-derivados de los pacientes
modelo de tumor Resumen
xenoinjerto derivados de los pacientes (PDX) es una tecnología de gran alcance en la evaluación de fármacos contra el cáncer y facilitar medicamentos personalizados. múltiples centros de investigación y empresas comerciales han puesto enormes esfuerzos en la construcción de modelos de ratón PDX. Sin embargo, los modelos de PDX no han sido ampliamente disponibles y sus características moleculares no se han caracterizado de forma sistemática. En este estudio, hemos proporcionado un estudio exhaustivo de PDX transcriptoma mediante la integración de análisis de 58 pacientes que involucran 8 tumores diferentes. El coeficiente de correlación promedio entre los pacientes y los xenoinjertos es 0,94, que es superior a la que existe entre los pacientes y el panel de línea celular o entre pacientes con el mismo tumor. Las principales expresiones de genes diferencial en PDX se producen en el injerto de tejido tumoral humano en ratones, mientras que las expresiones de genes son relativamente estables a lo largo pasajes. 48 genes son frecuentemente expresados diferencialmente en ratones PDX de múltiples tipos de cáncer. Ellos se enriquecen en matriz extracelular y la respuesta inmune, y algunos son reportados como dianas para fármacos contra el cáncer. Un estudio de simulación mostró que el cambio de expresión entre PDX y tumor del paciente (6%) resultaría en cambio aceptable en la sensibilidad de drogas (3%). Nuestros hallazgos demuestran que los ratones PDX representan la expresión de genes y características de la droga-respuesta de los tumores primarios con eficacia, y se recomienda para el seguimiento de los perfiles de expresión y genes diana de drogas en general en la aplicación clínica
Visto:. Li H, Zhu Y, Tang X, Li J, Li Y, Z Zhong, et al. (2015) Análisis integrado del transcriptoma en xenoinjertos de cáncer-derivados de los pacientes. PLoS ONE 10 (5): e0124780. doi: 10.1371 /journal.pone.0124780
Editor Académico: Jia Yu-Chang, de la Universidad de Medicina de Taipei, Taiwán
Recibido: 20 Octubre, 2014; Aceptó 3 de marzo de 2015; Publicado: May 7, 2015
Derechos de Autor © 2015 Li et al. Este es un artículo de acceso abierto distribuido bajo los términos de la licencia Creative Commons Attribution License, que permite el uso ilimitado, distribución y reproducción en cualquier medio, siempre que el autor original y la fuente se acreditan
Disponibilidad de datos: Todos los datos relevantes están dentro del apoyo de sus archivos de información en papel y
Financiación:. el estudio fue financiado por la Comisión Municipal de Shanghai de la Ciencia y la Tecnología (15YF1414100, 14DZ1951300, y 14DZ2252000), Shanghai Institutos para el Programa de Innovación conocimiento Ciencias Biológicas (2014KIP215 ), y el Fondo Nacional básico de Investigación Científica (2009FY120100). Los donantes no tenía papel en el diseño del estudio, la recogida y análisis de datos, decisión a publicar, o la preparación del manuscrito
Conflicto de intereses:.. Los autores han declarado que no existen intereses en competencia
Introducción
derivados de los pacientes xenoinjerto (PDX) es desarrollado por la implantación quirúrgica de tejido tumoral directamente de una biopsia del paciente en un ratón inmunodeficiente. Cuando los tumores de xenoinjertos de éxito (generación F1) crecen a 1 cm
3, se retiran y se pasaron a más ratones inmunodeficientes. Este progreso se expande el tumor humano original a varios pasajes de ratón, proporcionando un recurso enriquecido para el estudio de la biología del tumor y la evaluación de medicamentos contra el cáncer. Estudios anteriores han construido con éxito modelos de PDX de cáncer de mama, cáncer de pulmón, cáncer de hígado, cáncer de colon y así sucesivamente. El tiempo medio para generar progresivamente creciente modelo de tumor de xenotrasplante varía de 2 a 12 meses [1]. Los intervalos de porcentajes de injerto del 23% al 75% dependiendo de los tipos de tumores [1]. tumores avanzados y pacientes con pobre supervivencia intención de tener mayor proporción de injertos [2].
