自上世紀(jì)五十年代初首個(gè)人類癌細(xì)胞系HeLa誕生以來(lái),這種具有穩(wěn)定遺傳背景和無(wú)限繁殖能力的臨床前(pre-clinical)腫瘤模型一直都是生物醫(yī)學(xué)的主要實(shí)驗(yàn)對(duì)象之一。盡管癌細(xì)胞系并不能百分之百還原真實(shí)腫瘤環(huán)境,在部分情形下甚至存在顯著差異,但其在DNA突變、基因表達(dá)、表觀遺傳特征等方面的多樣性還是為研究人員在不同背景下研究腫瘤發(fā)生發(fā)展的機(jī)制及開(kāi)發(fā)相應(yīng)的精準(zhǔn)療法做出了巨大貢獻(xiàn)【1】。 圖片引自:https://www./news/writing-book-cancer-knowledge 為了深入并準(zhǔn)確地刻畫癌細(xì)胞系的遺傳特征,來(lái)自美國(guó)Broad研究所、Dana-Farber癌癥研究所和Novartis生物醫(yī)學(xué)研究所的多個(gè)課題組于2012年合作完成了“癌細(xì)胞系百科全書”(Cancer Cell LineEncyclopedia, CCLE)計(jì)劃,對(duì)覆蓋三十多種組織來(lái)源的947種人類癌細(xì)胞系進(jìn)行了大規(guī)模深度測(cè)序,整合了DNA突變、基因表達(dá)和染色體拷貝數(shù)等遺傳信息【2】。該數(shù)據(jù)庫(kù)在向公眾開(kāi)放的七年時(shí)間里,已經(jīng)成為癌癥基因組學(xué)的標(biāo)準(zhǔn)參考數(shù)據(jù)庫(kù)之一:原始論文迄今已被引用約3500次,而僅在2017年9月至今的19個(gè)月里就有來(lái)自全世界129個(gè)國(guó)家的88000名用戶訪問(wèn)了該數(shù)據(jù)庫(kù)。 隨著多組學(xué)測(cè)序技術(shù)和癌癥精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)向縱深發(fā)展,CCLE數(shù)據(jù)庫(kù)也不斷在癌細(xì)胞系數(shù)量和測(cè)序信息維度等方向上進(jìn)行著更新。2019年5月9日,CCLE項(xiàng)目組在Nature上發(fā)表長(zhǎng)文Next-generation characterization ofthe Cancer Cell Line Encyclopedia,報(bào)道了癌細(xì)胞系百科全書的重大更新。 在之前已有的DNA突變、基因表達(dá)和染色體拷貝數(shù)信息之外,CCLE項(xiàng)目人員對(duì)1000余種癌細(xì)胞系做了以下幾個(gè)方面的全新大規(guī)模分析(下圖):1)對(duì)899種癌細(xì)胞系的213類蛋白質(zhì)進(jìn)行了基于反向蛋白質(zhì)陣列(reverse-phase protein array, RPPA)的定量分析;2)對(duì)1019種癌細(xì)胞系進(jìn)行了基于深度RNA測(cè)序(RNA-sequencing)的基因表達(dá)和可變剪切定量分析;3)對(duì)326種癌細(xì)胞系進(jìn)行了全外顯子測(cè)序(whole-exomesequencing, WES)和對(duì)329種癌細(xì)胞系進(jìn)行了全基因組測(cè)序(whole-genome sequencing);4)對(duì)843種癌細(xì)胞系進(jìn)行了基于簡(jiǎn)化重亞硫酸鹽測(cè)序(reduced representation bisulfide sequencing, RRBS)的啟動(dòng)子甲基化水平定量分析;5)對(duì)954種癌細(xì)胞系進(jìn)行了miRNA表達(dá)定量分析;6)對(duì)897種癌細(xì)胞系進(jìn)行了組蛋白修飾水平定量分析;7)對(duì)928種癌細(xì)胞系的225類代謝物進(jìn)行了定量分析。 第二版癌細(xì)胞系百科全書的發(fā)布使研究人員除了能更全面詳細(xì)地了解癌細(xì)胞系本身的遺傳特征之外,更重要的是能夠從多組學(xué)和基因調(diào)控多層次的角度深入研究這些特征與腫瘤對(duì)特定基因的依賴程度和對(duì)藥物治療的反應(yīng)性等表型之間的關(guān)聯(lián)。