modelo de tumor Abstract

xenoenxerto derivado do Paciente (PDX) é uma tecnologia poderosa na avaliação de drogas anti-câncer e facilitar medicamentos personalizados. Vários centros de investigação e empresas comerciais que colocar esforços enormes para a construção de modelos de rato PDX. No entanto, os modelos PDX não têm sido amplamente disponíveis e suas características moleculares não foram caracterizadas de forma sistemática. Neste estudo, nós fornecemos um levantamento abrangente de PDX transcriptoma por integrar a análise de 58 pacientes que envolvem 8 tumores diferentes. O coeficiente de correlação médio entre pacientes e é xenoenxertos de 0,94, que é maior do que entre os pacientes e o painel de linha celular ou entre pacientes com o mesmo tumor. Principais expressões gênica em PDX ocorrem no enxerto de tecido de tumor humano em ratos, enquanto expressão dos genes são relativamente estáveis ​​ao longo passagens. 48 genes são frequentemente diferencialmente expressos em PDX ratos de vários tipos de câncer. Eles são enriquecidos em matrizes extracelulares e da resposta imune, e alguns são relatados como alvos para drogas anti-cancro. Um estudo de simulação mostrou que a mudança de expressão entre PDX e tumor do paciente (6%) resultaria em alteração aceitável na sensibilidade de drogas (3%). Nossas descobertas demonstram que os ratos PDX representar o gene-expressão e características droga-resposta de tumores primários de forma eficaz, e recomenda-se a monitorização da geral perfis de expressão e genes-alvo de drogas na aplicação clínica

Citation:. Li H, Zhu Y, X Tang, Li J, Li Y, Z Zhong, et ai. (2015) Análise Integrada de transcriptoma em Câncer xenoenxertos Paciente-derivadas. PLoS ONE 10 (5): e0124780. doi: 10.1371 /journal.pone.0124780

Editor do Academic: Yu-Jia Chang, Taipei Universidade de Medicina, TAIWAN

Recebido: 20 de outubro de 2014; Aceito: 03 de março de 2015; Publicado em: 07 de maio de 2015

Direitos de autor: © 2015 Li et al. Este é um artigo de acesso aberto distribuído sob os termos da Licença Creative Commons Attribution, que permite uso irrestrito, distribuição e reprodução em qualquer meio, desde que o autor original ea fonte sejam creditados

Disponibilidade de dados: Todos os dados relevantes estão dentro do papel e seus arquivos de suporte de informação

Financiamento:. o estudo foi financiado pela Comissão de Xangai Municipal de Ciência e Tecnologia (15YF1414100, 14DZ1951300 e 14DZ2252000), Xangai Institutos de Ciências Biológicas Programa de Inovação do Conhecimento (2014KIP215 ) e Fundo Nacional de Investigação Científica básica (2009FY120100). Os financiadores não tiveram nenhum papel no desenho do estudo, coleta de dados e análise, decisão de publicar ou preparação do manuscrito

CONFLITO DE INTERESSES:.. Os autores declararam que não existem interesses conflitantes

Introdução

xenoenxerto derivado do paciente (PDX) é desenvolvido pela implantação cirúrgica do tecido tumoral diretamente de uma biópsia do paciente em um mouse imunodeficientes. Quando os tumores de xenoenxerto de sucesso (geração F1) crescem 1 cm

3, eles são removidos e passados ​​a mais ratinhos imunodeficientes. Este progresso expande o tumor humano original para múltiplas passagens do mouse, proporcionando um recurso enriquecido para estudar a biologia do tumor e avaliar drogas anticâncer. Estudos anteriores já construiu com sucesso modelos PDX para câncer de mama, câncer de pulmão, câncer de fígado, câncer de cólon e assim por diante. O tempo médio para gerar progressivamente crescente modelo de tumor de xenoenxerto varia de 2 a 12 meses [1]. As gamas de taxa de enxerto de 23% a 75% dependendo do tipo de tumor [1]. tumores avançados e pacientes com baixa sobrevida pretende ter maior taxa de enxerto [2].

