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Estudio: Las células cancerosas crecidas en platos de cultura tienen menos paridad con sus fuentes humanas

A fin de encontrar o refinar el laboratorio investigue los modelos para el cáncer que mejor compare con qué suceso en gente viva, Johns Hopkins que los científicos del remedio denuncian que han desarrollado una nueva técnica computarizada que mostraba que las células cancerosas humanas crecidas en platos de cultura son lo más menos posible las genético similares a sus fuentes humanas.

El encontrar, dicen, deben ayudar a centrarse más recursos en modelos de la investigación de cáncer tales como ratones genético dirigidos y las bolas 3D del tejido humano conocidas como “tumoroids” para evaluar mejor biología humana del cáncer y los tratamientos, y los desvíos genéticos responsables de incremento y de progreso del cáncer.

No puede ser una sorpresa a los científicos que las variedades de células del cáncer son genético inferiores a otros modelos, pero nos sorprendieron que los ratones y los tumoroids genético dirigidos se realizaron tan muy bien por la comparación.”

Patrick Cahan, Ph.D., profesor adjunto de la ingeniería biomédica en la Universidad John Hopkins y la Facultad de Medicina de la Universidad John Hopkins y el principal investigador del nuevo estudio

La nueva técnica, CancerCellNet aparado, utiliza los modelos de ordenador para comparar las series del ARN de un modelo de la investigación con datos de un atlas del genoma del cáncer para comparar cómo los dos equipos igualan de cerca hacia arriba.

Los investigadores encontraron que, por término medio, los ratones y los tumoroids genético dirigidos tienen series del ARN alineadas lo más de cerca posible con los datos de la línea de fondo del atlas del genoma en 4 fuera de tipos de cada 5 tumores que probaron, incluyendo el pecho, el pulmón y cánceres ováricos.

Los investigadores dicen que su trabajo agrega para evidenciar que las variedades de células del cáncer crecidas en el laboratorio tienen menos paridad con su fuente humana debido a las diferencias complejas entre un ambiente natural de la célula humana y un ambiente del incremento del laboratorio. “Una vez que usted saca tumores de su ambiente natural, comienzo de las variedades de células al cambio,” dice Cahan.

Los científicos por todo el mundo confían en un alcance de los modelos de la investigación para perfeccionar su comprensión del cáncer y de la otra biología de la enfermedad y para desarrollar los tratamientos para las condiciones. Entre los modelos más ampliamente utilizados de la investigación de cáncer son las variedades de células creadas extrayendo las células de tumores humanos y creciéndolos con los diversos alimentos en matraces del laboratorio.

Los investigadores también utilizan los ratones que genético se han dirigido para desarrollar el cáncer. En otros casos, implantan tumores humanos en ratones, un proceso llamado el xenografting, o tumoroids del uso.

Para evaluar como de bien ninguno de estos modelos de la investigación alinean con lo que puede suceso en gente, células laboratorio-cultivadas trasplante de los científicos a menudo o células de tumoroids o xenografts en ratones y ver si deben las células se comportan mientras que ellas - es decir, crecer y extender y conservar los sellos genéticos del cáncer. Sin embargo, los investigadores de Johns Hopkins dicen que este proceso es costoso, que toma tiempo y científico estimulante.

La meta de la nueva obra era desarrollar una aproximación de cómputo a los modelos de evaluación de la investigación de una manera menos incómoda y exacta. Un parte sobre el trabajo fue publicado el 29 de abril en remedio del genoma, y los investigadores han archivado para una patente provisional en lo que nombraron CancerCellNet.

La nueva técnica se basa en la información genética sobre el ARN celular, una cadena molecular de substancias químicas similares a la DNA y un equipo intermedio de células de las instrucciones usadas para traducir la DNA a la manufactura de proteínas.

El “ARN es un sustituto bastante bueno para el tipo de la célula y la identidad de la célula, que son dominante a determinar si las células laboratorio-reveladas se asemejan a sus contrapartes humanas,” dice Cahan. “Los datos de la expresión del ARN están muy estandardizados y disponibles para los investigadores, y menos conforme a la variación técnica que puede confundir los resultados de un estudio.”

Primero, Cahan y sus personas tuvieron que elegir un equipo de los datos estándar que actuaban como línea de fondo para comparar los modelos de la investigación. Los datos del atlas del genoma del cáncer sirvieron como los supuestos datos del “entrenamiento”, que incluye la información de la expresión del ARN de centenares de muestras pacientes del tumor, y su escenario correspondiente, la pendiente y la otra información del tumor.

También probaron su herramienta de CancerCellNet aplicándola a los datos donde el tipo del tumor era sabido ya, por ejemplo del genoma humano internacional que ordenaba el consorcio.

Piezas del equipo de investigación peinado con los datos del atlas del genoma del cáncer para determinar 22 tipos de tumores para estudiar. Utilizaron los datos del atlas del genoma como la línea de fondo para comparar datos de la expresión del ARN a partir de 657 variedades de células del cáncer crecida en laboratorios por todo el mundo, algunos de los cuales fueron establecidos décadas hace, 415 xenografts, 26 modelos genético dirigidos del ratón y 131 tumoroids.

En un ejemplo del estudio, las células cancerosas de la próstata de una línea llamaron el comienzo PC3 para observar genético más bién cáncer de diafragma, él observan. Es también posible, él dice, que la variedad de células etiqueta originalmente incorrectamente o él habría podido ser derivado real de cáncer de diafragma. Pero el fondo era ése de un punto de vista genético, la variedad de células del cáncer de próstata no era un sustituto del representante para qué suceso en un ser humano típico con el cáncer de próstata.

Los investigadores encontraron que, usando un método de rayado 0-1, las variedades de células tenían, por término medio, alineación de rayado más inferior a los datos del atlas que tumoroids y xenografts.

Cahan dice que él y sus personas agregarán el ARN adicional que ordena datos para perfeccionar la confiabilidad 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.