自上世紀五十年代初首個人類癌細胞系HeLa誕生以來，這種具有穩(wěn)定遺傳背景和無限繁殖能力的臨床前（pre-clinical）腫瘤模型一直都是生物醫(yī)學的主要實驗對象之一。盡管癌細胞系并不能百分之百還原真實腫瘤環(huán)境，在部分情形下甚至存在顯著差異，但其在DNA突變、基因表達、表觀遺傳特征等方面的多樣性還是為研究人員在不同背景下研究腫瘤發(fā)生發(fā)展的機制及開發(fā)相應(yīng)的精準療法做出了巨大貢獻【1】。

圖片引自：https://www./news/writing-book-cancer-knowledge

為了深入并準確地刻畫癌細胞系的遺傳特征，來自美國Broad研究所、Dana-Farber癌癥研究所和Novartis生物醫(yī)學研究所的多個課題組于2012年合作完成了“癌細胞系百科全書”（Cancer Cell LineEncyclopedia, CCLE）計劃，對覆蓋三十多種組織來源的947種人類癌細胞系進行了大規(guī)模深度測序，整合了DNA突變、基因表達和染色體拷貝數(shù)等遺傳信息【2】。該數(shù)據(jù)庫在向公眾開放的七年時間里，已經(jīng)成為癌癥基因組學的標準參考數(shù)據(jù)庫之一：原始論文迄今已被引用約3500次，而僅在2017年9月至今的19個月里就有來自全世界129個國家的88000名用戶訪問了該數(shù)據(jù)庫。

隨著多組學測序技術(shù)和癌癥精準醫(yī)學向縱深發(fā)展，CCLE數(shù)據(jù)庫也不斷在癌細胞系數(shù)量和測序信息維度等方向上進行著更新。2019年5月9日，CCLE項目組在Nature上發(fā)表長文Next-generation characterization ofthe Cancer Cell Line Encyclopedia，報道了癌細胞系百科全書的重大更新。

在之前已有的DNA突變、基因表達和染色體拷貝數(shù)信息之外，CCLE項目人員對1000余種癌細胞系做了以下幾個方面的全新大規(guī)模分析（下圖）：1）對899種癌細胞系的213類蛋白質(zhì)進行了基于反向蛋白質(zhì)陣列（reverse-phase protein array, RPPA）的定量分析；2）對1019種癌細胞系進行了基于深度RNA測序（RNA-sequencing）的基因表達和可變剪切定量分析；3）對326種癌細胞系進行了全外顯子測序（whole-exomesequencing, WES）和對329種癌細胞系進行了全基因組測序（whole-genome sequencing）；4）對843種癌細胞系進行了基于簡化重亞硫酸鹽測序（reduced representation bisulfide sequencing, RRBS）的啟動子甲基化水平定量分析；5）對954種癌細胞系進行了miRNA表達定量分析；6）對897種癌細胞系進行了組蛋白修飾水平定量分析；7）對928種癌細胞系的225類代謝物進行了定量分析。

第二版癌細胞系百科全書的發(fā)布使研究人員除了能更全面詳細地了解癌細胞系本身的遺傳特征之外，更重要的是能夠從多組學和基因調(diào)控多層次的角度深入研究這些特征與腫瘤對特定基因的依賴程度和對藥物治療的反應(yīng)性等表型之間的關(guān)聯(lián)。利用同樣由前述三個研究機構(gòu)發(fā)表的癌癥依賴性圖譜數(shù)據(jù)庫（Cancer Dependency Map），探究單基因敲降或敲除對癌細胞增殖的影響，從而表征基因必要性（essentiality）【3-5】，研究人員著重解析了全新的癌細胞系多組學特征對其基因依賴性的影響，從中發(fā)掘出的新抑癌機制將可能轉(zhuǎn)化為精準治療的靶標。

啟動子甲基化作為一類主要的表觀遺傳調(diào)控機制，與癌癥基因的異常表達具有相當程度的關(guān)聯(lián)【6】。在該項研究中，研究人員分析了基因的啟動子甲基化水平與某種癌細胞系對其依賴性的相關(guān)程度，發(fā)現(xiàn)多個組織特異轉(zhuǎn)錄因子的啟動子甲基化水平與癌癥依賴性顯著負相關(guān)（下圖a）。例如，轉(zhuǎn)錄因子SOX10幾乎只在黑色素瘤（melanoma）中具有極低的啟動子甲基化水平和較高的基因表達水平（下圖b），而這正好對應(yīng)了黑色素瘤細胞系對SOX10的強依賴性（下圖c）；相反，在由啟動子高甲基化導(dǎo)致的SOX10表達極低的細胞系中，對其進行敲除幾乎不影響細胞增殖水平。這一結(jié)果從啟動子甲基化水平的角度令人信服地解釋了基因表達水平?jīng)Q定基因必要性的機制。

