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大数据有助于找到更好研究乳腺癌扩散的方法

2019-06-12

  科学家们正在使用大量的基因组数据来更快地识别病人的医疗问题,但他们也在利用这些数据来帮助他们的科学同行更好地研究疾病。

  在一项新的研究中,密歇根州立大学(Michigan State University)的研究人员正在分析大量数据,这些数据通常被称为“大数据”(big data),以确定更好的研究模型,对抗乳腺癌的蔓延,并测试潜在的药物。目前实验室使用的模型通常包括在平板或细胞系上培养细胞,以模拟患者的肿瘤生长。

  这种扩散或转移是癌症相关死亡的最常见原因,约90%的患者无法存活。到目前为止,很少有药物可以治疗癌症转移,知道在药物发现过程中哪个步骤可能出错是一蹴而就的。

  “细胞株和肿瘤样本之间的差异提出了一个关键问题,即细胞株在多大程度上能够捕获肿瘤的构成,”人类医学院高级作者兼助理教授陈斌说。

  为了回答这个问题,该研究的第一作者、博士后学者Chen和Liu对来自基因组数据库的数据进行了综合分析,包括癌症基因组图谱、癌症细胞系百科全书、基因表达总汇、基因型和表型数据库。

  “利用开放的基因组数据发现新的癌症治疗方法是我们的最终目标,”陈说,他是密歇根州立大学全球影响行动的一部分。“但在我们开始投入大量资金进行昂贵的实验之前,我们需要评估早期的研究模型,并根据基因组特征选择合适的模型进行药物测试。”

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  通过使用这些数据,研究人员发现,实验室创造的乳腺癌细胞系与实际的晚期或转移性乳腺癌肿瘤样本之间存在显著差异。香港治疗癌症,令人惊讶的是,几乎用于所有转移性乳腺癌研究的癌细胞株MDA-MB-231,与患者肿瘤样本的基因组几乎没有相似之处。

  “我不敢相信这个结果,”陈说。所有的证据都表明两者之间存在巨大的差异。但是,另一方面,我们能够识别出其他与肿瘤非常相似的细胞系,可以考虑与其他标准一起作为这项研究的更好选择。”

  器官模型被发现最有可能反映患者样本。这项新开发的技术使用三维组织培养技术,可以捕捉肿瘤形成和生长的更多复杂性。

  陈说:“研究表明,类有机化合物可以保存原发肿瘤的结构和基因组成。”“我们发现,在基因表达水平上,它能够做到这一点,比癌细胞系更甚。”

  然而,陈和刘补充说,在体内不同部位发现的肿瘤周围,细胞质和细胞系都不能充分模拟肿瘤周围的分子结构。

  他们说,了解所有这些因素将有助于科学家解释结果,尤其是出人意料的结果,并敦促科学界开发更复杂的研究模型。

  陈说:“我们的研究证明了利用公开数据获取癌症信息的力量。”“我们在早期研究中取得的任何进展,都将有助于我们为乳腺癌患者找到更好的治疗方法。”

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