Big data hilft bei der Identifizierung besseren Weg, um Forschung zu Brustkrebs, die Ausbreitung der

Wissenschaftler verwenden eine Menge von genomischen Daten zu identifizieren, die medizinische Probleme, die früher von Patienten, sondern Sie sind auch mit Unterstützung Ihrer wissenschaftlichen Kollegen in der Erforschung von Krankheiten besser.

In einer neuen Studie der Michigan State University-Forscher analysieren große Mengen von Daten, oft auch als big data, um zu bestimmen, bessere research-Modellen zur Bekämpfung der Ausbreitung von Brustkrebs und testen Sie potenzielle Medikamente. Aktuelle Modelle im Labor Häufig beinhalten die Kultivierung der Zellen auf flachen Teller oder Zell-Linien, zu Modell das Tumorwachstum bei Patienten.

Die Studie ist veröffentlicht in Nature Communications.

Dieser Ausbreitung oder Metastasen, ist die häufigste Ursache von Krebs-bedingten Todes, mit rund 90% der Patienten, die nicht überleben. Bisher, nur wenige Medikamente können die Behandlung von Krebs-Metastasierung und wissen, welcher Schritt könnte schief gehen in der drug discovery-Prozess, kann ein Schuss in der Dunkelheit.

„Die Unterschiede zwischen Zelllinien und tumor-Proben stellte sich die kritische Frage auf, inwiefern Zell-Linien können Sie erfassen das make-up von Tumoren“, sagte Bin-Chen, senior-Autor und assistant professor in der College of Human Medicine.

Um diese Frage zu beantworten, Chen und Ke Liu, erste Autor der Studie und ein postdoctoral scholar, erfolgt eine integrative Analyse von Daten aus genomischen Datenbanken einschließlich Der Krebs-Genom-Atlas, Cancer Cell Line Encyclopedia, Gene Expression Omnibus und die Datenbank von Genotypen und Phänotypen.

„Bei der Nutzung von open genomischen Daten zu entdecken, neue Krebs-Therapien ist unser oberstes Ziel“, sagte Chen, der Teil der MSU Global Impact Initiative. „Aber bevor wir beginnen, Gießen Sie eine erhebliche Menge an Geld in teure Experimente, die wir brauchen, um zu bewerten frühen Forschung Modelle und wählen Sie das passende für Drogen-Tests basierend auf genomischen Eigenschaften.“

Durch die Nutzung dieser Daten, fanden die Forscher beträchtliche Unterschiede zwischen lab-erstellt von Brustkrebs-Zelllinien und der tatsächlichen fortgeschrittenen oder metastasierten Brustkrebs-tumor-Proben. Überraschend, MDA-MB-231, ein Krebs-Zell-Linie verwendet, die in fast allen metastatischen Brustkrebs-Forschung, zeigte wenig genomische ähnlichkeiten zu Patienten tumor-Proben.

„Ich konnte nicht glauben, dass das Ergebnis“, sagte Chen. „Alle Beweise wies auf große Unterschiede zwischen den beiden. Aber, auf der anderen Seite, wir waren in der Lage zu identifizieren, die anderen Zell-Linien, die ähnelte der Tumoren und könnte erwogen werden, zusammen mit anderen Kriterien, wie bessere Möglichkeiten für die Forschung.“

Die organoid-Modell gefunden wurde, am wahrscheinlichsten Spiegel patientenproben. Diese neu entwickelte Technologie nutzt 3-D-Gewebekulturen und kann noch mehr aufnehmen, die Komplexität, wie sich Tumoren bilden und zu wachsen.

„Studien haben gezeigt, dass organoids kann die Erhaltung der strukturellen und genetischen make-up der ursprünglichen tumor“, sagte Chen. „Wir fanden bei der gen-expression Niveau, es war in der Lage, dies zu tun, um so mehr, als der Krebs-Zell-Linien.“

Allerdings, Chen und Liu Hinzugefügt, dass sowohl die organoids und Zell-Linien konnten nicht adäquat Modell der unmittelbaren molekularen Landschaft, in der ein tumor gefunden, an verschiedenen stellen im Körper.

Sie sagten zu wissen, alle diese Faktoren können die Wissenschaftler interpretieren die Ergebnisse, vor allem unerwartete, und fordern die wissenschaftliche Gemeinschaft zu entwickeln, die mehr anspruchsvolle Forschungs-Modelle.