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CRISPR-Cas9数据集分析可为癌症研究提供最大的遗传筛选资源

2019-12-23 10:49:51 • 来源：

在验证了725种癌症模型中跨越25种不同癌症类型的两个最大的CRISPR-Cas9基因筛选之后，对于癌症生存所必需的基因的全面地图更加接近了一步。惠康桑格研究所(Wellcome Sanger Institute)和麻省理工学院和哈佛大学广泛研究所的科学家比较了这两个数据集的一致性，并独立地验证了方法和发现。

今天发表在《自然通讯》上的结果意味着，可以将这两个数据集整合起来，形成迄今为止最大的癌细胞系遗传筛选，这将为大约1000种癌症模型中的癌症依赖图提供基础。该组合数据集的规模将有助于加快新癌症药物的发现和开发。

癌症依赖图(Cancer DepMap)计划旨在为患者创建详细的精确癌症治疗规则手册。癌症DepMap的两个关键要素是对癌细胞存活至关重要的基因的作图和所得数据集的分析。尽管最近癌症研究取得了进展，但要使精确医学广泛用于癌症患者仍需要许多新的药物靶标。

为了找到这些药物靶标，Cancer DepMap研究人员从患者的肿瘤细胞中提取出可以在实验室中生长的细胞系。然后，他们使用CRISPR-Cas9技术编辑的基因，这些癌症细胞，将其关闭一个接一个来衡量他们有多重要的癌症生存。这些实验的结果表明哪些基因最有可能成为可行的药物靶标。

CRISPR-Cas9数据集分析可为癌症研究提供最大的遗传筛选资源

在这项新研究中，研究人员分析了在Broad和Sanger研究所对癌细胞系进行的两个最近发表的CRISPR-Cas9基因筛选的数据。尽管实验方案存在显着差异，该小组发现筛选结果彼此一致。至关重要的是，在两个数据集中都发现了对癌症生存至关重要的相同基因(称为依赖性)。

维尔康姆·桑格研究所和开放靶点研究的第一作者克莱尔·帕西尼博士说：“桑格和布罗德研究所的CRISPR-Cas9筛选是使用略有不同的协议创建的，例如细胞生长时间和所用试剂。对于每个研究所的数据集，我们都使用了另一个研究所最初使用的协议重复了CRISPR-Cas9筛选。重要的是，我们在每个研究所都发现了相同的遗传依赖性，这意味着最初确定的新药物靶标是一致的。”

麻省理工学院和哈佛大学博德研究所的Aviad Tsherniak说：“这是对此类研究的首次分析，对于整个癌症研究界来说确实很重要。我们不仅在这两个数据集中再现了共同的和特定的依赖性，而且我们已经从一个数据集中找到了基因依赖性生物标志物，并在另一个数据集中对其进行了恢复。我们的分析是公正，严格的，证明了该方法和所确定的药物靶标的准确性。”

2013年，比较使用本研究中使用的癌症模型的两个大型药物基因组数据集的结果引起了人们对所进行实验的可重复性的担忧。进一步独立发表的分析最终证明了这两种资源是可靠且一致的，从而恢复了对大规模药物筛选鲁棒性的信心，但这一事件减缓了癌症研究的进展。

这项研究验证了CRISPR-Cas9功能基因筛选的可重复性，以消除对其功效的怀疑。它为评估这些新类型的数据集设定了严格的标准，从而促进了大型癌症依赖数据库的比较和集成。

Wellcome Sanger研究所和Open Targets的Francesco Iorio博士说：“值得记住的是，最初生成这些数据集时，我们使用的是未经验证的新技术。这项研究非常重要，因为它证明了实验的有效性方法及其产生的数据的一致性，这也意味着两个大型癌症依赖数据集是兼容的，将它们结合在一起，我们将获得更大的统计能力，从而缩小了下一代癌症的靶标范围治疗。”

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