Die Fähigkeit zur Sequenz des Genoms eines Tumors revolutioniert Krebs-Behandlung in den letzten 15 Jahren durch identifizieren der Treiber von Krebs auf der molekularen Ebene. Aber das Verständnis der genetischen Vielfalt der einzelnen Zellen innerhalb eines Tumors und wie das möglicherweise Auswirkungen auf die progression der Krankheit hat, blieb eine Herausforderung, aufgrund der aktuellen Einschränkungen der Genom-Sequenzierung.
Mit einem mikrofluidische Tröpfchen-basierte single-cell sequencing-Methode, USC-Forscher haben gleichzeitig sequenziert die Genome von knapp 1.500 single-Zellen, enthüllt genetische Vielfalt, die zuvor versteckt in einem gut untersuchten Melanom-Zell-Linie.
Die Studie, die soeben in „Nature Communications“ die Biologie, demonstriert die Fähigkeit von single-cell sequencing zu offenbaren möglich evolutionären Trajektorien von Krebszellen.
„Wir verwendeten diesen Ansatz zu prüfen, ein standard-Krebs-Zell-Linie untersucht, Tausende von Zeiten, die von vielen verschiedenen labs“, sagte David Craig, Ph. D., co – Direktor des Instituts für Translationale Genomik an der Keck School of Medicine der USC und Autor der Studie. „Was wirklich erstaunlich war, mit dieser Technologie, die wir aufgedeckt Komplexität, die wir nicht erwartet hatten. Diese Linie tatsächlich konsequent wurde eine Mischung von unterschiedlichen Arten von Zellen. Dessen überprüfung Jahrzehnten vor der Arbeit auf dieser Linie—jetzt mit dieser neuen information—wir haben neue Einblicke in tumor-evolution.“
Immer eine hochauflösende Ansicht von Krebs, die die Komplexität
Derzeit ist die genetische information eines Tumors ist in der Regel die durch Sequenzierung von Millionen von tumor Zellen zusammen, anstatt einzeln. Während diese Methode bietet eine Breite Sicht auf die genetische Veranlagung des Gewebes kann es zu verpassen kleine Populationen von Krebszellen innerhalb eines Tumors, die anders sind als die Mehrheit der Zellen.
Mit anderen Ansätzen, die Analyse der DNA der einzelnen Zellen, der Prozess ist mühsam, wochenlang Prozess nur ein paar Zellen und erfordern Ressourcen, die von den meisten Labors nicht haben.
Für diese Studie verwendeten die Forscher eine aufstrebende Technik, die als „single-cell-Kopie Nummer profiling.“, entwickelt von 10X Genomics mit neuartigen Analyse-Methoden, integriert diese Ergebnisse mit denen von historischen Methoden.
„Statt der Analyse von Gewebe-DNA, die den Durchschnitt von tausenden von Zellen, die wir analysiert die einzelnen DNA von fast 1500 Zellen in einem einzigen experiment“, sagte Dr. Enrique Velazquez-Villarreal -, Blei-Autor und assistant professor für translationale Genomik an der Keck School of Medicine der USC. „Studium der Krebs bei dieser höheren Auflösung können wir entdecken, Informationen mit niedrigerer Auflösung bulk-Sequenzierung findet.“
Ihre Analyse zeigte, die mindestens vier große sub-Populationen von Zellen, auch bekannt als Klone, die erwartet haben, an irgendeinem Punkt während der Krebs-Zell-Linie evolution, mutierte von der ursprünglichen Krebs-Zelle.
Die Fähigkeit zur Identifizierung sub-Klone in Krebs-Gewebe liefern könnten wichtige biologische Einblicke, wie der Krebs fortschreitet, wie es sich ausbreitet und warum es resistent gegen die Behandlung.
„Was, wenn es eine kleine population von Zellen in einem tumor, die erworben hat, eine änderung, die macht Sie resistent gegen die Therapie? Wenn Sie wurden zu nehmen, dass der tumor und nur grind it up und Reihenfolge, können Sie nicht sehen, dass ändern,“, sagte John Carpten, Ph. D., Autor der Studie und Co-Leiter der Translationalen und Klinischen Wissenschaften Programm an der USC Norris Comprehensive Cancer Center, Chair der Abteilung Translationale Genomik, Keck School of Medicine und Co-Direktor des USC-Instituts für Translationale Genomik. „Wenn Sie gehen, um die einzelne Zelle, die Sie nicht nur sehen, sondern Sie können Sie sehen, die spezifischen population von Zellen, die tatsächlich erworben, die sich ändern. Das könnte uns einen früheren Zugriff auf die molekularen Informationen, die helfen könnten, definieren Behandlungsansätze.“