a comparação dos perfis de expressão gênica entre adenocarcinoma ductal pancreático humano e suas PDXs sugeriu que xegnografts rato eram altamente semelhantes com os tumores originais na expressão genética padrão [3]. Um estudo do cancro do pulmão de células não pequenas (NSCLC) revelou que a capacidade de resposta das quimioterapêutico PDXs se assemelhava a situação clínica em NSCLC [4]. Ding et.al comparou um câncer primário de mama, a sua metástase cerebral e PDX principal derivado por toda a sequenciação do genoma; os resultados demonstraram que a PDX retidas todas as mutações dos tumores primários e exibida mutações na amostra metastático [5]. Além disso sequenciamento de 17 tumores originários, xenotransplante, e de linha germinal trio DNA confirmou que a freqüência do alelo variante do genoma (VAF) foi muitas vezes preservada em modelos PDX, e os coeficientes de correlação de VAF variou 0,32-0,86 [6]. Estes estudos demonstraram que os modelos de PDX recapitulam as características genéticas, moleculares, e morfológicas de tumores humanos [3-8]. Além disso, em parte PDXs reproduzir o microambiente tumoral e as interacções das células tumorais, que são perdidos em linhas celulares derivadas de tumores [1,9]. Portanto, modelo PDX é pensado para ser mais promissor do que linhas celulares de cancro para estudar mecanismo de cancro e efeitos de drogas [10] [11]. Oncotest et ai. testado 11 agentes anticancerígenos citotóxicos em ~ 200 xenotransplantes tumorais e revelou um conjunto de assinaturas genéticas para prever resposta do tumor [12]. Num ensaio clínico de 14 pacientes com cancros avançados, xenotransplantes rato foram tratadas com 63 drogas diferentes e os tratamentos eficazes foram identificados em 12 pacientes [13].

No entanto, ainda existem diferenças entre a PDX e o original tumor. Por exemplo, foram observadas mutações somáticas específicas PDX-em xenoenxertos de mama derivada-cancro, os quais podem ser seleccionados aleatoriamente mutações de passageiros durante o transplante ou mutações seleccionadas pelo aumento da aptidão do tumor [6]. Em relação ao microambiente, células de estroma humano são substituídas pelas células estromais em rato PDX, que possam afectar o crescimento do tumor [14]. Portanto, é necessário identificar a diferença molecular entre PDX e tumor original e explorar como a diferença afeta a resposta à droga.

Aqui nós investigamos a semelhança expressão do genoma entre pacientes e PDXs cancerosas por meta-análise de múltiplos tipos de câncer, e explorou o potencial efeito da mudança expressão em resposta à droga. O coeficiente de correlação média entre os pacientes e enxertos é 0,94, melhor do que linhas celulares de cancro de recapitular o padrão de tumor original expressão. Descobrimos que a principal mudança expressão ocorreu no enxerto de tecido de tumor humano em ratos, e as expressões de genes eram mais estáveis ​​em camundongos mais passagens. Meta-análise de vários tipos de cancro revelou que alguns genes que foram diferencialmente expressos frequentemente nos xenoenxertos de ratinho, foram altamente enriquecidas em matrizes extracelulares e da resposta imune. sensibilidade de drogas tem de PDX geralmente recapitula a sensibilidade de droga real no tumor do paciente, exceto em situações específicas, como quando as expressões de genes de rato PDX são extremamente alterado ou genes alvo de drogas são significativamente diferencial.

Métodos

expressão Gene

Nós pesquisados ​​banco de dados GEO por palavras-chave “tumor” e “de xenotransplante”, mantendo apenas conjuntos de dados com dados de expressão de ambos biópsia paciente e xenoenxerto mouse. Totalmente foram coletadas 9 conjuntos de dados que envolvem 8 tipos de tumores. matriz de expressão e de informação plataforma de microarray foram baixadas por pacote R “GEOquery”. matriz de expressão era quartil normalizado e log-transformados para pré-processamento [15]. Os valores de expressão gênica foram definidos como a mediana dos níveis de expressão das sondas.