La comparación de los perfiles de expresión génica entre el adenocarcinoma ductal pancreático humano y sus PDXs sugirió que xegnografts ratón son muy similares a los tumores originales en la expresión génica patrón [3]. Un estudio de cáncer de pulmón de células no pequeñas (NSCLC) reveló que la capacidad de respuesta de los quimioterapéutico PDXs se parecía a la situación clínica en NSCLC [4]. Ding et.al comparó un cáncer primario de mama, la metástasis cerebral, y derivados de primaria PDX mediante secuenciación de todo el genoma; Sus resultados demostraron que PDX retenido todas las mutaciones de tumor primario y se muestra mutaciones en la muestra metastásico [5]. Además secuenciación de 17 tumores originarios, xenoinjerto, y trío de la línea germinal de ADN confirmó que la frecuencia de alelo variante en todo el genoma (VAF) a menudo se conserva en modelos PDX, y los coeficientes de correlación de VAF varió 0,32 hasta 0,86 [6]. Estos estudios demostraron que los modelos de PDX recapitulan las características genéticas, moleculares y morfológicas de los tumores humanos [3-8]. Además, PDXs reproducen en parte el microambiente tumoral y las interacciones de células tumorales, que se pierden en las líneas celulares derivadas de tumores [1,9]. Por lo tanto, el modelo PDX se piensa que es más prometedor que las líneas celulares de cáncer para el estudio de mecanismo de cáncer y efectos de drogas [10] [11]. Oncotest et al. probado 11 agentes anticancerosos citotóxicos en ~ 200 xenoinjertos de tumores y reveló un conjunto de firmas de genes para predecir la respuesta del tumor [12]. En un ensayo clínico de 14 pacientes con cánceres avanzados, xenoinjertos de ratones fueron tratados con 63 medicamentos diferentes y se identificaron los tratamientos eficaces para los 12 pacientes [13].
Sin embargo, aún existen diferencias entre el PDX y el original tumor. Por ejemplo, se observaron mutaciones somáticas PDX-específicas en xenoinjertos de mama-derivados del cáncer, que pueden ser mutaciones de pasajeros seleccionados al azar durante el trasplante o mutaciones seleccionadas mediante el aumento de la aptitud del tumor [6]. En cuanto a la microambiente, las células estromales humanas son sustituidas por las células estromales de ratón en PDX, que podrían afectar el crecimiento del tumor [14]. Por lo tanto, es necesario identificar la diferencia molecular entre PDX y el tumor original y explorar cómo la diferencia afecta a la respuesta al fármaco.
A continuación se determinó la expresión similitud de todo el genoma entre los pacientes con cáncer y PDXs por meta-análisis de múltiples tipos de cáncer, y exploraron el efecto potencial del cambio de expresión en respuesta a los fármacos. El coeficiente de correlación promedio entre los pacientes y los xenoinjertos es 0,94, mejor que las líneas celulares de cáncer de recapitular el patrón de expresión de tumor original. Se encontró que el principal cambio de expresión se produjo en el injerto de tejido tumoral humano en ratones, y las expresiones de genes fueron más estables en los ratones más pasajes. El metanálisis de múltiples tipos de cáncer reveló que algunos genes, que son expresados diferencialmente con frecuencia en los xenoinjertos de ratón, fueron altamente enriquecido en la matriz extracelular y la respuesta inmune. sensibilidad a los fármacos obtuvo de PDX general recapitula la sensibilidad verdadera droga en el tumor del paciente, excepto en situaciones específicas, por ejemplo cuando las expresiones de genes de ratón PDX se cambian enormemente o genes diana de drogas son diferenciales significativamente.
