Биомедицинские данные ученых из Медицинской школы Стэнфордского университета показали, что число генов, которые клетка использует для создания РНК, является надежным показателем того, насколько развита клетка, и это открытие может упростить нацеливание на гены, вызывающие рак. .

Считается, что клетки, которые инициируют рак, являются стволовыми клетками, которые являются труднодоступными клетками, которые могут размножаться и развиваться или дифференцироваться в более специализированные ткани, такие как кожа или мышцы, или, когда они портятся. в раке.

В настоящее время таргетная терапия сфокусирована на специфических генах или молекулах, подавляющее большинство которых может не быть специфичными для раковых стволовых клеток. Обычно эти методы лечения не работают очень долго. Но если вы можете идентифицировать наименее дифференцированные клетки и затем искать специфичные для них маркеры, это уже не игра в догадки, чтобы найти гены-мишени. "

Аарон Ньюман, доктор философии, доцент кафедры биомедицинских данных и член Института биологии стволовых клеток и регенеративной медицины

Результаты исследования также важны, поскольку идентификация стволовых клеток различных типов тканей является важным шагом на пути к восстановлению поврежденных или неправильно функционирующих тканей.

Ученые показали, что по мере того, как стволовые клетки становятся более дифференцированными и более похожими на взрослые клетки, они экспрессируют все меньше и меньше генов. Ранее другие исследователи заметили эту корреляцию и подумали, что это может быть интересным совпадением. Но Ньюман и его коллеги были первыми, кто отсортировал тысячи одноклеточных генетических тестов в публичных базах данных и доказал, что эта схема была последовательной и надежной.

Ньюман и студент-доктор философии Гунсагар Гулати объединили измерение количества генов, экспрессируемых в клетке, с измерением количества копий РНК, созданных на ген, в качестве основы для компьютерного алгоритма CytoTRACE, предназначенного для определения степени развития продвинутые клетки.

Статья, описывающая исследование, публикуется онлайн 24 января в Science . Ньюман является старшим автором. Гулати и Шахин Сикандар, доктор философии, преподаватель в институте, делятся ведущим авторством.

Опухолевые клетки разнообразны

Раковые опухоли могут содержать много миллионов клеток, каждая из которых может иметь тысячи генных мутаций. Клетки в опухоли разнообразны. Большинство из них будут дифференцированными клетками, которые естественным образом вымирают, в то время как относительно немногие представляют собой более опасные раковые стволовые клетки или клетки, инициирующие опухоль. Эти ячейки трудно найти и, следовательно, трудно охарактеризовать с использованием существующих методов, но гораздо проще найти с помощью CytoTRACE.

«Как исследователь рака, я нахожу наиболее интересным то, что этот инструмент помогает нам находить инициирующие опухоль клетки, о которых давно известно, что они ответственны за устойчивость к лечению, метастазирование и рецидив после лечения», – сказал Сикандар.

Майкл Кларк, доктор медицины, один из авторов статьи, был первым исследователем, который идентифицировал раковые стволовые клетки в солидной опухоли. Профессор медицины в Стэнфорде Кларк сказал, что CytoTRACE, который анализирует данные обо всех РНК, созданных в одной клетке, может быстро повторить исследование, которое занимает годы с использованием традиционных методов. «Способ, которым мы в настоящее время находим клеточные маркеры для раковых стволовых клеток, состоит в том, чтобы сделать обоснованные предположения о том, какие маркеры, вероятно, будут важны, а затем отсортировать эти клетки и искать активность стволовых клеток», – сказали Кларк, Карел Х. и Эйви Н. Бикхуис. Профессор биологии рака и заместитель директора Института биологии стволовых клеток и регенеративной медицины.

Исследователи могут смотреть на относительно немного маркеров за раз, поэтому требуется много сортировки и анализа, и в конце концов, они, вероятно, будут лишь частично успешны в поиске хороших маркеров стволовых клеток, которые они ищут, он сказал. «Что CytoTRACE позволяет нам делать, так это сначала найти стволовые клетки или клетки-предшественники, а затем посмотреть, какие уникальные маркеры они имеют на них».

В статье исследователи описывают использование CytoTRACE для запроса данных одноклеточной РНК для тройного негативного рака молочной железы, тип опухоли, который является более редким, но более опасным, поскольку рост опухоли не зависит от биохимических путей, которые обычно используют врачи. цель для лечения рака молочной железы. CytoTRACE не только идентифицировал известные маркеры раковых стволовых клеток, но также обнаружил маркер, который ранее не считался важным. «Похоже, этот ген обладает удивительным потенциалом в качестве терапевтического средства», – сказал Кларк.

Потенциальный инструмент для охоты на другие связанные с болезнью стволовые клетки

CytoTRACE также может изменить то, как исследователи охотятся за стволовыми клетками, связанными с другими заболеваниями, сказал Ньюман. «Этот инструмент также может быть полезен при поиске методов лечения таких расстройств, как болезнь Альцгеймера или другие дегенеративные заболевания, при которых потеря функции стволовых клеток может быть частью процесса заболевания», – сказал он.

Регенеративная медицина, в которой больная или поврежденная ткань восстанавливается посредством активности стволовых клеток, требует способности выделять очищенные популяции стволовых клеток, специфичные для данной ткани. Например, чтобы отрастить кости, сердце или глаза, исследователи должны сначала найти стволовые клетки, отвечающие за отрастание этих органов. Исследователи утверждают, что поиск маркеров, специфичных для этих нормальных стволовых клеток, во многом похож на процесс поиска маркеров раковых стволовых клеток, то есть продукта образованных догадок, удачи и большой работы в лаборатории. CytoTRACE может значительно сократить этот процесс.

«Одним из основных мотивов разработки CytoTRACE было создание инструмента для быстрой и точной идентификации стволовых клеток у людей», – сказал Гулати. «Но еще один важный вопрос, на который мы надеемся ответить, заключается в том, как внутренняя работа клетки изменяется при переходе клетки из одного состояния в другое. Это исследование открывает совершенно новый путь исследований для изучения влияния глобальных изменений в экспрессии генов и структуры ДНК. состояние клетки. "

В целом, по словам Ньюмена, исследование показывает силу и перспективность использования больших данных для развития биологии и медицины с помощью компьютерных исследований, дополняющих открытия, сделанные в лаборатории.

«Было бы невозможно собрать все эти данные в нашей лаборатории, но используя общедоступные базы данных и задавая правильные вопросы, все больше и больше можно сделать фундаментальные открытия в области биологии и медицины», – сказал он.