Comparação de câncer de biópsia paciente e PDX

Eu emparelhei manualmente os pares paciente-xenotransplante, verificando descrições de amostra e publicações relacionadas. As amostras de câncer de biópsia paciente foram rotulados como F0, xenotransplantes rato foram rotulados como F1, F2 …… (passagens desconhecidas foram marcados por F?). similaridade expressão foi avaliada pelo coeficiente de correlação de Spearman (SRCC). mudança vezes foi calculado para cada “VS. tumor humano xenotransplante “e” VS. xenotransplante xenotransplante “par e corte 1.5 foi utilizado para rastrear genes diferencialmente expressos.

enriquecimento funcional em bancos de dados ir e KEGG foram realizadas por DAVID [16]. drogas que interagem foram pesquisados ​​a partir do banco de dados ‘cancerresource’ (https://bioinf-data.charite.de/cancerresource). alvos de drogas foram obtidos a partir drugbank V4.1 [17]

Comparação de diferentes modelos de cancro

Foram comparados três métodos para avaliar fármacos anti-cancerígenos:. 1) xenoenxerto derivado do paciente, 2) célula cancerosa A linha, 3) tecidos tumorais formam outros pacientes. Nós consideramos apenas os pacientes que tiveram modelo PDX e seus tipos de câncer correspondentes tiveram amostras disponíveis no 2) e 3) (S3 tabela). Expressão de linhas celulares de cancro foram obtidos a partir GDSC (Genomics de sensibilidade às drogas em Câncer), um banco de dados contém a expressão do gene e os dados de sensibilidade às drogas (concentração inibitória de metade máxima, IC50) para 138 drogas anticâncer em quase 700 linhas celulares de cancro [18]. dados de expressão de tecidos tumorais humanos foram baixados de GSE2109 (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE2109), que consistia em 2158 a partir de matrizes de tumores sólidos. Ao combinar conjuntos de dados a partir de diferentes estudos, é necessário normalizar os dados para remover o efeito de lote [19,20]. Portanto, mantivemos genes disponíveis em todas as matrizes, e realizada a normalização entre os estudos por função “combate”, em R.

Previsão da resposta à droga a partir de dados de expressão

A droga anticâncer amplamente utilizado, cisplatina, foi selecionado como um exemplo para avaliar a resposta de drogas. a expressão do gene e os dados IC50 cisplatina, para 497 linhas celulares de cancro foram baixadas a partir do banco de dados GDSC. Para simular a mudança de expressão em camundongos PDX, foram geradas aleatoriamente conjuntos de dados de simulação dos dados de expressão GDSC. Fold mudança de perfis de expressão de gene foram simulados a partir de uma distribuição normal (ND), e depois multiplicado por GDSC dados para obter os dados de expressão simulados. Geramos 10500 conjuntos de dados de simulação, alterando o desvio padrão (DP) ND de 0-0,2 e gerando aleatoriamente ND 500 vezes para cada SD. SRCC entre perfis de expressão simuladas e reais foi calculado para cada linha de células, e sua média foi utilizado para medir a mudança de expressão em dados de simulação.

Paul et al. desenvolvido um método de regressão passeio que prevê a resposta clínica do fármaco a partir do nível de expressão do gene [21]. Nós utilizado este método para treinar um modelo de verdadeira expressão GDSC e os dados IC50 cisplatina [18]. O SRCC entre IC50 real e previu IC50 foram chamados de “SRCC_IC50”. Aplicou-se o modelo de previsão de conjuntos de dados de expressão simulados, calculadas “SRCC_IC50”. Para remover o efeito do modelo de previsão e avaliar a diferença de sensibilidade às drogas de forma eficaz “, SRCC_IC50” foi dividido por 0,84, que é o valor de “SRCC_IC50”, quando foi aplicado o modelo de predição de dados de treinamento.

Resultados

Expression semelhança entre pacientes e PDXs câncer

Nós baixado e normalizados 9 PDX conjuntos de dados de expressão de bancos de dados geográficos, incluindo o carcinoma hepatocelular, câncer colorretal, câncer de mama, adenocarcinoma ductal pancreático, cabeça e pescoço carcinoma de células escamosas , carcinoma adenóide cístico, leucemia linfoblástica aguda e câncer de pulmão (Tabela 1). Meta-análise destes 9 conjuntos de dados foi realizada de compreensão sistemática a similaridade de expressão entre os pacientes e PDXs cancerosas. No total, 58 pacientes têm dados de expressão de ratos PDX, a passagem PDX variou de 1 a 16. coeficiente de correlação de Spearman (SRCC) foi utilizado para comparar a “VS. tumor humano 56 xenoenxerto “pares e 23” VS. xenotransplante xenoenxerto “pares.

