Los científicos están usando una gran cantidad de datos genómicos para identificar problemas médicos antes en los pacientes, pero también los están usando para ayudar a sus homólogos científicos a investigar mejor las enfermedades.
En un nuevo estudio, los investigadores de la Universidad Estatal de Michigan están analizando grandes volúmenes de datos, a menudo denominados macrodatos, para determinar mejores modelos de investigación para combatir la propagación del cáncer de mama y probar medicamentos potenciales. Los modelos actuales que se utilizan en el laboratorio con frecuencia involucrancultivar células en placas planas, o líneas celulares, para modelar el crecimiento tumoral en pacientes.
El estudio está publicado en Comunicaciones de la naturaleza .
Esta propagación, o metástasis, es la causa más común de muerte relacionada con el cáncer, con alrededor del 90% de los pacientes que no sobreviven. Hasta la fecha, pocos medicamentos pueden tratar la metástasis del cáncer y saber qué paso podría salir mal en el proceso de descubrimiento de fármacos puedeser un tiro en la oscuridad.
"Las diferencias entre las líneas celulares y las muestras de tumores han planteado la cuestión fundamental de hasta qué punto las líneas celulares pueden capturar la composición de los tumores", dijo Bin Chen, autor principal y profesor asistente en la Facultad de Medicina Humana.
Para responder a esta pregunta, Chen y Ke Liu, primer autor del estudio y erudito postdoctoral, realizaron un análisis integrador de datos tomados de bases de datos genómicas que incluyen The Cancer Genome Atlas, Cancer Cell Line Encyclopedia, Gene Expression Omnibus y la base de datos deGenotipos y fenotipos.
"Aprovechar los datos genómicos abiertos para descubrir nuevas terapias contra el cáncer es nuestro objetivo final", dijo Chen, que forma parte de la Iniciativa de Impacto Global de MSU. "Pero antes de que comencemos a invertir una cantidad significativa de dinero en experimentos costosos, debemos evaluarmodelos de investigación temprana y elija el apropiado para las pruebas de drogas según las características genómicas ".
Al utilizar estos datos, los investigadores encontraron diferencias sustanciales entre las líneas celulares de cáncer de mama creadas en laboratorio y las muestras de tumores de cáncer de mama avanzados o metastásicos reales. Sorprendentemente, MDA-MB-231, una línea celular de cáncer utilizada en casi todas las células de mama metastásicasinvestigación sobre el cáncer, mostró pequeñas similitudes genómicas con las muestras de tumores de pacientes.
"No podía creer el resultado", dijo Chen. "Toda la evidencia apuntaba a grandes diferencias entre los dos. Pero, por otro lado, pudimos identificar otras líneas celulares que se parecían mucho a los tumores y podrían considerarse, junto con otros criterios, como mejores opciones para esta investigación ".
Se encontró que el modelo organoide probablemente refleja las muestras de los pacientes. Esta tecnología recientemente desarrollada utiliza cultivos de tejidos en 3D y puede captar más las complejidades de cómo se forman y crecen los tumores.
"Los estudios han demostrado que los organoides pueden preservar la composición estructural y genética del tumor original", dijo Chen. "Descubrimos que en el nivel de expresión génica, era capaz de hacer esto, más que las líneas celulares cancerosas".
Sin embargo, Chen y Liu agregaron que tanto los organoides como las líneas celulares no podían modelar adecuadamente el paisaje molecular inmediato que rodea a un tumor que se encuentra en diferentes sitios del cuerpo.
Dijeron que conocer todos estos factores ayudará a los científicos a interpretar los resultados, especialmente los inesperados, e instará a la comunidad científica a desarrollar modelos de investigación más sofisticados.
"Nuestro estudio demuestra el poder de aprovechar los datos abiertos para obtener información sobre el cáncer", dijo Chen. "Cualquier avance que podamos hacer en las primeras investigaciones nos ayudará a facilitar el descubrimiento de mejores terapias para las personas con cáncer de mama en el futuro".
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Materiales proporcionado por Universidad Estatal de Michigan . Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
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