癌细胞系的大型文库（即代表癌症患者机体肿瘤类型的细胞集合）往往能够帮助理解肿瘤独特的遗传特性及其对当前和潜在治疗的敏感性，这些文库所产生的数据对于开发治疗癌症患者的新型疗法往往至关重要。这就是癌症细胞系百科全书（CCLE，Cancer Cell Line Encyclopedia）的情况，这是2008年由Broad癌症研究计划与诺华生物医学研究所合作开发的900多种细胞系集合。
图片来源：Susanna M. Hamilton, Broad Communications
2012年，CCLE的合作者们深入研究了癌细胞的基因组特性及其对药物的敏感性、编目了来自所有947个细胞系的基因表达情况、染色体拷贝数、靶向性基因测序数据及一些药物反应谱，这些信息能够帮助癌症研究者理解癌症药物的靶点并测定药物的活性，比如研究人员就发现PRMT5基因能够作为治疗多种癌症的潜在靶点，包括特性脑瘤、肺癌、胰腺癌、卵巢癌和血液癌症等。
如今多个中心的研究人员通过整合新的细胞系并添加跨越从序列到表达再到分子谱的新数据，极大地增加了研究癌症的资源，发表在Nature杂志上的研究报告中，研究人员报道了对CCLE数据库的重大扩展，包括：1）1019个细胞系的RNA测序数据；2）954个细胞系的miRNA表达特性；3）899个细胞系的蛋白阵列数据；4）897个细胞系的全基因组组蛋白修饰；5）843个细胞系的DNA甲基化；6）329个细胞系的全基因组测序及326个细胞系的全外显子组测序。
最新的数据可以通过网站：https：//depmap.org/portal/ccle/来获取，研究者发现一些方法或许可以超越成对相关性，比如表达和蛋白质的水平，以此来识别患者的癌症状态，并且只有当我们看到所有数据汇总时才能够显露出来，研究者希望所有的数据都可用，而社区将会帮助绘制这些宏观图片，从而在工业界和学术界广泛开展药物的发现工作。
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发表在Nature Medicine杂志上的一篇研究报告中，研究人员通过探测928种细胞系的225种代谢产物的丰度，开启了对癌症生物学的深入理解，这是首次对这种大小和多样性的细胞系集合的系统代谢组学调查。研究者表示，这些数据及统计学模型将能够帮助我们观察到癌细胞中遗传和表观遗传学错误之间隐藏的关系，及这些细胞代谢特征的变化情况，相关数据能揭示癌细胞的代谢依赖性，比如其就能够提供机会来扩展抗癌药物天冬酰胺酶的使用，并深入开发利用一种名为犬尿素的代谢产物的水平来作为某些免疫疗法的预后生物标志物。
CCLE集合能够为两次大规模的癌症发现工作提供支柱，其中一个名为DepMap项目，即Broad研究所和桑格研究所正在开展的项目，研究者旨在利用RNA干扰系统、CRISPR和药物筛选系统，系统性地识别数百种癌症细胞系的遗传依赖性。第二项工作为PRISM，该系统能利用CCLE细胞系的遗传条形码版本来识别特殊的生物标志物，从而利用这些生物标志物来预测肿瘤对不同药物化合物的反应。
最后研究者表示，这些数据集合构成了使用细胞系模型来进行癌症研究的科学家们的大量资源，目前研究人员很难低估这些数据在发现和理解不同肿瘤类型的癌症生物学机制上的力量和潜力。
参考资料：
【1】Studies expand and update an encyclopedia of cancer cell lines
Tom Ulrich, Broad Institute of MIT and Harvard
【2】Haoxin Li, Shaoyang Ning, Mahmoud Ghandi,et al.The landscape of cancer cell line metabolism
Nature Medicine 25, 850–860 (2019) doi:10.1038/s41591-019-0404-8
【3】Mahmoud Ghandi, Franklin W. Huang, Judit Jané-Valbuena, et al. Next-generation
characterization of the Cancer Cell Line Encyclopedia, Nature 569, 503–508 (2019)
doi:10.1038/s41586-019-1186-3
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