Figura 1A ilustra a heatmap de SRCC em vários tipos de comparações e diferentes conjuntos de dados de câncer. O SRCC mediana de diferentes conjuntos de dados de cancro varia 0,82-0,97. Correlações entre a maioria dos pacientes com tumor e PDX são maiores do que 0,9, mesmo para PDXs 10-geração. A distribuição de todo o SRCC é mostrado na Figura 1B. Sua média é de 0,91, média é de 0,94, eo desvio padrão é de 0,10. SRCC abaixo de 0,76 (média menos 1,5 desvio padrão) é considerado como o outlier. Existem 5 valores discrepantes entre 79 comparações e eles só existem em GSE45153 e GSE6465. Nós ignorado estes 5 valores extremos nas análises subsequentes. Então, nós nos concentramos em três conjuntos de dados (GSE15240, GSE35144, GSE46385) com ambos “VS. tumor humano xenotransplante “e” VS. xenotransplante xenoenxerto de “pares (Fig 1C). Os SRCCs em “VS. tumor humano xenotransplante “pares são significativamente inferiores SRCCs em” VS. xenotransplante xenoenxerto “pares (Wilcox teste p = 0,0005). Ele sugere que a mudança de expressão entre o tecido de cancro humano e modelo PDX é muito maior do que a variação entre PDXs. expressões gênica em PDX são majorly no enxerto de tecido de tumor humano em ratinhos, enquanto as expressões gênicas de PDX são robustos através de múltiplos transplantes.

(A) Heatmap mostrando coeficiente de correlação de Spearman (SRCC) de 8 cancros em 9 conjuntos de dados GEO. F0 indica câncer de biópsia paciente, F1 é o 1

st passagem PDX, F2 é a 2

nd passagem PDX, …, F? é o PDX cuja passagem não está clara. (B) Boxplot que mostra a distribuição de SRCC. A linha vermelha é a média menos 1,5 desvios-padrão. (C) A comparação da similaridade entre “versus de tumor humano xenotransplante “(azul) e” VS. xenotransplante xenotransplante “(vermelho).

Comum genes diferencialmente expressos compartilhados entre diferentes tipos de câncer

Foram triados genes diferencialmente expressos em” VS. tumor humano “comparações de xenoenxerto, utilizando cinco conjuntos de dados de expressão de três plataformas de microarray: GPL570 (GSE46385, GSE35144, GSE15240), GPL6884 (GSE57491) e GPL15207 (GSE55828). O número de genes regulados positivamente varia de 2 a 76, o número de genes regulados de deslocamento varia de 14 a 656 (Tabela S1). Figura 2A mostra o número de genes que são expressos diferencialmente em, pelo menos, uma de comparação emparelhada em cada conjunto de dados. Alguns genes diferencialmente expressos são compartilhados em vários conjuntos de dados, especialmente para os três conjuntos de dados de mesma plataforma GPL570 (Fig 2B). Também comparamos genes diferencialmente expressos em “VS. xenotransplante xenoenxerto de “pares. O número de genes regulados positivamente varia de 1 a 55, o número de genes regulados de deslocamento varia 1-91 (Tabela S1). Muito poucos genes são simultaneamente alterados no “contra xenoenxerto xenoenxerto “pares em dois conjuntos de dados (Fig 2c).

(A). Genes em “VS. tumor humano “comparações de xenotransplante em cinco conjuntos de dados. (B) Genes em “VS. tumor humano xenotransplante “comparações, usando apenas três conjuntos de dados no mesmo GPL570 plataforma. (C) Genes em “VS. xenotransplante xenoenxerto “comparações.

Para entender a mudança comum de PDXs em diferentes tipos de câncer e pacientes, foram selecionados genes diferencialmente expressos comuns entre biópsia de tumor humano e PDXs. Existem 48 genes que são expressos diferencialmente em mais do que dois conjuntos de dados de IGE e mais do que doentes com cancro da metade (S2 tabela). Expressão heatmap destes genes é mostrado na Fig 3A. Quase todos “VS. tumor humano xenotransplante “pares são agrupados juntos (exceto GSE15240) e todos” VS. xenotransplante xenotransplante de pares “estão em outro cluster. Desde GSE15240 têm apenas dois “VS. tumor humano xenoenxerto de “pares e o número de genes diferencialmente expressos por estes dois pares é menor do que o número de mais” versus de tumor humano xenotransplante “pares em outros conjuntos de dados, GSE15240 não é agrupado com os outros.

(A) Expressão heatmap de 48 genes que foram diferencialmente expressos em mais de pacientes com câncer e meio e mais de dois tipos de câncer. (B) Número de genes diferencialmente expressos que têm interação com drogas anticâncer.

