与 Broad Institute 的合作产生了近 1,000 种癌细胞系遗传和分子信息的综合百科全书 公开的百科全书可以改善癌症试验的设计并推进癌症研究 来自百科全书的数据可以帮助研究人员识别最能从任何给定药物中受益的患者
诺华和博德研究所开发了癌细胞系百科全书,对药物研发中使用的近 1,000 种人类癌细胞系的遗传和分子谱进行了分类。该合作结果发表在《自然》杂志上,并于今天提前在线发布,可能会让世界各地的科学家利用这些信息来改进癌症临床试验设计和进一步的癌症研究。
“癌症是一种遗传性疾病。细胞系反映了导致癌症的遗传紊乱。用针对特定途径的药物探测细胞系,就像在诺华生物医学研究所 (NIBR) 所长 Mark Fishman 表示:“癌细胞系百科全书为癌症治疗设计提供了强大的工具。我们正在将这些信息置于公共领域。”我们希望工业界和学术界的许多人能够利用这些数据来发现新的药物靶点,评估当前的疗法,并促进癌症患者的治疗。”
科学界可以在 Broad Institute 的网站²上免费获取细胞系的遗传和分子分析数据。
研究人员利用细胞系来揭示新的或现有的癌症药物如何最好地用于患者。 NIBR 肿瘤学全球负责人 William Sellers 表示:“如果无法获得系统收集的分子数据集,研究人员就无法在新药问世时将细胞系实验与患者肿瘤进行匹配。” “癌细胞系百科全书将为科学家提供 abi我们可以建立预测模型来预测哪些类型的患者会对特定类别的药物产生反应。”
这些细胞系是从美国、欧洲、日本和韩国的商业供应商处获得的,代表了癌症作为一种疾病的多样化情况,因为它们包括常见和罕见癌症的许多亚型。主要作者和 NIBR 研究人员 Jordi Barretina 和 Giordano Caponigro 表示,通过 Broad 研究所的一系列高通量分析对每个细胞系进行了遗传特征分析,包括整体 RNA 表达模式、DNA 拷贝数的变化以及约 1,600 个与癌症相关的基因的 DNA 序列变异,以及约一半细胞系中几种药物的药理学分析。人们开发了基于癌细胞的遗传和分子组成来预测药物反应的算法。
将这些信息与快速对患者肿瘤样本进行基因分型的方法相结合,代表着下一步的努力enable the personalization of cancer treatment.研究人员表示,一些主要研究医院已经对癌症患者的肿瘤进行常规基因分析,而且更多医院可能会效仿。
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参考文献
Jordi Barretina 和 Giordano Caponigro,NIBR。癌细胞系百科全书可以对抗癌药物敏感性进行预测建模。自然超链接。 http://www.broadinstitute.org/ccle有关诺华多媒体内容,请访问 www.thenewsmarket.com/Novartis 有关网站或所需注册的问题,请联系:[电子邮件受保护]。
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