Авторы отмечают, что существующая DepMap уже включает данные более чем о 1,3 тысячи традиционных клеточных линий. Однако возможности таких моделей ограничены: некоторые подтипы рака в них представлены недостаточно, а выращивание клеток в двумерной культуре и используемые питательные среды способны менять их свойства и реакцию на генетические воздействия.
Для исследования ученые собрали 314 трехмерных моделей опухолей, выращенных из раковых клеток в лаборатории. В выборку вошли 237 органоидов различных карцином и 77 моделей опухолей центральной нервной системы.
Исследователи изучили генетические особенности этих моделей и активность генов, а затем с помощью технологии CRISPR (метод редактирования генома, позволяющий избирательно отключать определенные гены) провели 147 экспериментов на моделях десяти типов рака. В ходе этих экспериментов ученые проверяли, без каких генов опухолевые клетки не могут нормально расти и выживать. Таким образом исследователи искали потенциальные уязвимости опухолей, которые в дальнейшем могут стать мишенями для противоопухолевых препаратов.
Сравнение с образцами реальных опухолей показало, что модели нового поколения в целом лучше сохраняют характерные для них молекулярные состояния. По анализу экспрессии генов происхождение опухоли удалось правильно определить для 69% NextGen-моделей против 35% традиционных клеточных линий. Особенно заметной разница оказалась для опухолей центральной нервной системы – 93% против 11%, а также опухолей пищевода и желудка – 83% против 24%. При этом авторы подчеркивают, что новые модели не универсально превосходят старые: например, для рака простаты традиционные линии в проведенном анализе показали лучший результат.
Кроме того, трехмерные модели позволили выявить уязвимости опухолевых клеток, которые сложнее обнаружить при использовании обычных клеточных культур. В частности, ученые установили, что опухолевые клетки с повышенной активностью гена KRAS, играющего важную роль в развитии многих видов рака, могут сильнее зависеть от фермента SCD, участвующего в обмене жирных кислот. В экспериментах на органоидах аденокарциномы пищевода такие клетки оказались более чувствительными к двум веществам, подавляющим работу SCD. По мнению авторов, в перспективе эта особенность может стать основой для поиска новых способов лечения опухолей, связанных с KRAS.
Отдельно исследователи изучили модели глиобластомы – агрессивной опухоли головного мозга. Около 90% трехмерных моделей по активности генов были похожи на образцы реальных опухолей пациентов. В то же время 87,3% традиционных клеточных линий заметно отличались от них. Ученые предполагают, что одна из причин заключается в условиях выращивания клеток в лаборатории: они могут менять свойства опухолевых клеток и, соответственно, влиять на результаты экспериментов. В трехмерных моделях также обнаружили признаки зависимости опухолевых клеток от белка CDK6, участвующего в клеточном делении. Однако авторы отмечают, что из-за небольшого числа образцов статистически надежно подтвердить эту связь пока не удалось.
Ученые считают, что объединение традиционных клеточных линий с органоидами и сфероидами позволит расширить поиск потенциальных мишеней для таргетной терапии, в том числе для подтипов рака, которые раньше были слабо представлены в DepMap. При этом исследование показывает, что результаты функционального скрининга могут существенно зависеть от того, в каких условиях выращиваются опухолевые клетки, поэтому трехмерные и традиционные модели следует рассматривать как дополняющие друг друга инструменты. Полученный набор геномных, транскриптомных и CRISPR-данных исследователи включили в DepMap.
CRISPR-технологии применяются не только для поиска генетических уязвимостей опухолей, но и для разработки новых инструментов воздействия на геном. Так, международная группа исследователей под руководством лауреата Нобелевской премии по химии Дженнифер Дудны с помощью искусственного интеллекта создала синтетические белки CRISPR. Полученные нуклеазы сохранили способность редактировать геном бактерий, растений и человека, а некоторые из них превзошли природные аналоги по эффективности. Авторы считают, что такой подход может ускорить создание новых инструментов для геномного редактирования.