Para avaliar se genes diferencialmente expressos comuns partilhados entre os diferentes tipos de câncer pode ser causado por alguns dados dominantes, removemos um conjunto de dados e selecionados genes dos permaneceram quatro conjuntos de dados cada tentativa. Obtemos 45, 25, 57, 106, e 73 genes ao remover GSE46385, GSE35144, GSE15240, GSE57491 ou GSE55828, respectivamente; 15 genes permanecem em todas as condições (S1A FIG). Entre 48 genes diferencialmente expressos comuns, 15 genes são mantidos, não importa qual conjunto de dados é removida, e outros são mantidos em mais de 3 condições (S2 tabela). GSE35144 são os dados dominantes, cujos “VS. tumor humano xenoenxerto “pares é máxima. Após GSE35144 é removida, o número de “genes diferencialmente expressos comuns” é 25. Mas há ainda aree 16 genes sobrepostos com anteriores 48 genes (S1B FIG). Então nós fizemos agrupamento análise para provar com novos genes selecionados (S2 FIG). Os resultados de agrupamento altamente semelhantes sugerem que o grupo de “VS. tumor humano xenoenxerto “pares não são causados ​​por alguns dados dominantes. Nossos resultados demonstram que vários tipos de câncer compartilham algumas mudanças de expressão semelhantes em “VS. tumor humano xenoenxerto “pares.

Funções de genes diferenciais em PDX e potencial associação com medicamentos contra o câncer

Desde 48 genes são diferencialmente expressos em vários PDXs, suas funções são importantes para compreender o enxerto de cancro biópsia paciente a ratinhos. Funcional análise mostram enriquecimento que 48 genes são enriquecidos na “matriz extracelular”, “interacção-receptor ECM”, “resposta imunológica” ou termos similares, e muitos genes codificam sinal ou proteínas secretadas (Tabela 2). Nós definimos uma pontuação robustez para a função enriquecido, a porcentagem que esta função é significativamente enriquecido (Benjamini valor P 0,01) ao analisar conjuntos de genes diferencial em cada “VS. tumor humano xenotransplante “par. pontuações mais altas indicam estas funções enriquecidas são suportados pela maioria dos únicos conjuntos de dados. A matriz extracelular é um componente importante das células do estroma, e desempenha um papel importante no microambiente tumoral [22]. genes diferencialmente expressos em matrizes extracelulares são constituídas com o relatório anterior que as células de estroma humano foram substituídas por células do estroma ratos [14]. resposta imune é um evento frequente durante alotransplante e xenotransplante. Embora os ratos imunodeficientes são usados ​​para evitar a rejeição do tecido tumoral humano, alguns genes relacionados ao sistema imunológico humano são expressos diferencialmente.

Entre 48 genes, 18 genes têm interagindo drogas em bases de dados públicas e 12 genes foram relatados para ser alvos de drogas (S2 tabela). C1QB e C1QC codificar um dos principais constituintes do subcomponente do complemento humano, que são alvos de 18 medicamentos. CD14, FCGR3A, FCGR3B, HLA-DPA1, HLA-DPB1, e HLA-DRA desempenham um papel no sistema imunitário. CCL2 é um dos genes de citocinas, envolvidas em processos inflamatórios e imunorreguladora. genes de colagénio COL1A2 e COL3A1 são as principais proteínas estruturais da matriz extracelular e em tecido conjuntivo. MMP12 e VCAM1 participar na organização da matriz extracelular. Figura 3B mostra o número de interagir genes para cada fármaco. Por exemplo, alemtuzumab tem interacção com quatro genes expressos diferencialmente. Embora realmente não pode ocorrer essas interações, os pesquisadores devem prestar mais atenção a eles quando PDX é usado para avaliar o efeito de drogas, especialmente quando a droga é suposto ter potenciais interacções com estes 18 genes.