Métodos
conjuntos de datos de expresión génica
Se realizaron búsquedas de bases de datos GEO por palabras clave "tumor" y "xenoinjertos", sólo el mantenimiento de bases de datos con los datos de expresión tanto de la biopsia del paciente y de xenoinjerto en ratones. Totalmente recogimos 9 conjuntos de datos relacionados con 8 tipos de tumores. matriz de expresión y de información plataforma de microarrays fueron descargados por el paquete R "GEOquery". matriz de la expresión era cuartil normalizado y log-transformados para procesamiento previo [15]. la expresión génica valores se establecieron como la mediana de los niveles de expresión de sondas.
Comparación de la biopsia del paciente con cáncer y PDX
Nos corresponde manualmente los pares paciente xenoinjerto mediante la comprobación de las descripciones de muestra y publicaciones relacionadas. Las muestras de biopsia de pacientes con cáncer fueron etiquetados como F0, xenoinjertos de ratón fueron etiquetados como F1, F2 ...... (pasajes desconocidos fueron etiquetados por F?). expresión similitud se evaluó mediante el coeficiente de correlación de Spearman (SRCC). cambio veces se calculó para cada "VS. tumores humanos xenotrasplante "y" frente a xenoinjerto xenotrasplante "par, y el punto de corte de 1,5 se utilizó para detectar los genes expresados diferencialmente.
enriquecimiento funcional en las bases de datos GO y KEGG fueron realizados por DAVID [16]. fármacos que interactúan Se realizaron búsquedas en la base de datos 'CancerResource' (http://bioinf-data.charite.de/cancerresource). dianas de medicamentos se obtuvieron de DrugBank V4.1 [17]
Comparación de los diferentes modelos de cáncer
Se compararon tres métodos de evaluación de medicamentos contra el cáncer:. 1) xenoinjerto derivado del paciente, 2) de las células cancerosas líneas, 3) los tejidos tumorales forman otros pacientes. Sólo se consideraron los pacientes que tuvieron modelo PDX y sus correspondientes tipos de cáncer tenido muestras disponibles en 2) y 3) (Tabla S3). La expresión de líneas celulares de cáncer se obtuvieron de GDSC (Genómica de sensibilidad a los fármacos en cáncer), una base de datos contiene la expresión génica y datos de sensibilidad de drogas (concentración inhibitoria media máxima, IC50) para 138 medicamentos contra el cáncer a través de casi 700 líneas celulares de cáncer [18]. Los datos de expresión de tejidos tumorales humanos se descargaron de GSE2109 (http://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE2109), que consistía en 2158 arrays de tumores sólidos. Al combinar conjuntos de datos de diferentes estudios, es necesario estandarizar los datos para eliminar los efectos de lotes [19,20]. Por lo tanto, hemos mantenido los genes disponibles en todas las matrices, y se realizó la normalización entre los estudios de función "combate" en R.
Predicción de la respuesta a los fármacos a partir de los datos de expresión
Un fármaco anticancerígeno ampliamente utilizado, cisplatino, fue seleccionado como un ejemplo para evaluar la respuesta al fármaco. La expresión de genes y datos de IC50 de cisplatino para 497 líneas celulares de cáncer fueron descargados de la base de datos GDSC. Para simular el cambio de expresión en ratones PDX, hemos generado al azar conjuntos de datos de simulación de los datos de expresión GDSC. Doble cambio de perfiles de expresión génica fueron simulados a partir de una distribución normal (ND), y luego se multiplica por los datos GDSC para obtener los datos de expresión simulados. Hemos generado 10500 conjuntos de datos de simulación por el cambio de la desviación estándar (SD) de ND 0 a 0,2 y la generación aleatoria de ND 500 veces para cada SD. SRCC entre los perfiles de expresión simulados y reales se calculó para cada línea celular, y su mediana se utilizó para medir el cambio de expresión en los datos de simulación.
Paul et al. desarrollado un método de regresión paseo en el que predice la respuesta clínica de drogas desde el nivel de la expresión de genes [21]. Se utilizó este método para entrenar un modelo de expresión verdadera GDSC y datos de IC50 cisplatino [18]. La SRCC entre IC50 real y pronosticado IC50 fueron llamados "SRCC_IC50". Hemos aplicado el modelo de predicción de conjuntos de datos simulados de expresión y calculado "SRCC_IC50". Para eliminar el efecto del modelo de predicción y evaluar la diferencia de sensibilidad a los fármacos con eficacia, "SRCC_IC50" fue dividido por 0,84, que es el valor de "SRCC_IC50" cuando aplicamos el modelo de predicción de datos de entrenamiento.
Resultados
expresión similitud entre los pacientes con cáncer y PDXs
descargan y se normalizaron 9 PDX expresión de datos de bases de datos GEO, incluyendo el carcinoma hepatocelular, cáncer colorrectal, cáncer de mama, adenocarcinoma ductal pancreático, carcinoma de cabeza y cuello de células escamosas , carcinoma adenoide quístico, leucemia linfoblástica aguda, y cáncer de pulmón (Tabla 1). Se realizó un metanálisis de estos 9 conjuntos de datos para entender sistemáticamente la expresión similitud entre los pacientes con cáncer y PDXs. En total, 58 pacientes tienen datos de expresión de ratones PDX, el paso PDX varió de 1 a 16. coeficiente de correlación de Spearman (SRCC) fue utilizado para comparar la "VS. tumor humano 56 xenoinjertos "pares y 23" frente a xenoinjerto xenoinjertos "pares.
La figura 1A ilustra el mapa de calor de SRCC en múltiples tipos de comparaciones y diferentes conjuntos de datos de cáncer. La SRCC mediana de diferentes conjuntos de datos de cáncer varía de 0,82 a la 0,97. Las correlaciones entre la mayoría de los pacientes con tumor y PDX son superiores a 0,9, incluso para & gt; 10 PDXs generación. La distribución de todas SRCC se muestra en la figura 1B. Su media es de 0,91, la mediana es de 0,94, y la desviación estándar es de 0.10. SRCC por debajo de 0,76 (media ± 1,5 desviación estándar) es considerado como el valor atípico. Hay 5 valores atípicos entre 79 y comparaciones que sólo existen en GSE45153 y GSE6465. Hemos hecho caso omiso de estos 5 valores atípicos en los análisis posteriores. A continuación, nos centramos en tres conjuntos de datos (GSE15240, GSE35144, GSE46385) con los dos "frente a tumores humanos xenotrasplante "y" frente a xenoinjerto "pares de xenoinjerto (Fig 1C). Los SRCCS en "VS. tumores humanos xenotrasplante "pares son significativamente más bajos que en SRCCS" VS. xenoinjerto "pares de xenoinjertos (Wilcox prueba p = 0,0005). Se sugiere que el cambio de expresión entre el tejido de cáncer humano y el modelo PDX es mucho mayor que el cambio entre PDXs. expresiones de genes diferenciales en PDX son mayormente en el injerto de tejido tumoral humano en ratones, mientras que las expresiones de genes de PDX son robustos a través de múltiples trasplantes.
(A) Mapa de calor que muestra el coeficiente de correlación de Spearman (SRCC) de 8 tipos de cáncer en 9 GEO conjuntos de datos. F0 indica biopsia paciente de cáncer, F1 es la 1
er paso PDX, F2 es la 2
nd paso PDX, ..., M? Es la PDX cuyo paso está claro. (B) Diagrama de caja que muestra la distribución de SRCC. La línea roja es la media menos 1,5 desviaciones estándar. (C) Comparación de la similitud entre "frente a tumores humanos xenotrasplante "(azul) y" frente a xenoinjerto xenotrasplante "(rojo).
genes expresados diferencialmente comunes compartidos entre los diferentes tipos de cáncer
Hemos examinado los genes expresados diferencialmente en" VS. tumores humanos Comparaciones de xenoinjertos ", utilizando cinco conjuntos de datos de expresión de tres plataformas de microarrays: GPL570 (GSE46385, GSE35144, GSE15240), GPL6884 (GSE57491) y GPL15207 (GSE55828). El número de genes regulados oscila entre 2 y 76, número de reguladas por los genes oscila entre el 14 a la 656 (Tabla S1). La figura 2A muestra el número de genes que son expresados diferencialmente en al menos una comparación por parejas en cada conjunto de datos. Algunos genes expresados diferencialmente se comparten en múltiples bases de datos, especialmente para los tres conjuntos de datos desde una misma plataforma GPL570 (figura 2B). También se compararon los genes expresados diferencialmente en "VS. xenoinjerto xenoinjertos "pares. El número de genes regulados varía de 1 a 55, número de reguladas por los genes varía de 1 a 91 (S1 Tabla). Muy pocos genes se cambian simultáneamente en el "frente a xenoinjerto xenoinjertos "pares en dos conjuntos de datos (Figura 2C).
(A). Los genes en "VS. tumores humanos comparaciones de xenoinjerto "en cinco conjuntos de datos. (B) Los genes en "VS. tumores humanos xenotrasplante "comparaciones, sólo con tres conjuntos de datos en el mismo GPL570 plataforma. (C) Los genes en "VS. xenoinjerto xenoinjertos "comparaciones.
Para entender el cambio frecuente de PDXs en diferentes tipos de cáncer y pacientes, se seleccionaron los genes expresados diferencialmente en común entre la biopsia del tumor humano y PDXs. Hay 48 genes que son expresados diferencialmente en más de dos conjuntos de datos de IGE y más de la mitad de los pacientes con cáncer (S2 tabla). heatmap La expresión de estos genes se muestra en la figura 3A. Casi todos "frente a tumores humanos xenotrasplante "pares se agrupan juntos (excepto GSE15240) y todos" frente a xenoinjerto xenoinjertos pares "están en otro grupo. Desde GSE15240 tener sólo dos VS. tumor humano " xenoinjerto "pares y el número de genes expresados diferencialmente para estos dos pares es más pequeño que el número de más" VS. tumor humano xenoinjerto "pares en otros conjuntos de datos, GSE15240 no es agrupado con otros.
(A) Expresión mapa de calor de 48 genes, que son expresados diferencialmente en más de la mitad de los pacientes de cáncer y más de dos tipos de cáncer. (B) Número de genes expresados diferencialmente que tienen interacción con medicamentos contra el cáncer.
Para evaluar si los genes expresados diferencialmente comunes compartidos entre los diferentes tipos de cáncer pueden ser causados por algunos datos dominantes, quitamos un conjunto de datos y se seleccionaron genes de los permanecido cuatro conjuntos de datos cada ensayo. Obtenemos 45, 25, 57, 106, y 73 genes al retirar GSE46385, GSE35144, GSE15240, GSE57491 o GSE55828, respectivamente; 15 genes se mantienen en todas las condiciones (S1 A) Fig. Entre 48 genes expresados diferencialmente comunes, 15 genes se mantienen sin importar lo cual se retira el conjunto de datos, y otros se mantienen en más de 3 condiciones (S2 Tabla). GSE35144 son los datos dominantes, cuyos "frente a tumores humanos xenoinjertos "pares es máxima. Después se retira GSE35144, el número de "genes expresados diferencialmente en común" es 25. Pero hay todavía Aree 16 genes solapados con 48 genes anteriores (Fig S1B). Luego hicimos análisis de agrupamiento de probar con nuevos genes seleccionados (S2) Fig. Los resultados de la agrupación muy similares sugieren que el grupo de "tumor humano VS. xenoinjertos "pares no son causados por algunos datos dominantes. Nuestros resultados demuestran que múltiples tipos de cáncer comparten algunos cambios de expresión similares en "VS. tumor humano xenoinjertos "pares.
Funciones del diferencial de los genes en PDX y asociación potencial con medicamentos contra el cáncer
Desde 48 genes se expresan diferencialmente en múltiples PDXs, sus funciones son importantes para entender el injerto de biopsia de pacientes con cáncer a ratones. Funcional análisis muestran que el enriquecimiento de 48 genes se enriquecen en "matriz extracelular", "interacción ECM-receptor", "respuesta inmune" o términos similares, y muchos genes codifican proteínas secretadas o señal (Tabla 2). Definimos una puntuación robustez de la función enriquecido, el porcentaje que esta función es considerablemente enriquecido (Benjamini valor P & lt; 0,01) en el análisis de conjuntos de genes diferencial en cada "VS. tumores humanos xenotrasplante "par. Las puntuaciones altas indican estas funciones enriquecidas son compatibles con la mayoría de los conjuntos de datos individuales. La matriz extracelular es un componente importante de las células del estroma, y juega un papel importante en microentorno del tumor [22]. genes expresados diferencialmente en la matriz extracelular se consistían con el informe anterior que las células estromales humanos fueron sustituidos por los ratones células del estroma [14]. La respuesta inmune es un evento frecuente durante el alotrasplante y xenotrasplante. Aunque los ratones inmunodeficientes se utilizan para evitar el rechazo del tejido tumoral humano, algunos genes relacionados con la inmunidad humanos se expresan diferencialmente.
Entre los 48 genes, 18 genes tienen los medicamentos que interactúan en bases de datos públicas y 12 genes se han notificado a ser blancos de la droga (S2 Tabla). C1QB y C1QC codificar un constituyente principal del subcomponente del complemento humano, que son blanco de 18 medicamentos. CD14, FCGR3A, FCGR3B, HLA-DPA1, HLA-DPB1, y HLA-DRA juegan un papel en el sistema inmune. CCL2 es uno de los genes de citocinas, que participan en inmunorreguladora y procesos inflamatorios. genes de colágeno COL1A2 y COL3A1 son las principales proteínas estructurales de la matriz extracelular y en el tejido conectivo. MMP12 y VCAM1 participan en la organización de la matriz extracelular. Fig 3B muestra el número de genes que interactúan para cada fármaco. Por ejemplo, alemtuzumab tiene interacción con cuatro genes expresados diferencialmente. A pesar de estas interacciones pueden no ocurrir realmente, los investigadores deben prestar más atención a ellos cuando PDX se utiliza para evaluar el efecto del fármaco, especialmente cuando el fármaco se supone que tienen la posibilidad de interacciones con estos 18 genes.
PDX modelo de ratón muestra ventajas en comparación transcriptoma
Antes de PDX se utiliza ampliamente como modelos preclínicos, las líneas celulares derivadas de tumores se han utilizado durante muchos años para la evaluación de agentes candidatos contra el cáncer [23]. Otra forma es inferir la respuesta clínica de los pacientes con tumores con rasgos patológicos y moleculares similares, como el perfil de expresión y las variaciones genómicas [24-26]. Aquí se comparó la expresión génica de pacientes con cáncer con tres tipos de modelos: PDX, líneas de células tumorales, y otros pacientes con los mismos tipos de cáncer. Nos centramos en los grandes cánceres de intestino, hígado, páncreas y que tenían datos de expresión disponibles (S3 Tabla). SRCCS entre pacientes con cáncer (F0) y muestras en diferentes modelos se calcularon para obtener la muestra más parecido con un máximo de SRCC. Boxplots de SRCCS se muestran en la Fig 4. Los pacientes de cáncer son más similares con el propio xenoinjertos derivados en todos los conjuntos de datos. Los resultados de los otros dos tipos de modelos no son consistentes. Los pacientes en GSE35144 tienen mayor SRCC en comparación con líneas celulares de cáncer, mientras que los pacientes tienen una mayor GSE55828 SRCC en comparación con otros pacientes de cáncer primario (Fig 4). Esto refleja la limitación de la corriente del panel de la línea celular y de tumor primario conjunto de datos, tales como la pérdida de microambiente, representación incompleta de la diversidad tumor. Por lo tanto, los xenoinjertos de ratones construidos a partir de pacientes originales mejor presentar las características de los tumores y ratones PDX son mejores modelos de cáncer que las líneas celulares.
