Trong nỗ lực tìm kiếm hoặc tinh chỉnh các mô hình nghiên cứu trong phòng thí nghiệm về bệnh ung thư để so sánh tốt hơn với những gì xảy ra ở người sống, các nhà khoa học của Johns Hopkins Medicine báo cáo rằng họ đã phát triển một kỹ thuật mới dựa trên máy tính cho thấy các tế bào ung thư ở người được nuôi cấy trong các đĩa nuôi cấy ít giống nhau nhất về mặt di truyền. nguồn nhân lực của họ.
>> Tham khảo: Chất bán dẫn kỳ diệu thế hệ tiếp theo.
Họ nói rằng phát hiện này sẽ giúp tập trung nhiều nguồn lực hơn vào các mô hình nghiên cứu ung thư như chuột biến đổi gen và các khối mô người 3D được gọi là “khối u” để đánh giá tốt hơn sinh học và phương pháp điều trị ung thư ở người cũng như các lỗi di truyền chịu trách nhiệm cho sự phát triển và tiến triển của bệnh ung thư. .
“Các nhà khoa học có thể không ngạc nhiên khi các dòng tế bào ung thư kém hơn về mặt di truyền so với các mô hình khác, nhưng chúng tôi ngạc nhiên rằng những con chuột và khối u biến đổi gen hoạt động rất tốt khi so sánh,” Patrick Cahan, Tiến sĩ, phó giáo sư của kỹ thuật y sinh tại Đại học Johns Hopkins và Trường Y khoa Đại học Johns Hopkins và điều tra viên chính của nghiên cứu mới.
Kỹ thuật mới, được đặt tên là CancerCellNet, sử dụng các mô hình máy tính để so sánh trình tự RNA của mô hình nghiên cứu với dữ liệu từ bản đồ bộ gen ung thư để so sánh mức độ ăn khớp của hai bộ này.
>> Tham khảo: Giao diện người-máy hoạt động dưới nước, tự tạo ra năng lượng.
Các nhà nghiên cứu phát hiện ra rằng, trung bình, chuột biến đổi gen và khối u có trình tự RNA liên kết chặt chẽ nhất với dữ liệu cơ bản của bản đồ bộ gen ở 4 trong số 5 loại khối u mà họ thử nghiệm, bao gồm ung thư vú, phổi và buồng trứng.
Các nhà điều tra cho biết công việc của họ bổ sung thêm bằng chứng cho thấy các dòng tế bào ung thư được phát triển trong phòng thí nghiệm ít tương đương với nguồn gốc của con người do sự khác biệt phức tạp giữa môi trường tự nhiên của tế bào người và môi trường phát triển trong phòng thí nghiệm. Cahan nói: “Một khi bạn lấy khối u ra khỏi môi trường tự nhiên của chúng, các dòng tế bào bắt đầu thay đổi.
Các nhà khoa học trên toàn thế giới dựa vào một loạt các mô hình nghiên cứu để cải thiện hiểu biết của họ về bệnh ung thư và các bệnh sinh học khác, đồng thời phát triển các phương pháp điều trị cho các tình trạng bệnh.
Trong số các mô hình nghiên cứu ung thư được sử dụng rộng rãi nhất là các dòng tế bào được tạo ra bằng cách chiết xuất các tế bào từ các khối u của con người và phát triển chúng bằng các chất dinh dưỡng khác nhau trong bình thí nghiệm.
Các nhà nghiên cứu cũng sử dụng những con chuột đã được biến đổi gen để phát triển ung thư. Trong các trường hợp khác, họ cấy các khối u của người vào chuột, một quá trình được gọi là ghép xenografting hoặc sử dụng các khối u.
Để đánh giá mức độ phù hợp của bất kỳ mô hình nghiên cứu nào với những gì có thể xảy ra ở người, các nhà khoa học thường cấy tế bào nuôi cấy trong phòng thí nghiệm hoặc tế bào từ khối u hoặc xenograft vào chuột và xem liệu các tế bào này có hoạt động bình thường không – nghĩa là phát triển và lan rộng và giữ lại các dấu hiệu di truyền của bệnh ung thư.
>> Tham khảo: Ô nhiễm hạt vi nhựa đe dọa các đầm phá ven biển trên thế giới.
Tuy nhiên, các nhà nghiên cứu của Johns Hopkins cho biết quá trình này tốn kém, tốn thời gian và thách thức về mặt khoa học.
