CTM 期刊 | 综合分析尿道上皮癌细胞系基因组信息可以发现一些隐藏的研究偏差和警示

        基因突变和其它一些分子生物学操作一起可以影响细胞的表型。例如,膀胱癌细胞系 RT4 有 TACC3-FGFR3 融合基因,没有 TP53 基因突变,而另一种膀胱癌细胞系 T24 有 TP53 基因突变,没有 FGFR3 突变。为了搞清楚是否这些基因型的不同可以影响研究得出的结论,作者对 1589 篇尿道上皮癌相关的文章进行了分析,这些文章有的用了 RT4 细胞系,有的文章没有。

        2020 年 4 月 30 日,Clinical and Translational Medicine 杂志在线发表了 湖北武汉 Xinghuan Wang 教授团队 的最新成果 “ Comprehensive genomic profiling of urothelial carcinoma cell lines reveals hidden research bias and caveats”[6] (  点击文末  “阅读原文”  下载 PDF 全文  )。



         作者发现 RT4 细胞系的应用频率与受关注基因相应的信号通路之间有显著的相关性。例如,如果是研究 TP53 信号通路,研究人员很少会应用 RT4 细胞系。我们计算了受关注基因相关研究应用 RT4 细胞系和 / 或 T24 细胞系的频率。用 PPI 网络,作者计算了这些受关注基因与 TP53 和 FGFR3 的“交流距离”。结果表明 RT4 细胞系多用在与 FGFR3 关系更加密切的基因研究中。这些结果表明研究工作中存在潜在的偏差,就是说研究人员为了得到某些结果会毫不犹豫地选择相应的细胞系。细胞系存在的某些基因突变决定了此细胞系是否会对某些分子生物学操作有反应。在试验过程中会有一些结果不稳定,但是最终只有那些稳定的结果会被发表出来。


         此外,想定义一个癌症的基因型,细胞系的选择是关键。一流的研究需要用 STR 定义一个细胞系的基因型。但是,STR 只可以验证是否细胞系之间有交叉污染,并不能完全报告细胞系的基因组改变。作者收集了最常用的 8 个膀胱癌细胞系并通过了 STR 验证。作者对这 8 个膀胱癌细胞系,两个条件性操作细胞系(CRCs) 和两个膀胱癌组织进行了全外显子测序(WES)。测序结果表明 CRCs 与肿瘤组织有很好的一致性,但是这 8 个细胞系与真的膀胱癌相比在外显子拷贝数上显示出明显的偏移。此外,与之前的报道相比,在 SW780 中作者仅发现很小一部分已知的 FGFR3 融合基因。这些结果提示肿瘤细胞系正经受着弥漫性的基因漂移,例如基因拷贝数的改变和 driver mutation 的随机丢失。      


         总之,肿瘤细胞系的基因型通过改变分子操作的结果最终影响到研究的结果。这种影响可以是含蓄的或是明确的,代表了研究人员的选择偏差。此外,基因型经历着天然的基因漂移,这可能导致重要肿瘤 driver mutation 的丢失或新遗传特性的获得。因此,用 WES 代替 STR 作为验证肿瘤细胞系基因型的方法就显得十分重要。因为 CRCs 与最初来源的肿瘤组织基因型十分相似,所以希望将来 CRCs 可以为精准医疗体外研究作出更大贡献。


[文章链接 / DOI 号]

https://doi.org/10.1002/ctm2.36

REFERENCES

1. Hovelson DH, Udager AM, McDaniel AS, etal. Targeted DNA and RNA sequencing of paired urothelial and squamous bladder cancers reveals discordant genomic and transcriptomic events and unique therapeutic implications. Eur Urol. 2018;74(6):741-753.

2. Szklarczyk D, Gable AL, Lyon D, etal. STRING v11: protein-protein association networks with increased coverage, supporting functional discovery in genome-wide experimental datasets. Nucleic Acids Res. 2019;47(D1):D607-D613.

3. American Type Culture Collection Standards Development OrganizationWorkgroup ASN. Cell line misidentification: the beginning of the end. Nat Rev Cancer. 2010;10(6):441-448.

4. Kettunen K, Bostrom PJ, Lamminen T, etal. Personalized drug sensitivity screening for bladder cancer using conditionally reprogrammed patient-derived cells. Eur Urol. 2019;76(4):430-434.

5. Acquaviva J, He S, Zhang C, etal. FGFR3 translocations in bladder cancer: differential sensitivity to HSP90 inhibition based on drug metabolism. Mol Cancer Res. 2014;12(7):1042-1054.

6. Luo Y,Ju L,Wang G, et al. Comprehensive genomic profiling of urothelial carcinoma cell lines reveals hidden research bias and caveats. Clin Transl Med . 2020;10:294-296.

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