modelo do rato PDX mostra vantagens em comparação transcriptoma

Antes PDX é amplamente utilizado como modelos pré-clinicos, as linhas celulares derivadas de tumor têm sido utilizados durante muitos anos para a avaliação de agentes anti-cancro candidato [23]. Outra maneira é inferir resposta clínica de pacientes com tumor com características moleculares da patologia e semelhantes, tais como o perfil de expressão e variações genómicas [24-26]. Aqui comparamos a expressão de genes de pacientes com câncer, com três tipos de modelos: PDX, linhas de células de tumor, e outros pacientes com os mesmos tipos de câncer. Estamos focados em grandes cancros intestino, fígado e pâncreas que tiveram dados de expressão disponíveis (S3 tabela). SRCCs entre pacientes com câncer (F0) e amostras em diferentes modelos foram calculados para obter a amostra mais semelhante com max SRCC. Boxplots de SRCCs são mostrados na Fig 4. pacientes de cancro são mais parecidos com o próprio xenoenxertos derivados em todos os conjuntos de dados. Os resultados de outros dois tipos de modelos não são consistentes. Os pacientes em GSE35144 têm maior SRCC quando comparado com linhas celulares de cancro, enquanto que os doentes em GSE55828 têm maior SRCC quando comparada com outros pacientes de cancro primário (Fig 4). Isto reflecte a limitação da corrente de painel de linha de células e-tumor primário do conjunto de dados, tais como a perda do microambiente, a representação incompleta da diversidade do tumor. Portanto, xenotransplantes ratos construídos a partir de pacientes originais melhor apresentar as características dos tumores e dos ratos PDX são melhores modelos de câncer do que as linhas celulares.

O eixo Y é o coeficiente de correlação máximo de perfis de expressão gênica entre F0 e modelos de cancro.

Efeito da mudança de expressão em resposta à droga

Uma das aplicações mais importantes do PDX é a seleção pessoal de droga para pacientes com câncer. Embora PDX é muito semelhante com biópsia do paciente, ainda é necessário compreender o efeito da mudança de expressão ligeira (entre paciente e PDX) sobre a sensibilidade à droga. Como não existem dados de resposta de drogas de ambos os pacientes e PDXs em domínio público, portanto, gerou vários conjuntos de dados simulados a partir de dados GDSC e usaram um modelo computacional para prever a sensibilidade de cisplatina (valor de IC50). SRCCs entre dados de expressão simuladas e reais foram usados ​​para medir a mudança de expressão, simulando a mudança da biópsia do tumor para PDX. O “SRCC_IC50” relativo foi utilizado para medir o efeito da mudança de expressão da sensibilidade de drogas (seção método para descrição detalhada ver). Os resultados da simulação são ilustrados na figura 5. Em geral, maior a mudança de expressão resultará em menor consistência na resposta à droga. Quando a correlação entre a expressão do paciente e diminui PDX 1-0,82, a correlação média de sensibilidade ao fármaco diminui 8% (1-0,92). Como mencionado acima, a mediana do SRCC “versus de tumor humano xenoenxerto “é de 0,94. A similaridade correspondente em respostas de drogas é 0,97, assim, 6% de mudança de expressão em PDX resulta em diferença de 3% na sensibilidade de drogas. Devido à complexidade da resposta à droga, os números exatos dos resultados da simulação podem variar ligeiramente, na realidade, ao passo que a tendência deve ser o mesmo entre a simulação ea realidade. Portanto, a sensibilidade de drogas tem de PDX em certa medida, recapitula a sensibilidade de droga real no tumor do paciente.

SRCC entre os dados de expressão simulada e real foi utilizada para medir a mudança de expressão. IC50 de conjuntos de dados simulados foram previstos por um modelo de regressão de cumeeira. O “SRCC_IC50” relativo para conjuntos de dados simulados foram utilizados para medir o efeito da mudança de expressão da sensibilidade de drogas.

Discussão e Conclusão

paciente de cancro xenotransplantes derivados têm sido amplamente estudados em câncer clínica biologia, devido a sua aplicação valiosa na avaliação de medicamentos anticâncer e na medicina pessoal. Estudos anteriores focar os métodos de construção com sucesso PDXs e melhorar a taxa de enxerto. Algum trabalho em comparação a característica morfológica e molecular de tumores de pacientes e xegnorafts do rato, e provou que PDX preservadas as características do tumor do paciente. No entanto, essas conclusões foram obtidas a partir de um tipo específico do cancro e uma pequena quantidade de xenoenxertos de ratinho. dados de expressão PDX acumulada permite a comparação mais abrangente de tumores xenoenxerto com tumores primários de pacientes

