约翰 · 霍普金斯医学院的科学家们报告说，为了找到或改进实验室癌症研究模型，以便更好地与活人身上发生的情况进行比较，他们开发了一种新的基于计算机的技术，显示在培养皿中培养的人类癌细胞在遗传学上与其人类来源最不相似。
他们说，这一发现应该有助于将更多的资源集中在癌症研究模型上，比如基因工程小鼠和被称为“类肿瘤”的3D 人体组织球，以便更好地评估人类癌症生物学和治疗方法，以及导致癌症生长和发展的基因错误。
生物医学工程约翰·霍普金斯大学和约翰·霍普金斯大学医学院副教授，同时也是这项新研究的首席研究员 Patrick Cahan 博士说: “对于科学家来说，癌症细胞系在基因上不如其他模型，这可能并不令人惊讶，但是我们惊讶于基因工程小鼠和类肿瘤相比之下表现如此之好。”。
这项被称为癌细胞网络的新技术，利用计算机模型将研究模型的 RNA 序列与癌症基因组图谱的数据进行比较，以比较两者的匹配程度。
研究人员发现，平均而言，在他们测试的5种肿瘤类型中，包括乳腺癌、肺癌和卵巢癌，基因工程小鼠和肿瘤样本的 RNA 序列与基因组图谱的基线数据最为接近。
研究人员说，他们的工作进一步证明，由于人类细胞的自然环境和实验室生长环境之间存在复杂的差异，在实验室中培养的癌细胞系与其人源细胞之间的差异较小。“一旦你把肿瘤从它们的自然环境中拿出来，细胞系就开始发生变化,”卡汉说。
世界各地的科学家依靠一系列研究模型来提高他们对癌症和其他疾病生物学的理解，并开发治疗条件。其中最广泛使用的癌症研究模型是细胞系建立从人类肿瘤细胞和培养他们与各种营养的实验室烧瓶。
研究人员还使用了经过基因工程改造的老鼠来研究癌症。在其他情况下，他们将人类肿瘤植入小鼠体内，这一过程被称为异种移植，或者使用类肿瘤。
为了评估这些研究模型与人体内可能发生的情况的匹配程度，科学家们经常将实验室培养的细胞或肿瘤样细胞或异种移植物细胞移植到老鼠体内，观察这些细胞是否表现出应有的行为——也就是说，生长、扩散和保留了癌症的遗传特征。然而，约翰霍普金斯大学的研究人员表示，这一过程代价高昂，耗时长久，而且在科学上具有挑战性。
这项新工作的目标是开发一种计算方法，以较不繁琐和准确的方式评估研究模型。这项工作的报告发表在4月29日的《基因组医学》杂志上，研究人员已经为他们命名的 CancerCellNet 申请了临时专利。
这项新技术基于细胞核糖核酸的遗传信息，核糖核酸是一种类似于 DNA 的化学物质的分子链，以及用于将 DNA 转化为蛋白质的中间指令细胞。
“ RNA 是细胞类型和细胞特性的一个很好的替代品，这是决定实验室培育的细胞是否与人类相似的关键,”卡汉说。RNA 表达数据非常标准化，研究人员可以利用，较少受到可能影响研究结果的技术变异的影响
首先，卡汉和他的团队必须选择一组标准的数据作为比较研究模型的基准。来自癌症基因组图谱的数据作为所谓的“训练”数据，其中包括数百个患者肿瘤样本的 RNA 表达信息及其相应的肿瘤分期、分级和其他信息。
他们还测试了他们的 CancerCellNet 工具，将其应用于已知肿瘤类型的数据，例如来自国际人类基因组测序联盟的数据。
研究小组成员梳理了癌症基因组图谱的数据，确定了22种需要研究的肿瘤。他们使用基因组图谱数据作为比较全球范围内生长的657个癌细胞系的 RNA 表达数据的基准，其中一些是几十年前建立的，415个异种移植物，26个基因工程小鼠模型和131个肿瘤样本。
在这项研究的一个例子中，来自 PC3系列的前列腺癌细胞在基因上开始看起来更像膀胱癌，他指出。他说，也有可能是细胞系最初贴错了标签，或者它实际上可能来自于膀胱癌。但是从基因的角度来看，前列腺癌细胞系并不能代表典型的前列腺癌患者。
研究人员发现，使用0-1评分方法，细胞系对寰椎数据的评分比肿瘤和异种移植平均要低。
卡汉说，他和他的团队将增加额外的 RNA 测序数据，以提高癌细胞网络的可靠性。
这项研究的资金由国立卫生研究院国家癌症研究所(P50CA228991，CA233255-01，CA214253) ，前列腺癌基金会青年研究员奖，国防部(W81XWH-17-PCRP-HD)和国立卫生研究院/国家癌症研究所(P20 CA233255-01，CA214253)提供。
进行这项研究的其他科学家包括约翰 · 霍普金斯大学的达鹏、雷切尔 · 格雷泽、泰文新、帕特拉 · 库马尔、秦边、布拉德利 · 艾萨克斯、斯蒂芬妮 · 蔡和凯瑟琳 · 迪纳波利、巴西圣塔卡塔里纳联邦大学的埃德罗尔多 · 拉莫茨 · 达罗查，以及加州大学旧金山分校的黄。
Da Peng, Rachel Gleyzer, Wen-Hsin Tai, Pavithra Kumar, Qin Bian, Bradley Isaacs, Edroaldo Lummertz da Rocha, Stephanie Cai, Kathleen DiNapoli, Franklin W. Huang, Patrick Cahan. Evaluating the transcriptional
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