El eje Y es el coeficiente de correlación máximo de perfiles de expresión génica entre los modelos de cáncer de F0 y.
Efecto del cambio de expresión en respuesta a los fármacos
Una de las aplicaciones más importantes de PDX es la selección personal de drogas para pacientes con cáncer. Aunque PDX es muy similar con la biopsia del paciente, todavía es necesario entender el efecto de ligero cambio de expresión (entre el paciente y PDX) sobre la sensibilidad a las drogas. Dado que no existen datos de respuesta de drogas de los pacientes y PDXs en dominio público, por lo tanto, generamos múltiples conjuntos de datos simulados a partir de datos GDSC y se utilizó un modelo computacional para predecir la sensibilidad de cisplatino (valor IC50). SRCCS entre los datos simulados y reales de expresión se utilizaron para medir el cambio de expresión, que simula el cambio de la biopsia del tumor a PDX. La relativa "SRCC_IC50" se utilizó para medir el efecto de los cambios en la expresión de la sensibilidad al fármaco (ver sección de métodos para una descripción detallada). Los resultados de la simulación se ilustran en la figura 5. En general, más grande el cambio de expresión dará como resultado la consistencia más baja en respuesta a los fármacos. Cuando la correlación de expresión entre el paciente y disminuye PDX 1-0,82, la correlación media de sensibilidad a los fármacos disminuye 8% (1-0,92). Como se mencionó anteriormente, la mediana de SRCC "VS. tumor humano xenoinjerto "es 0,94. La similitud correspondiente en las respuestas de drogas es de 0.97, por lo tanto 6% de cambio de expresión en los resultados de PDX en 3% de diferencia en la sensibilidad a los fármacos. Debido a la complejidad de la respuesta al fármaco, el número exacto de los resultados de la simulación pueden variar ligeramente en la realidad, mientras que la tendencia debe ser el mismo entre la simulación y la realidad. Por lo tanto, la sensibilidad de drogas obtuvo de PDX en cierta medida recapitula la sensibilidad a los fármacos real en tumor paciente.
SRCC entre los datos de expresión simulada y real se utilizó para medir el cambio de expresión. IC50 de conjuntos de datos simulados fueron predichas por un modelo de regresión contraída. La relativa "SRCC_IC50" para la simulación de datos se utilizaron para medir el efecto de los cambios en la expresión de sensibilidad a los fármacos.
Discusión y Conclusiones
enfermo de cáncer de xenoinjertos derivados han sido ampliamente estudiados en el cáncer clínica biología, debido a su valiosa aplicación en la evaluación de medicamentos contra el cáncer y en la medicina personal. Estudios anteriores se centran en los métodos de construcción con éxito PDXs y mejorar la proporción de injertos. Algunos trabajan comparó la característica morfológica y molecular de los tumores de los pacientes y xegnorafts ratón, y demostró que PDX conserva las características del tumor del paciente. Sin embargo, tales conclusiones se obtuvieron de un tipo específico de cáncer y una pequeña cantidad de xenoinjertos de ratón. Acumulado datos de expresión PDX permite una comparación más completa de los tumores xenoinjertados con tumores primarios de pacientes
Se realizó un meta-análisis de transcriptoma PDX, cubriendo 8 tipos de cáncer, 58 pacientes con cáncer, 48 temprano. (& Lt; = 3) PDXs , 36 PDXs distantes y 19 PDXs con pasajes desconocidos. Nuestros resultados confirmaron que PDX fue muy similar con tumores de pacientes (mediana de SRCC = 0,94), y su similitud fue mayor que la similitud con las líneas celulares o en otros pacientes en el mismo tipo de cáncer. cambio de expresión de PDX tuvo lugar sobre todo en el progreso injerto de tumores humanos en ratones. Los resultados de transcriptómica combinando identificaron 48 genes que se han cambiado en más de la mitad de los pacientes de cáncer con diferentes tipos de cáncer. Estos genes participan en microambiente del tumor y la respuesta inmune. Un estudio de simulación mostró que el 6% de cambio de expresión en PDX fue acompañada de 3% de diferencia en la sensibilidad al fármaco. Debido a la complejidad de la respuesta al fármaco en la realidad, los números exactos en los resultados de la simulación pueden ser inexactas en respuesta verdadera droga. Sin embargo, la tendencia debería ser la misma entre la simulación y la realidad: el cambio más grande en el nivel de expresión se traducirá en menor consistencia en la respuesta a los fármacos
Modelo animal es similar a la condición humana, pero no son exactamente lo mismo.. Aunque el modelo animal puede tener algunas limitaciones debido a la expresión o regulación diferencia entre animal y humano, los experimentos con animales han sido ampliamente utilizados para ayudar a la comprensión de la biología humana. Por lo tanto, hemos demostrado que PDXs es hasta ahora el mejor modelo de control del cáncer y la calidad es necesaria durante el injerto y más pasajes posteriores de seguimiento: la similitud entre la expresión de PDX y el tumor del paciente, comprobando el cambio de genes biológicamente importantes, et al. Nuestros hallazgos son útiles para el desarrollo y aplicación de modelos PDX.
