研究进一步证明，在培养皿中生长的大多数癌细胞与人体内的癌细胞在基因上几乎没有共同之处

他们说，这一发现应该有助于将更多资源集中在癌症研究模型上，如基因工程小鼠和被称为“类肿瘤”的人体组织3D球，以更好地评估人类癌症生物学和治疗方法，以及导致癌症生长和进展的遗传错误。

“对科学家来说，癌细胞系在遗传上不如其他模型可能并不奇怪，但我们感到惊讶的是，相比之下，转基因小鼠和类肿瘤细胞表现得非常好，”约翰·霍普金斯大学生物医学工程副教授、约翰·霍普金斯大学医学院的Patrick Cahan博士说，他是这项新研究的首席研究员。

这项被称为CancerCellNet的新技术使用计算机模型将研究模型的RNA序列与癌症基因组图谱的数据进行比较，以比较两组RNA序列的匹配程度。

研究人员发现，平均而言，在他们测试的每5种肿瘤类型中，有4种基因工程小鼠和类肿瘤的RNA序列与基因组图谱基线数据最接近，包括乳腺癌、肺癌和卵巢癌。

研究人员说，他们的工作进一步证明，由于人类细胞的自然环境和实验室生长环境之间存在复杂的差异，在实验室中生长的癌细胞株与它们的人类来源不太相同。Cahan说:“一旦你将肿瘤从自然环境中取出，细胞系就会开始改变。”

世界各地的科学家依靠一系列研究模型来提高他们对癌症和其他疾病生物学的理解，并开发出治疗疾病的方法。在最广泛使用的癌症研究模型中，从人类肿瘤中提取细胞，并在实验室的烧瓶中与各种营养物质一起培养形成细胞系。

研究人员还使用经过基因工程改造的小鼠来患癌症。在其他情况下，他们将人类肿瘤植入小鼠体内，这一过程被称为异种移植，或使用类肿瘤。

为了评估这些研究模型在多大程度上符合人类可能发生的情况，科学家们经常将实验室培养的细胞或来自类肿瘤或异种移植的细胞移植到小鼠体内，看看这些细胞是否表现出它们应有的行为——即生长、扩散并保留癌症的遗传特征。然而，约翰霍普金斯大学的研究人员表示，这一过程昂贵、耗时，在科学上具有挑战性。

这项新工作的目标是开发一种计算方法，以一种不那么繁琐和准确的方式评估研究模型。一份关于这项工作的报告于4月29日发表基因组医学研究人员已经申请了他们命名为CancerCellNet的临时专利。

这项新技术基于细胞RNA的遗传信息，RNA是一种类似于DNA的化学分子串，以及细胞用来将DNA转化为蛋白质的一组中间指令。

Cahan说:“RNA是细胞类型和细胞身份的一个很好的替代品，这是确定实验室培养的细胞是否类似于人类细胞的关键。”“RNA表达数据是非常标准化的，研究人员可以获得，并且较少受到可能混淆研究结果的技术变化的影响。”

首先，Cahan和他的团队必须选择一组标准数据作为比较研究模型的基线。来自The Cancer Genome Atlas的数据作为所谓的“训练”数据，包括数百个患者肿瘤样本的RNA表达信息，以及其相应的分期、分级等肿瘤信息。

他们还测试了他们的CancerCellNet工具，将其应用于已知肿瘤类型的数据，例如来自国际人类基因组测序联盟的数据。

研究小组成员梳理了癌症基因组图谱数据，确定了22种要研究的肿瘤类型。他们以基因组图谱数据为基准，比较了世界各地实验室培养的657个癌细胞系(其中一些是几十年前建立的)、415个异种移植、26个基因工程小鼠模型和131个类肿瘤细胞的RNA表达数据。

他指出，在该研究的一个例子中，来自PC3系的前列腺癌细胞在基因上看起来更像膀胱癌。他说，还有一种可能是，这种细胞系最初被错误地标记了，或者它实际上可能来自膀胱癌。但最重要的是，从遗传学的角度来看，前列腺癌细胞系并不能代表典型前列腺癌患者的情况。

研究人员发现，使用0-1评分方法，细胞系与地图集数据的评分平均低于类肿瘤和异种移植。

Cahan说，他和他的团队将添加额外的RNA测序数据，以提高CancerCellNet的可靠性。

研究经费由美国国立卫生研究院国家癌症研究所(P50CA228991, CA233255-01, CA214253)、前列腺癌基金会青年研究者奖、美国国防部(w81xw -17- pcrp - hd)和美国国立卫生研究院/国家癌症研究所(P20 CA233255-01, CA214253)提供。

进行这项研究的其他科学家包括来自约翰霍普金斯大学的彭大鹏、雷切尔·格莱泽、戴文欣、帕维斯拉·库马尔、边勤、布拉德利·艾萨克斯、斯蒂芬妮·蔡和凯瑟琳·迪纳波利;巴西圣卡塔琳娜联邦大学的Edroaldo Lummertz da Rocha;以及加州大学旧金山分校的富兰克林·黄。