Mục tiêu của công việc mới là phát triển một phương pháp tính toán để đánh giá các mô hình nghiên cứu theo cách ít rườm rà và chính xác hơn. Một báo cáo về công trình đã được xuất bản vào ngày 29 tháng 4 trên tạp chí Genome Medicine và các nhà nghiên cứu đã nộp đơn xin cấp bằng sáng chế tạm thời cho cái mà họ đặt tên là CancerCellNet.
Kỹ thuật mới này dựa trên thông tin di truyền về RNA của tế bào, một chuỗi phân tử gồm các chất hóa học tương tự như DNA và một bộ hướng dẫn trung gian mà các tế bào sử dụng để dịch DNA thành quá trình sản xuất protein.
Cahan cho biết: “RNA là một đại diện thay thế khá tốt cho loại tế bào và nhận dạng tế bào, đây là chìa khóa để xác định xem các tế bào được phát triển trong phòng thí nghiệm có giống với tế bào của con người hay không”. “Dữ liệu biểu hiện RNA rất chuẩn hóa và có sẵn cho các nhà nghiên cứu, và ít bị biến đổi kỹ thuật có thể gây nhầm lẫn cho kết quả nghiên cứu.”
Đầu tiên, Cahan và nhóm của ông phải chọn một bộ dữ liệu tiêu chuẩn đóng vai trò là đường cơ sở để so sánh các mô hình nghiên cứu. Dữ liệu từ The Cancer Genome Atlas được dùng làm cái gọi là dữ liệu “đào tạo”, bao gồm thông tin biểu hiện RNA của hàng trăm mẫu khối u của bệnh nhân và thông tin về giai đoạn, cấp độ và khối u tương ứng của chúng.
Họ cũng đã thử nghiệm công cụ CancerCellNet của mình bằng cách áp dụng nó vào dữ liệu đã biết loại khối u, chẳng hạn như từ Hiệp hội giải trình tự bộ gen người quốc tế.
>> Tham khảo: Sử dụng men để tạo ra các quy trình hóa dầu thay thế.
Các thành viên của nhóm nghiên cứu đã xem xét dữ liệu The Cancer Genome Atlas để xác định 22 loại khối u cần nghiên cứu. Họ đã sử dụng dữ liệu bản đồ bộ gen làm cơ sở để so sánh dữ liệu biểu hiện RNA từ 657 dòng tế bào ung thư được nuôi cấy trong phòng thí nghiệm trên toàn thế giới, một số trong số đó đã được thiết lập từ nhiều thập kỷ trước, 415 xenograft, 26 mô hình chuột biến đổi gen và 131 khối u.
Trong một ví dụ từ nghiên cứu, các tế bào ung thư tuyến tiền liệt từ dòng PC3 bắt đầu trông giống ung thư bàng quang hơn về mặt di truyền, ông lưu ý.
Ông nói, cũng có thể dòng tế bào ban đầu được dán nhãn không chính xác hoặc nó thực sự có thể bắt nguồn từ ung thư bàng quang.
Nhưng điểm mấu chốt là từ quan điểm di truyền, dòng tế bào ung thư tuyến tiền liệt không phải là đại diện thay thế cho những gì xảy ra ở một người điển hình bị ung thư tuyến tiền liệt.
Các nhà điều tra phát hiện ra rằng, khi sử dụng phương pháp tính điểm 0-1, trung bình, các dòng tế bào có điểm liên kết thấp hơn với dữ liệu bản đồ so với khối u và xenograft.
>> Tham khảo: Các nhà côn trùng học đưa ra cảnh báo về tác động của biến đổi khí hậu đối với côn trùng.
Cahan cho biết anh và nhóm của mình sẽ bổ sung thêm dữ liệu giải trình tự RNA để cải thiện độ tin cậy của CancerCellNet.
Tài trợ cho nghiên cứu được cung cấp bởi Viện Ung thư Quốc gia của Viện Y tế Quốc gia (P50CA228991, CA233255-01, CA214253), Giải thưởng Điều tra viên Trẻ của Tổ chức Ung thư Tuyến tiền liệt, Bộ Quốc phòng (W81XWH-17-PCRP-HD) và Ủy ban Quốc gia. Viện Y tế/Viện Ung thư Quốc gia (P20 CA233255-01, CA214253).
Các nhà khoa học khác đã tiến hành nghiên cứu bao gồm Da Peng, Rachel Gleyzer, Wen-Hsin Tai , Pavithra Kumar, Qin Bian, Bradley Isaacs, Stephanie Cai và Kathleen DiNapoli từ Johns Hopkins; Edroaldo Lummertz da Rocha từ Đại học Liên bang Santa Catarina ở Brazil; và Franklin Huang từ Đại học California, San Francisco.
