白血病との戦いでいかに大きなデータが動員されているか慢性骨髄性白血病塗抹標本。 パウロ・エンリケ・オルランディ・モウラン、ウィキメディア・コモンズ経由。, のCC BY-SA

健康な細胞機能は、よく調整された遺伝子活性に依存します。 驚くほど複雑な相互作用ネットワークを介して、約 30,000 個の遺伝子が協力して、それぞれの遺伝子の微妙なバランスを維持しています。 37.2兆個の細胞 人体に

大まかに言えば、がんは遺伝子の変化または突然変異によってこのバランスが崩れることです。 突然変異は、通常は細胞の分裂を指示する遺伝子の過剰活性化、またはがんの発生を抑制する遺伝子の不活性化を引き起こす可能性があります。 突然変異を起こした細胞が分裂すると、その娘細胞に突然変異が伝わります。 これにより、機能していない異常な細胞が蓄積され、それががんとして認識されます。

私たちの研究室 特定のがんがどのように発生するかを理解することに焦点を当てています。 慢性骨髄性白血病 または CML – 機能します。 英国では毎年700人以上の患者が発生しており、 100,000オーバー 世界中で CML と診断されています。 最近の進歩の後、 ほとんど90% 65 歳未満の患者の割合は現在 XNUMX 年以上生存しています。

しかし、大多数の患者においてCMLは現在不治の病であり、生涯にわたる治療は患者が副作用や薬剤耐性が生じる可能性を抱えながら生きなければならないことを意味する。 生き残るCML患者の数が増加するにつれて(そして患者40,000人あたり年間治療費が70,000万ポンドからXNUMX万ポンドかかる)、医療サービスにかかる負担が増大している。


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単一の突然変異

CML はおそらく、単一の突然変異という点で癌の中で独特です。 BCR-ABL、病気の生物学の根底にあります。 この突然変異は単一の 白血病幹細胞しかし、白血病細胞が引き継ぎ、血液生成の健全なプロセスをブロックすると、血液と骨髄全体に広がります。 BCR-ABL の存在は、数千の遺伝子の活性に影響を及ぼし、これらの細胞が血球としての通常の機能を果たすのを妨げます。

薬物 この突然変異の異常な影響を特異的に中和する薬剤が 2000 年代初頭から臨床に導入されました。 これらの薬剤はCML患者ケアに革命をもたらしました。 現在、多くの人が白血病を良好にコントロールしながら比較的普通の生活を送ることができています。

しかし、これらの薬剤はもともと変異した白血病幹細胞のより成熟した娘細胞を殺すものの、がんとの闘いにおける「特効薬」としての当初の宣伝に完全には応えていない。 これは、白血病幹細胞の元の「種子」集団が存在するためです。 治療を回避する, 骨髄の中に眠っている 治療を中止したときに新たながんの増殖を刺激するため。

CMLを真に治療するには、白血病幹細胞を暴露し、その内部の仕組みを理解し、根こそぎにする必要があります。 そのためには、彼らについてもっと学ぶ必要があります。 彼らは、より成熟した相手をいとも簡単に殺してしまう治療を受けて、どうやって生き延びるのでしょうか? どの過剰活性遺伝子または不活性化遺伝子がそれらを保護しますか?

これらの質問に対する答えは、生物学的な「ビッグデータ」の分析にあると私たちは信じています。 ゲノムスケールのテクノロジーにより、科学者はゲノム内のすべての遺伝子の活性(または「発現」)を、任意の細胞集団において、あるいは単一細胞のレベルでさえも同時に測定できるようになりました。 白血病幹細胞から生成された発現データと、健康な血液幹細胞から生成された同じデータを比較すると、白血病との闘いにおいて潜在的に標的となり得る単一遺伝子または遺伝子ネットワークが明らかになります。

ビッグデータが助けになる

Bloodwise とスコットランドがん財団からの資金提供を受けたプロジェクトで、私たちは次のようなものを作成しました。 リューコミクス。 このオンライン データ ポータルには、グラスゴー大学の研究所を含む世界中の専門研究所からの豊富な CML 遺伝子発現データがまとめられています。

私たちの目的は、CML でのビッグデータ分析を取り巻くボトルネックを解消することです。 各データセットは手動による品質チェックを受け、必要なすべてのチェックが行われます。 計算処理 遺伝子発現に関する情報を抽出します。 これにより、専門的な計算アプローチのトレーニングがなければ、学者や臨床医が以前は簡単にアクセスできなかったデータに即座にアクセスして解釈できるようになります。

これらのデータを XNUMX つのリソースに統合すると、バイオインフォマティシャン (生物学におけるビッグ データ分析の専門家) による大規模で計算量の多い研究作業も可能になります。 計算上の観点から見ると、CML は単一の変異によって引き起こされるという事実により、CML はがん幹細胞にとって魅力的な疾患モデルとなります。 ただし、既存のデータセットはサンプル数が少ない傾向があり、その可能性が制限される可能性があります。

利用可能なサンプルが多ければ多いほど、がん幹細胞の生物学にとって重要である可能性のある微妙な変化を検出する能力が高くなります。 世界中で利用可能な CML データセットをすべて統合することで、サンプル サイズが大幅に増加し、データセットあたり 100 から XNUMX から合計 XNUMX 以上になりました。 これは、遺伝子発現データを分析してこの病気の根底にあるメカニズムを明らかにする前例のない機会を提供します。

3月2017の時点で、 ポータル パブリックドメインで稼働しています。 私たちは、この新しい資源を最大限に活用する方法について研究者を訓練することを目的として、スコットランドをツアーし、国際会議で発表する予定です。 最終的には、このツールが CML との戦いにおいて新しいアイデアやアプローチにつながり、より多くの資金を集められることを願っています。 また、世界中の研究センターからの CML データのリアルタイム表示を拡大し続ける一方で、他の種類の白血病からのデータの組み込みも開始する予定です。

近年、標的療法は 非常に重要な がんの研究で。 これらのデータを CML 研究コミュニティに提供することで、 リューコミクス私たちは、がんの原因となる白血病幹細胞に関する新たな研究を動員し、最終的には健康な細胞に影響を与えることなく白血病幹細胞を標的とする治療法を設計したいと考えています。 私たちのデータベースは、このプロセスにおける重要な足がかりとなります。

著者について

ローナ・ジャクソン博士候補者(ポール・オゴーマン白血病研究センター)、 グラスゴー大学 リサ・ホップクロフト研究員(がん科学研究所)、 グラスゴー大学

この記事は、最初に公開された 会話。 読む 原著.

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