利用同樣由前述三個(gè)研究機(jī)構(gòu)發(fā)表的癌癥依賴性圖譜數(shù)據(jù)庫(kù)(Cancer Dependency Map),探究單基因敲降或敲除對(duì)癌細(xì)胞增殖的影響,從而表征基因必要性(essentiality)【3-5】,研究人員著重解析了全新的癌細(xì)胞系多組學(xué)特征對(duì)其基因依賴性的影響,從中發(fā)掘出的新抑癌機(jī)制將可能轉(zhuǎn)化為精準(zhǔn)治療的靶標(biāo)。 啟動(dòng)子甲基化作為一類主要的表觀遺傳調(diào)控機(jī)制,與癌癥基因的異常表達(dá)具有相當(dāng)程度的關(guān)聯(lián)【6】。在該項(xiàng)研究中,研究人員分析了基因的啟動(dòng)子甲基化水平與某種癌細(xì)胞系對(duì)其依賴性的相關(guān)程度,發(fā)現(xiàn)多個(gè)組織特異轉(zhuǎn)錄因子的啟動(dòng)子甲基化水平與癌癥依賴性顯著負(fù)相關(guān)(下圖a)。例如,轉(zhuǎn)錄因子SOX10幾乎只在黑色素瘤(melanoma)中具有極低的啟動(dòng)子甲基化水平和較高的基因表達(dá)水平(下圖b),而這正好對(duì)應(yīng)了黑色素瘤細(xì)胞系對(duì)SOX10的強(qiáng)依賴性(下圖c);相反,在由啟動(dòng)子高甲基化導(dǎo)致的SOX10表達(dá)極低的細(xì)胞系中,對(duì)其進(jìn)行敲除幾乎不影響細(xì)胞增殖水平。這一結(jié)果從啟動(dòng)子甲基化水平的角度令人信服地解釋了基因表達(dá)水平?jīng)Q定基因必要性的機(jī)制。 與啟動(dòng)子甲基化類似,組蛋白修飾也是一類重要的基因表達(dá)表觀調(diào)控機(jī)制,且在腫瘤發(fā)生過(guò)程中扮演重要角色【7】。因此,研究人員分析了不同癌細(xì)胞系之間的組蛋白修飾差異并試圖解釋導(dǎo)致這種差異的原因。利用聚類分析方法,研究人員發(fā)現(xiàn)具有類似組蛋白修飾特征的癌細(xì)胞系往往亦共享同一類表觀遺傳調(diào)控因子的突變特征。例如,研究人員找到了一個(gè)具有高水平H3K18和H3K27乙酰化的癌細(xì)胞系群,而這些細(xì)胞系中的乙酰轉(zhuǎn)移酶EP300或CREBBP幾乎都具有截短突變(truncating mutation),暗示了與前者的緊密關(guān)聯(lián)。這一結(jié)果展示了對(duì)表觀遺傳信息的系統(tǒng)性描繪有助于理解表觀調(diào)控因子本身異常所引起的功能性后果。 在基因表達(dá)的轉(zhuǎn)錄后調(diào)控機(jī)制中,可變剪切(alternative splicing)無(wú)疑是一個(gè)關(guān)鍵步驟,其導(dǎo)致的RNA穩(wěn)定性異常、翻譯功能異常及翻譯產(chǎn)物異常等變化在腫瘤發(fā)生過(guò)程中均具有顯著推動(dòng)作用【8】。同一基因在不同癌細(xì)胞系中的不同剪切模式可能影響了相應(yīng)癌癥類型對(duì)這一基因的依賴程度。為了識(shí)別具有這一特征的基因,研究人員檢查了基因外顯子保留率(exon inclusion rate,具有某一特定外顯子的轉(zhuǎn)錄本在所有轉(zhuǎn)錄本中的比例)和基因表達(dá)水平分別與基因必要性的相關(guān)程度,發(fā)現(xiàn)p53負(fù)調(diào)控蛋白的編碼基因MDM4的外顯子保留率與其在癌細(xì)胞系中的被依賴程度高度正相關(guān),而其基因表達(dá)水平卻不存在這種特征(下圖左)。為了探究MDM4的這一剪切——依賴關(guān)聯(lián)是否與其對(duì)p53的負(fù)調(diào)控效應(yīng)有關(guān),研究人員比較了p53野生型與p53突變型癌細(xì)胞系中MDM4剪切模式對(duì)其必要性的影響,結(jié)果發(fā)現(xiàn)MDM4的6號(hào)外顯子丟失使其失去腫瘤依賴性的效應(yīng)僅在具有正常p53的癌細(xì)胞中存在(下圖右)。