Новости и мнения

Сбор данных о раке

Две новые базы данных о раковых клеточных линиях, заполненные данными геномного анализа и профилирования лекарств, могут помочь исследователям определить мишени для лекарств.

Институт Брода и Институт Сэнгера вчера (28 марта) объявили подробности из своих отдельных баз данных по линиям раковых клеток, которые являются крупнейшими на сегодняшний день хранилищами данных геномного анализа и профилирования лекарств. С предварительными результатами, опубликованными в двух статьях Nature , базы данных должны помочь исследователям определить, какие лекарства использовать против каких видов рака, чтобы оптимизировать усилия по разработке лекарств.

«Это продолжает подталкивать нас к раку, понимаемому как молекулярное заболевание, а не как анатомическое заболевание», – сказала Эйлин Долан , которая изучает фармакогеномику в Чикагском университете и не участвовала ни в одном из этих исследований. «Это поможет нам понять наши существующие лекарства, а также новые лекарства, чтобы принимать более обоснованные решения в фазах I и II».

В последние годы исследователи все больше осознавали, что способность опухоли реагировать на конкретное лекарственное лечение зависит от ее геномного профиля. Но из-за огромного количества клеточных линий и разнообразия вариантов лекарств исследователи в небольших лабораториях часто не имеют ресурсов, чтобы определить наиболее подходящий тип рака или лекарство, которое они изучают.

«Что касается разрабатываемых лекарств от рака, мы не можем заранее знать, какие виды рака будут уязвимы», – сказал Леви Гарравей , биолог по раку из Института рака Даны Фарбер, который возглавлял проект «Широкий». «Если у вас есть большая коллекция клеточных линий, которые глубоко аннотированы генетически и молекулярно, вы можете исследовать биологию, связанную со многими интересующими нас типами генетических изменений».

Четыре года назад Гарравей и его коллеги начали массивный скрининг 947 линий раковых клеток, секвенирование генов, связанных с раком, профилирование лекарств, сбор данных об экспрессии РНК с использованием микрочипов и расчесывание раковых геномов для повторных областей. И они не зашли слишком далеко, когда узнали о параллельном проекте в Институте Сэнгера, возглавляемом геномистом Мэтью Гарнеттом .

Проекты не идентичны; они проводят скрининг разных генов и разных лекарств, используя немного разные методы. По этой причине Гарнетт рассматривает две базы данных как «дополняющие друг друга». «Было достаточно непересекающихся, чтобы можно было делать разные наблюдения», – согласился Гаррауэй. (Подробности смотрите в таблице.)

Кроме того, наличие двух отдельных баз данных вместо объединения данных, как это делали предыдущие базы данных, может придать больший вес некоторым результатам. «Я думаю, что иметь два независимых ресурса – это хорошо, – сказал Цзян Ма , вычислительный геномист из Университета Иллинойса, который не принимал участия в исследовании. «Если бы две разные группы имели одинаковый результат для одной клеточной линии, это было бы более надежным».

В двух документах Nature , представленных в виде пары, описывается, как были собраны данные для каждого проекта, и включены подтверждающие эксперименты, чтобы продемонстрировать, как базы данных могут улучшить разработку лекарств от рака. Например, проект Гарнетта под названием « Энциклопедия раковых клеточных линий» выявил мутацию в клетках саркомы Юинга, которая, например, очень чувствительна к ингибиторам PARP. Между тем, база данных Garraway, проект « Геномика лекарственной чувствительности при раке », содержит данные, свидетельствующие о том, что ингибиторы MEK, класс противораковых лекарств, нацеленных на онкоген RAS, могут иметь повышенную эффективность при раках с мутацией в другом гене, AHR.

Последняя надежда состоит в том, что базы данных будут использоваться для помощи людям с раком путем лучшего соответствия типа рака лекарству и определения того, какие пациенты должны участвовать в клинических испытаниях, основываясь на их генетическом характере рака. «Зачастую наркотики терпят неудачу [в клинических исследованиях] просто потому, что они не проверены на нужных людях», – сказал Гарнетт. Лучшее понимание того, как лекарства реагируют на генетические мутации, с помощью баз данных, могло бы помочь клиницистам выделить «какие группы населения наиболее вероятно ответят».

Энциклопедия раковых клеток Геномика лекарственной чувствительности при раке
Институт широкий Sanger
Ведущий ученый Леви Гарравэй Мэтью Гарнетт
# раковые клеточные линии +947 639
# гены секвенированы 1600 64
# наркотики 24 130
Геномные данные (некоторые еще не опубликованы) 100 терабайт 20 терабайт

Важно отметить, что вся информация в базах данных находится в открытом доступе и доступна для всех исследователей. «Что будет сразу полезно, так это то, что многие группы, разбирающиеся в биоинформатике, смогут загрузить данные», – сказал Скотт Пауэрс , онкологический геномист из лаборатории Колд-Спринг-Харбор, который не принимал участия в проектах. «Нет сомнений в том, что гонг должен быть ценным в отношении соотнесения генотипов рака с потенциальными соединениями и противораковыми препаратами».

«Это ресурс, который, как только он выйдет, люди будут использовать для публикации новых исследований», – согласился Ма.

Тем не менее, базы данных не очень удобны для пользователей в настоящее время, сетуют державы. «У них есть долгий путь, чтобы создать действительно полезный сайт», – сказал он. На этом этапе сайты немного глючат и на них сложно ориентироваться, особенно по сравнению с «золотым стандартом» для онкологических баз данных, Oncomine из Мичиганского университета, который содержит данные о геномной экспрессии и экспрессии генов, но не содержит обширных данных по профилированию лекарств. и базы данных Sanger стремятся предоставить.

Оба проекта направлены на очистку пользовательского интерфейса и будут продолжать вносить новые данные со временем, добавляя больше клеточных линий и лекарств, а также метаболические профили, эпигенетические данные и больше геномных последовательностей.

«Я настроен оптимистично, это будет очень полезным ресурсом для людей, чтобы проверить гипотезы», – сказал Гарнетт. Гарравэй согласился: «Нам нужен этот вид ресурсов, и, надеюсь, поле будет использовать его, чтобы сделать еще много открытий».

J. Barretina и др., «Энциклопедия раковых клеточных линий позволяет прогнозировать моделирование чувствительности к противоопухолевым препаратам», Nature , 483: 603-7, 2012.

M. Garnett et al., «Систематическая идентификация геномных маркеров лекарственной чувствительности в раковых клетках», Nature , 483: 570-5, 2012.

Обсуждение

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *