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Estudo: As células cancerosas crescidas em pratos de cultura têm menos paridade com suas fontes humanas

A fim de encontrar ou refinar o laboratório pesquise modelos para o cancro que melhor compare com o o que acontece em povos vivos, Johns Hopkins os cientistas da medicina que relatam que desenvolveram uma técnica por computador nova que mostra que as células cancerosas humanas crescidas em pratos de cultura são o mais menos as genetically similares a suas fontes humanas.

Encontrar, dizem, devem ajudar a centrar-se mais recursos sobre modelos da investigação do cancro tais como ratos genetically projetados e bolas 3D do tecido humano conhecidas como “tumoroids” para avaliar melhor a biologia humana do cancro e os tratamentos, e os erros genéticos responsáveis para o crescimento e o progresso do cancro.

Não pode ser uma surpresa aos cientistas que as linha celular do cancro são genetically inferiores a outros modelos, mas nós estivemos surpreendidos que os ratos e os tumoroids genetically projetados executaram tão muito bem pela comparação.”

Patrick Cahan, Ph.D., professor adjunto da engenharia biomedicável na Universidade Johns Hopkins e a Faculdade de Medicina da Universidade Johns Hopkins e o investigador principal do estudo novo

A técnica nova, CancerCellNet dublado, usa modelos de computador para comparar as seqüências do RNA de um modelo da pesquisa com os dados de um atlas do genoma do cancro para comparar como pròxima os dois grupos combinam acima.

Os pesquisadores encontraram que, em média, os ratos e os tumoroids genetically projetados têm as seqüências do RNA alinhadas o mais pròxima com os dados da linha de base do atlas do genoma em 4 dos tipos que de cada 5 tumores testaram, incluindo o peito, o pulmão e os cancros do ovário.

Os investigador dizem que seu trabalho adiciona para evidenciar que as linha celular do cancro crescidas no laboratório têm menos paridade com sua fonte humana devido às diferenças complexas entre um ambiente natural de pilha humana e um ambiente do crescimento do laboratório. “Uma vez que você toma tumores fora de seu ambiente natural, começo das linha celular à mudança,” diz Cahan.

Os cientistas no mundo inteiro confiam em uma escala de modelos da pesquisa para melhorar sua compreensão do cancro e da outra biologia da doença e para desenvolver tratamentos para circunstâncias. Entre os modelos os mais amplamente utilizados da investigação do cancro são as linha celular criadas extraindo pilhas dos tumores humanos e crescendo os com os vários nutrientes em umas garrafas do laboratório.

Os pesquisadores igualmente usam os ratos que foram projectados genetically para desenvolver o cancro. Em outros casos, implantam tumores humanos em ratos, um processo chamado xenografting, ou tumoroids do uso.

Para avaliar como bom qualquens um modelos da pesquisa alinham com o o que pode acontecer nos povos, em pilhas laboratório-cultivadas transplantação dos cientistas frequentemente ou em pilhas dos tumoroids ou em xenografts em ratos e ver se as pilhas se comportam enquanto elas devem - isto é, para crescer e espalhar e reter as indicações genéticas do cancro. Contudo, os pesquisadores de Johns Hopkins dizem que este processo é caro, demorado e scientifically desafiando.

O objetivo da nova obra era desenvolver uma aproximação computacional aos modelos de avaliação da pesquisa em uma maneira menos incómoda e exacta. Um relatório no trabalho foi publicado o 29 de abril na medicina do genoma, e os pesquisadores arquivaram para uma patente provisória no que nomearam CancerCellNet.

A técnica nova é baseada na informação genética sobre o RNA celular, uma corda molecular dos produtos químicos similares ao ADN e um grupo intermediário de pilhas das instruções usadas para traduzir o ADN na fabricação de proteínas.

O “RNA é um relativamente bom substituto para o tipo da pilha e a identidade da pilha, que são chave a determinar se as pilhas laboratório-reveladas se assemelham a suas contrapartes humanas,” diz Cahan. Do “os dados da expressão RNA estão estandardizados muito e disponíveis aos pesquisadores, e ao menos assunto à variação técnica que pode confundir os resultados de um estudo.”

Primeiramente, Cahan e sua equipe tiveram que escolher um grupo de dados padrão que actuaram como uma linha de base para comparar os modelos da pesquisa. Os dados do atlas do genoma do cancro serviram como os dados assim chamados do “treinamento”, que incluem a informação da expressão do RNA das centenas de amostras pacientes do tumor, e sua fase correspondente, categoria e a outra informação do tumor.

Igualmente testaram sua ferramenta de CancerCellNet aplicando a aos dados onde o tipo do tumor foi sabido já, como do genoma humano internacional que arranja em seqüência o consórcio.

Membros da equipa de investigação penteada com os dados do atlas do genoma do cancro para determinar 22 tipos de tumores estudar. Usaram os dados do atlas do genoma como a linha de base comparando dados da expressão do RNA de 657 linha celular do cancro crescida nos laboratórios no mundo inteiro, em algum de que foram estabelecidos décadas há, 415 xenografts, em 26 modelos genetically projetados do rato e em 131 tumoroids.

Em um exemplo do estudo, as pilhas de cancro da próstata de uma linha chamaram o começo PC3 para olhar genetically mais como o cancro de bexiga, ele notam. É igualmente possível, diz, que a linha celular estêve etiquetada originalmente incorrectamente ou ele poderia realmente ter sido derivado do cancro de bexiga. Mas os ganhos líquidos eram aquele de um ponto de vista genético, cancro da próstata que a linha celular não era um substituto representativo para o que acontece em um ser humano típico com cancro da próstata.

Os investigador encontraram que, usando um método 0-1 marcando, as linha celular tiveram, em média, um mais baixo alinhamento marcando aos dados do atlas do que tumoroids e xenografts.

Cahan diz que e sua equipe estarão adicionando o RNA adicional que arranja em seqüência dados para melhorar a confiança de 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.