與啟動子甲基化類似，組蛋白修飾也是一類重要的基因表達表觀調(diào)控機制，且在腫瘤發(fā)生過程中扮演重要角色【7】。因此，研究人員分析了不同癌細胞系之間的組蛋白修飾差異并試圖解釋導(dǎo)致這種差異的原因。利用聚類分析方法，研究人員發(fā)現(xiàn)具有類似組蛋白修飾特征的癌細胞系往往亦共享同一類表觀遺傳調(diào)控因子的突變特征。例如，研究人員找到了一個具有高水平H3K18和H3K27乙酰化的癌細胞系群，而這些細胞系中的乙酰轉(zhuǎn)移酶EP300或CREBBP幾乎都具有截短突變（truncating mutation），暗示了與前者的緊密關(guān)聯(lián)。這一結(jié)果展示了對表觀遺傳信息的系統(tǒng)性描繪有助于理解表觀調(diào)控因子本身異常所引起的功能性后果。

在基因表達的轉(zhuǎn)錄后調(diào)控機制中，可變剪切（alternative splicing）無疑是一個關(guān)鍵步驟，其導(dǎo)致的RNA穩(wěn)定性異常、翻譯功能異常及翻譯產(chǎn)物異常等變化在腫瘤發(fā)生過程中均具有顯著推動作用【8】。同一基因在不同癌細胞系中的不同剪切模式可能影響了相應(yīng)癌癥類型對這一基因的依賴程度。為了識別具有這一特征的基因，研究人員檢查了基因外顯子保留率（exon inclusion rate，具有某一特定外顯子的轉(zhuǎn)錄本在所有轉(zhuǎn)錄本中的比例）和基因表達水平分別與基因必要性的相關(guān)程度，發(fā)現(xiàn)p53負調(diào)控蛋白的編碼基因MDM4的外顯子保留率與其在癌細胞系中的被依賴程度高度正相關(guān)，而其基因表達水平卻不存在這種特征（下圖左）。為了探究MDM4的這一剪切——依賴關(guān)聯(lián)是否與其對p53的負調(diào)控效應(yīng)有關(guān)，研究人員比較了p53野生型與p53突變型癌細胞系中MDM4剪切模式對其必要性的影響，結(jié)果發(fā)現(xiàn)MDM4的6號外顯子丟失使其失去腫瘤依賴性的效應(yīng)僅在具有正常p53的癌細胞中存在（下圖右）。將RNA可變剪切納入癌細胞系百科全書無疑增強了對腫瘤發(fā)生機制的理解。

最后，研究人員還分析了基于RPPA的200多種蛋白表達水平的直接定量在分析基因必要性上的意義。研究人員首先觀察到盡管RNA水平與蛋白水平的相關(guān)性總體上較高，但在部分癌細胞系中兩者關(guān)聯(lián)相當有限（下圖左），這表明利用RNA表達水平與基因必要性做關(guān)聯(lián)分析可能導(dǎo)致較高的錯誤率。當研究人員比較蛋白水平和RNA水平兩者與基因必要性相關(guān)程度的差異時，發(fā)現(xiàn)SHP2等基因的蛋白水平與其必要性顯著正相關(guān)，而RNA水平則無此效應(yīng)（下圖右）。這一結(jié)果表明，對部分基因來說通過其RNA表達水平間接推測蛋白表達水平不僅可能產(chǎn)生非常大的結(jié)果誤差，更重要的是可能對下游功能性分析造成誤導(dǎo)。

總之，CCLE對上千種癌細胞系的多組學圖譜深度解析、對海量數(shù)據(jù)的開放共享、與外延的多類數(shù)據(jù)庫的聯(lián)合分析，為癌癥基因組學和癌癥精準治療的發(fā)展做出了巨大貢獻，是生物醫(yī)學領(lǐng)域內(nèi)不可多得的寶貴資源。

