由澳大利亚研究人员领导的一个国际团队已经建立了数百个儿童癌症细胞系的多元组学细胞系图谱，指出了潜在的驱动机制、治疗靶点和反应生物标志物。
＂我们现在知道，儿童癌症与成人癌症不同，即使它们发生在同一组织中，”莫纳什大学癌症研究中心及其分子和转化科学系的高级通讯作者罗恩·费尔斯坦在一封电子邮件中说。“这凸显了为儿童癌症开发新工具和资源的必要性。”
对于一个纸发表在杂志上癌症细胞周四，他和他的同事们使用全基因组测序、RNA测序、基于阵列的甲基化分析、基于crispr的基本基因分析、小分子筛选和/或其他功能分析的组合来分析261个肿瘤细胞系，其中包括182个用多组学、功能基因组和药物测试方法分析的细胞系。
该细胞系组代表了18种儿童脑癌、肉瘤和其他癌症类型，以及31种成人胶质瘤细胞系、患者来源的成纤维细胞系和从正常大脑或骨骼样本中产生的细胞系。
“通过在多个维度对这些肿瘤模型进行测序，我们已经能够改善儿童癌症模型的亚分类，并将其与临床定义的亚型相匹配，”Firestein说。“重要的是，通过将这些模型的分子特征与药物和基因(CRISPR)筛选相结合，我们能够识别出不同的治疗漏洞，这些漏洞可以与预测其反应的生物标志物相匹配。”
由此产生的儿童癌症模型图集(CCMA)“提供了数百个儿童癌细胞系的综合单点资源，”他解释说。
利用为图谱生成的集成数据集，研究人员转向机器学习方法和预测建模，以确定潜在的治疗靶点和相关的生物标志物候选物。
除了影响已建立的癌基因和肿瘤抑制基因的复发性改变外，该团队的分析揭示了在儿童癌细胞中发现的独特特征，包括在表观遗传调控、抗凋亡机制和受体酪氨酸激酶活性通路中候选癌症驱动因素的过度代表。
例如，在非典型畸形样横纹肌瘤中，研究人员在染色质相关基因KMT2A中发现了潜在的靶向突变，而在含有组蛋白H3.3-K27M改变的弥漫性中线胶质瘤中发现了HDAC2改变，这表明该肿瘤亚群可能对HDAC2抑制剂有反应。
作者解释说:“我们的研究发现，治疗反应的成人癌症生物标志物在儿童癌症中通常不能预测，这强调了CCMA等大规模儿童癌症研究对推进儿童癌症靶向治疗的重要性。”“因此，我们的工作提倡以儿科为中心的方法，这将有助于开发精准医疗方法，并为儿科癌症临床试验设计提供信息。”
该团队的分析还强调了PDGFRA中与治疗反应相关的突变，以及其他潜在的生物标记基因，显示出对一种或多种治疗反应的遗传变异或表达模式。
该研究的作者写道:“我们的工作为分子定义的儿童肿瘤类别的特定途径的脆弱性提供了洞察，并揭示了临床相关性的生物标志物相关治疗机会。”
CCMA的数据可通过一个在线网站获得数据门户他指出，该网站包括人工智能功能和“提供关于这两个模型的信息，并允许对我们完整的数据集进行分析查询。”
他说:“我们设想研究人员和临床医生利用这一资源来产生和验证关于不同类型儿童癌症的生物途径和治疗脆弱性的假设。”