En la actualidad, los microarrays de expresión génica es la principal tecnología que se utiliza en el estudio PDX. En el futuro, otras tecnologías serán más frecuentemente empleado para construir el perfil molecular completa de PDX, como la secuenciación de ARN, matriz de SNP, de todo el genoma /secuenciación exón, y la secuencia de metilación. Estos datos ilustrará con mayor precisión las características de PDX tales como la contaminación del ratón en el tumor PDX, las mutaciones específicas y PDX-subclones debido a la heterogeneidad del tumor. Cada vez son más los modelos PDX se acumularán y una gran base de datos "sensibilidad PDX-fármaco" se construirán. Los médicos podrían seleccionar los medicamentos adecuados para los pacientes de cáncer en base a los datos de respuesta de drogas desde PDX auto-derivados o PDXs similares en la base de datos. Los estudios de PDX promoverán la terapia del cáncer personalizado y descubrimiento de nuevos medicamentos en un nivel más alto.
Apoyo a la Información
S1 Fig. genes comunes expresados diferencialmente en ratones PDX.
(A) Diagrama de Venn de los genes. Cada vez que elimina un conjunto de datos, y selecciona los genes diferenciales comunes de los cuatro conjuntos de datos restantes. (B) La superposición de los genes utilizando todos los conjuntos de datos o la eliminación de GSE35144
doi:. 10.1371 /journal.pone.0124780.s001 gratis (TIF)
S2 Fig. heatmap expresión de los genes expresados diferencialmente en ratones comunes PDX.
génica fueron seleccionados por A) con cinco bases de datos, b) eliminar GSE15240, C) eliminar GSE46385, D) retirar GSE35144, E) eliminar GSE55828, y F) eliminar GSE57491.
doi: 10.1371 /journal.pone.0124780.s002 gratis (TIF)
S1 tabla. Genes expresados diferencialmente en "VS. tumores humanos xenotrasplante "y" frente a xenoinjerto xenoinjertos "comparaciones
doi: 10.1371. /journal.pone.0124780.s003 gratis (XLS)
Tabla S2. Una lista de 48 genes que son expresados diferencialmente en más de la mitad "frente a tumores humanos xenotrasplante ". pares de México La fármacos que interactúan y drogas-objetivos fueron obtenidos a partir de DrugBank" y "bases de datos CancerResource
doi: 10.1371. /journal.pone.0124780.s004 gratis (XLSX)
S3 Tabla. Tres tipos de cánceres que tienen los datos de expresión PDX en la base de datos GEO, más de 7 líneas celulares en GDSC conjunto de datos, y más de 7 muestras de tumores en GSE2109
doi: 10.1371. /Journal.pone.0124780.s005 gratis (XLSX )
Reconocimientos
Agradecemos la lectura crítica y valiosos comentarios del Dr. Chao Li.