將RNA可變剪切納入癌細(xì)胞系百科全書無(wú)疑增強(qiáng)了對(duì)腫瘤發(fā)生機(jī)制的理解。 最后,研究人員還分析了基于RPPA的200多種蛋白表達(dá)水平的直接定量在分析基因必要性上的意義。研究人員首先觀察到盡管RNA水平與蛋白水平的相關(guān)性總體上較高,但在部分癌細(xì)胞系中兩者關(guān)聯(lián)相當(dāng)有限(下圖左),這表明利用RNA表達(dá)水平與基因必要性做關(guān)聯(lián)分析可能導(dǎo)致較高的錯(cuò)誤率。當(dāng)研究人員比較蛋白水平和RNA水平兩者與基因必要性相關(guān)程度的差異時(shí),發(fā)現(xiàn)SHP2等基因的蛋白水平與其必要性顯著正相關(guān),而RNA水平則無(wú)此效應(yīng)(下圖右)。這一結(jié)果表明,對(duì)部分基因來(lái)說(shuō)通過(guò)其RNA表達(dá)水平間接推測(cè)蛋白表達(dá)水平不僅可能產(chǎn)生非常大的結(jié)果誤差,更重要的是可能對(duì)下游功能性分析造成誤導(dǎo)。
總之,CCLE對(duì)上千種癌細(xì)胞系的多組學(xué)圖譜深度解析、對(duì)海量數(shù)據(jù)的開(kāi)放共享、與外延的多類數(shù)據(jù)庫(kù)的聯(lián)合分析,為癌癥基因組學(xué)和癌癥精準(zhǔn)治療的發(fā)展做出了巨大貢獻(xiàn),是生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域內(nèi)不可多得的寶貴資源。 專家點(diǎn)評(píng) 梁晗(美國(guó)德州MD Anderson癌癥中心) 癌癥是一組高度異質(zhì)性的疾病。這種異質(zhì)性不僅體現(xiàn)在不同癌種之間,也體現(xiàn)在同一種癌癥不同病人的腫瘤之間。精準(zhǔn)癌癥醫(yī)學(xué)的核心就是通過(guò)病人腫瘤的分子特征來(lái)確定個(gè)體化最優(yōu)的治療方案。歷時(shí)10年完成的癌癥基因組圖譜(The Cancer Genome Atlas, TCGA)通過(guò)高通量的組學(xué)技術(shù)對(duì)33種癌癥類型的 >11000病人的腫瘤進(jìn)行了最全面的分子描述,從而為精準(zhǔn)治療提供了一個(gè)豐富的知識(shí)寶庫(kù)。 5月9日的《自然》發(fā)布了癌癥細(xì)胞系的新一代百科全書(the Cancer Cell Line Encyclopedia, CCLE),在以往的分子數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,對(duì)>1000個(gè)細(xì)胞系又全面地更新了遺傳突變, RNA 剪接, DNA甲基化,組蛋白修飾, microRNA 表達(dá)和蛋白質(zhì)表達(dá)的數(shù)據(jù)。這個(gè)資源與癌癥基因組圖譜高度互補(bǔ),為研究癌癥機(jī)理和精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)實(shí)施又添一個(gè)關(guān)鍵利器。 CCLE 對(duì)于臨床轉(zhuǎn)化的意義在于以下幾點(diǎn)。首先,TCGA代表在病人腫瘤中發(fā)現(xiàn)的分子特征和規(guī)律,具有直接的臨床意義,但是在高維度,大樣本的病人組學(xué)數(shù)據(jù)中尋找有意義的分子規(guī)律猶如大海撈針,容易受到樣本偏見(jiàn)和腫瘤純度等因素的影響,而具有廣泛多樣的CCLE 細(xì)胞系組學(xué)數(shù)據(jù)提供了一個(gè)獨(dú)立的驗(yàn)證集,可以幫助確定所發(fā)現(xiàn)分子規(guī)律的可靠性和優(yōu)先級(jí)。第二,病人腫瘤中的規(guī)律大多是分子特征之間的相關(guān)性,但相關(guān)性不一定代表直接的因果關(guān)系和分子相互作用。而癌癥細(xì)胞系卻可通過(guò)實(shí)驗(yàn)手段定向干擾某一分子特征,從而直接研究不同分子或同一分子不同層面調(diào)控之間的因果關(guān)系,這對(duì)深入研究癌癥機(jī)理是至關(guān)重要的。