ISSN Print 2306-6326
ISSN Online 2713-2773
НАУЧНО-ПРАКТИЧЕСКИЙ РЕЦЕНЗИРУЕМЫЙ ЖУРНАЛ ФМБА РОССИИ
Исследователи разных стран полагаются на ряд исследовательских моделей, чтобы лучше понять биологию рака и других болезней для разработки методов их лечения. Среди наиболее широко используемых моделей исследования рака - линии клеток, созданные путем извлечения клеток из опухолей человека и выращивания их в лабораторных условиях. Однако, генетическая изменчивость клеток вне организма всегда стоит под вопросом.
Исследователи из США разработали вычислительный инструмент на основе машинного обучения - CancerCellNet, который измеряет сходство моделей рака с естественными типами опухолей. Этот инструмент применили к 1092 линиям раковых клеток.
Из результатов классификации клеточных линий обнаружили общую положительную связь между классификационными оценками из RNA-seq и имуннофлуоресцентной проверки специфичности клеточных линий.
Обнаружили, что большинство клеточных линий, первоначально обозначенных как инвазивная карцинома молочной железы, плоскоклеточная карцинома шейки матки и эндоцервикальная аденокарцинома, кожная меланома кожи, колоректальный рак и саркома были индендифицированы как «правильная» категория совпадения генотипа. При этом программа нашла ошибки в обозначении такой линии как колоректальный рак, который был ошибочно маркирован как гепатоцеллюлярная карцинома печени и еще несколько подобных ошибок, которые могут случайно возникать из-за влияния человеческого фактора.
Такой инструмент по проверке генетической идентичности раковых клеток может стать стандартом проверки перед исследованиями, чтобы исключить ошибки выбора клеточных линий и их изменчивости. В дальнейшем исследователи хотят улучшать программу и запатентовать метод стандартизации для будущих исследований.
Первоисточник: Peng D., Gleyzer R., Tai W.H., et al. , Evaluating the transcriptional fidelity of cancer models. , Genome Medicine , 13 , стр. 73 , DOI: 10.1186/s13073-021-00888-w