Foi realizada uma meta-análise de PDX transcriptoma, cobrindo 8 tipos de câncer, 58 pacientes com câncer, 48 precoce. ( = 3) PDXs , 36 PDXs distantes e 19 PDXs com passagens desconhecidas. Os resultados confirmaram que a PDX foi muito semelhante com os tumores de pacientes (mediana SRCC = 0,94), e a sua semelhança era mais elevada do que a semelhança com outras linhas celulares ou em pacientes mesmo tipo de cancro. mudança de expressão de PDX e ocorreu principalmente na progressos enxerto de tumores humanos em ratos. Os resultados transcriptomic combinando identificou 48 genes que foram alterados em mais de metade dos pacientes com câncer e com diferentes tipos de câncer. Estes genes participam de microambiente do tumor e a resposta imune. Um estudo de simulação mostrou que 6% de mudança de expressão em PDX foi acompanhada por diferença de 3% na sensibilidade de drogas. Devido à complexidade da resposta à droga, na realidade, os números exatos dos resultados da simulação podem ser imprecisos na resposta à droga real. No entanto, a tendência deve ser o mesmo entre a simulação ea realidade: maior mudança no nível de expressão resultará em menor consistência na resposta à droga

modelo animal é semelhante à condição humana, mas eles não são exatamente iguais.. Embora modelo animal pode ter algumas limitações, devido à diferença de expressão ou regulação entre animais e humanos, experiências com animais têm sido amplamente utilizados para ajudar a compreender a biologia humana. Portanto, nós demonstramos que PDXs é até agora o melhor modelo e qualidade câncer de controle é necessário durante o enxerto e mais passagens subsequentes: Monitorando a semelhança entre expressão PDX e tumor do paciente, verificando a mudança de genes biologicamente importantes, et al. Nossas descobertas são úteis para o desenvolvimento e aplicação de modelos PDX.

Atualmente, a expressão do gene microarray é a principal tecnologia que é utilizada no estudo PDX. No futuro, outras tecnologias será mais frequentemente utilizada para construir o perfil molecular completa de PDX, tais como seqüenciamento RNA, array SNP, todo o genoma /sequenciação exão, e sequenciamento de metilação. Estas informações irão ilustrar com mais precisão as características do PDX como a contaminação do mouse no tumor PDX, mutações específicas-PDX e subclones devido à heterogeneidade do tumor. Mais e mais modelos PDX será acumulada e um grande banco de dados “sensibilidade PDX-drogas” será construído. Os médicos poderiam selecionar fármacos adequados para pacientes com câncer, com base nos dados de resposta de drogas de PDX auto-derivado ou PDXs similares no banco de dados. Estudos de PDX irá promover a terapia do câncer personalizado e nova descoberta de drogas em um nível superior.

Informações de Apoio

S1 Fig. Comuns genes diferencialmente expressos em ratos PDX.

(A) diagrama de Venn de genes. Cada vez que removeu um conjunto de dados, e selecionou os genes diferenciais comuns de os restantes quatro conjuntos de dados. (B) sobreposição de genes ao utilizar todos os conjuntos de dados ou remoção GSE35144

doi:. 10.1371 /journal.pone.0124780.s001

(TIF)

S2 Fig. Expressão heatmap de genes diferencialmente expressos em ratos comuns PDX.

Gene foram seleccionados por um), utilizando cinco conjuntos de dados, B) removendo GSE15240, C) remoção GSE46385, D) remover GSE35144, e) remover GSE55828, e F) remoção GSE57491.

doi: 10.1371 /journal.pone.0124780.s002

(TIF)

S1 Table. Genes diferencialmente expressos em “VS. tumor humano xenotransplante “e” VS. xenotransplante xenoenxerto “comparações

doi: 10.1371. /journal.pone.0124780.s003

(XLS)

S2 Table. Uma lista de 48 genes que foram diferencialmente expressos em mais de metade “versus de tumor humano xenotransplante “. pares

As drogas que interagem e drogas-alvos foram obtidos a partir drugbank e” “bases de dados cancerresource

DOI: 10.1371. /journal.pone.0124780.s004

(XLSX)

S3 Tabela. Três tipos de cânceres que têm dados de expressão de PDX na base de dados GEO, mais de 7 linhas celulares em GDSC conjunto de dados, e mais de 7 amostras de tumores em GSE2109

doi: 10.1371. /Journal.pone.0124780.s005

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Reconhecimentos

Agradecemos a leitura crítica e valiosos comentários do Dr. Chao Li.