruppo aggiungeranno il RNA supplementare che ordina i dati per migliorare l'affidabilità di CancerCellNet.

Source:
Journal reference:

Peng, D., et al. (2021) Evaluating the transcriptional fidelity of cancer models. Genome Medicine. doi.org/10.1186/s13073-021-00888-w.