梁晗（美國德州MD  Anderson癌癥中心）

癌癥是一組高度異質(zhì)性的疾病。這種異質(zhì)性不僅體現(xiàn)在不同癌種之間，也體現(xiàn)在同一種癌癥不同病人的腫瘤之間。精準癌癥醫(yī)學的核心就是通過病人腫瘤的分子特征來確定個體化最優(yōu)的治療方案。歷時10年完成的癌癥基因組圖譜（The Cancer Genome Atlas, TCGA）通過高通量的組學技術(shù)對33種癌癥類型的 >11000病人的腫瘤進行了最全面的分子描述，從而為精準治療提供了一個豐富的知識寶庫。 5月9日的《自然》發(fā)布了癌癥細胞系的新一代百科全書（the Cancer Cell Line Encyclopedia， CCLE），在以往的分子數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，對>1000個細胞系又全面地更新了遺傳突變， RNA 剪接， DNA甲基化，組蛋白修飾， microRNA  表達和蛋白質(zhì)表達的數(shù)據(jù)。這個資源與癌癥基因組圖譜高度互補，為研究癌癥機理和精準醫(yī)學實施又添一個關(guān)鍵利器。

CCLE 對于臨床轉(zhuǎn)化的意義在于以下幾點。首先，TCGA代表在病人腫瘤中發(fā)現(xiàn)的分子特征和規(guī)律，具有直接的臨床意義，但是在高維度，大樣本的病人組學數(shù)據(jù)中尋找有意義的分子規(guī)律猶如大海撈針，容易受到樣本偏見和腫瘤純度等因素的影響，而具有廣泛多樣的CCLE 細胞系組學數(shù)據(jù)提供了一個獨立的驗證集，可以幫助確定所發(fā)現(xiàn)分子規(guī)律的可靠性和優(yōu)先級。第二，病人腫瘤中的規(guī)律大多是分子特征之間的相關(guān)性，但相關(guān)性不一定代表直接的因果關(guān)系和分子相互作用。而癌癥細胞系卻可通過實驗手段定向干擾某一分子特征，從而直接研究不同分子或同一分子不同層面調(diào)控之間的因果關(guān)系，這對深入研究癌癥機理是至關(guān)重要的。新一代CCLE提供的豐富分子數(shù)據(jù)可極大幫助科研人員選擇合適的模式細胞系對所關(guān)心的問題進行下游研究。第三，癌癥病人的治療過程唯一且不可逆，所以積累的臨床數(shù)據(jù)相對有限，而CCLE  的細胞系大多具有廣泛的藥物敏感數(shù)據(jù)，基因抑止或基因敲除的細胞反應(yīng)數(shù)據(jù)，從而積累了豐富的表型組，這就為系統(tǒng)化研究分子和表型之間的關(guān)系提供了一個絕佳的“實驗場”。值得注意的一點是，雖然TCGA 和CCLE 涵蓋的組學數(shù)據(jù)種類大體相同，但它們所用的高通量平臺有些是不同的，比如microRNA 表達和甲基化，這樣在用兩者數(shù)據(jù)進行綜合分析時，要特別注意這些因測量平臺不同而帶來的一些技術(shù)偏差?？傊?，新一代CCLE 的數(shù)據(jù)寶庫將極大地加速分子標識指導(dǎo)下的臨床轉(zhuǎn)化，從而為精準癌癥醫(yī)學提供巨大助力。

原文鏈接：

https:///10.1038/s41586-019-1186-3

制版人：小嫻子

1. Gillet, J. P., Varma, S.& Gottesman, M. M. The clinical relevance of cancer cell lines. Journalof the National Cancer Institute (2013). doi:10.1093/jnci/djt007

2. Barretina, J. et al.The Cancer Cell Line Encyclopedia enables predictive modelling of anticancerdrug sensitivity. Nature 483, 603–7 (2012).

3. Tsherniak, A. et al.Defining a Cancer Dependency Map. Cell 170, 564-576.e16 (2017).

4. McDonald, E. R. et al.Project DRIVE: A Compendium of Cancer Dependencies and Synthetic LethalRelationships Uncovered by Large-Scale, Deep RNAi Screening. Cell 170,577-592.e10 (2017).

5. Meyers, R. M. et al.Computational correction of copy number effect improves specificity ofCRISPR-Cas9 essentiality screens in cancer cells. Nat. Genet. 49,1779–1784 (2017).

6. Taberlay, P. C. &Jones, P. A. DNA methylation and cancer. Prog. Drug Res. (2011).doi:10.1007/978-3-7643-8989-5_1

7. Esteller, M. Cancerepigenomics: DNA methylomes and histone-modification maps. Nature ReviewsGenetics (2007). doi:10.1038/nrg2005

8. Oltean, S. & Bates, D.O. Hallmarks of alternative splicing in cancer. Oncogene (2014).doi:10.1038/onc.2013.533