新一代CCLE提供的豐富分子數(shù)據(jù)可極大幫助科研人員選擇合適的模式細(xì)胞系對(duì)所關(guān)心的問(wèn)題進(jìn)行下游研究。第三,癌癥病人的治療過(guò)程唯一且不可逆,所以積累的臨床數(shù)據(jù)相對(duì)有限,而CCLE 的細(xì)胞系大多具有廣泛的藥物敏感數(shù)據(jù),基因抑止或基因敲除的細(xì)胞反應(yīng)數(shù)據(jù),從而積累了豐富的表型組,這就為系統(tǒng)化研究分子和表型之間的關(guān)系提供了一個(gè)絕佳的“實(shí)驗(yàn)場(chǎng)”。值得注意的一點(diǎn)是,雖然TCGA 和CCLE 涵蓋的組學(xué)數(shù)據(jù)種類大體相同,但它們所用的高通量平臺(tái)有些是不同的,比如microRNA 表達(dá)和甲基化,這樣在用兩者數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析時(shí),要特別注意這些因測(cè)量平臺(tái)不同而帶來(lái)的一些技術(shù)偏差??傊?,新一代CCLE 的數(shù)據(jù)寶庫(kù)將極大地加速分子標(biāo)識(shí)指導(dǎo)下的臨床轉(zhuǎn)化,從而為精準(zhǔn)癌癥醫(yī)學(xué)提供巨大助力。 原文鏈接: https:///10.1038/s41586-019-1186-3 制版人:小嫻子 參考文獻(xiàn) 1. Gillet, J. P., Varma, S.& Gottesman, M. M. The clinical relevance of cancer cell lines. Journalof the National Cancer Institute (2013). doi:10.1093/jnci/djt007 2. Barretina, J. et al.The Cancer Cell Line Encyclopedia enables predictive modelling of anticancerdrug sensitivity. Nature 483, 603–7 (2012). 3. Tsherniak, A. et al.Defining a Cancer Dependency Map. Cell 170, 564-576.e16 (2017). 4. McDonald, E. R. et al.Project DRIVE: A Compendium of Cancer Dependencies and Synthetic LethalRelationships Uncovered by Large-Scale, Deep RNAi Screening. Cell 170,577-592.e10 (2017). 5. Meyers, R. M. et al.Computational correction of copy number effect improves specificity ofCRISPR-Cas9 essentiality screens in cancer cells. Nat. Genet. 49,1779–1784 (2017). 6. Taberlay, P. C. &Jones, P. A. DNA methylation and cancer. Prog. Drug Res. (2011).doi:10.1007/978-3-7643-8989-5_1 7. Esteller, M. Cancerepigenomics: DNA methylomes and histone-modification maps. Nature ReviewsGenetics (2007). doi:10.1038/nrg2005 8. Oltean, S. & Bates, D.O. Hallmarks of alternative splicing in cancer. Oncogene (2014).doi:10.1038/onc.2013.533 |
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