Con la ayuda de CellMiner, los investigadores andan en la búsqueda de descubrimientos oncológicos ► Boletín del Instituto Nacional del Cáncer - 6 de noviembre de 2012 - National Cancer Institute

Boletín del Instituto Nacional del Cáncer - 6 de noviembre de 2012 - National Cancer Institute

Con la ayuda de CellMiner, los investigadores andan en la búsqueda de descubrimientos oncológicos

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CellMiner puede comparar fácilmente patrones de expresión génica, expresión de microARN y la actividad de los fármacos en el NCI-60, un panel de 60 líneas celulares cancerosas humanas.

 

 

Los investigadores han actualizado una aplicación en línea que pone a disposición de todo aquel que tenga acceso a una computadora y a Internet una gran cantidad de valiosa información genómica y farmacológica obtenida de un panel de líneas celulares cancerosas humanas.

Conocida como CellMiner, esta aplicación disponible al público le permite a los investigadores consultar rápidamente datos sobre la expresión de más de 22 000 genes y 360 microARN, y la actividad inhibidora del crecimiento de más de 26 000 compuestos identificados en el Panel de líneas celulares tumorales humanas, conocido también como panel NCI-60 de líneas celulares. Los compuestos incluyen 102 medicamentos aprobados por la FDA, así como otros que están en proceso de análisis en estudios clínicos.

Acceso a un cúmulo de información

El NCI-60 contiene 60 líneas celulares cancerosas humanas (células cultivadas en laboratorio) provenientes de nueve tejidos diferentes. El Developmental Therapeutics Program (DTP) del NCI obtuvo estas líneas celulares con el fin de determinar la actividad anticancerosa de algunos compuestos. Además de analizar el efecto de más de 100 000 compuestos en estas células, los investigadores del NCI han creado una extensa base de datos de información genómica sobre estas líneas celulares ampliamente utilizadas.

El trabajo con conjuntos de datos de esta envergadura a menudo requiere el uso de bases de datos poco flexibles que dificultan el análisis y la integración de información. Pero con CellMiner, los investigadores pueden comparar fácilmente patrones de expresión génica, expresión de microARN y la actividad de los fármacos en el NCI-60. Mediante una nueva herramienta de agrupamiento de patrones, los usuarios también pueden explorar las relaciones entre estos parámetros y cualquier patrón de interés sobre el cual quieran indagar (por ejemplo, líneas celulares que no tienen mutaciones en el gen supresor, TP53, que suele mutar en los tumores), lo cual les permite definir sus propias preguntas.

Un descubrimiento con la ayuda de CellMiner

Un estudio dirigido por el doctor Gabriele Zoppoli, del Laboratorio de Farmacología Molecular del NCI, publicado el 11 de septiembre en Proceedings of the National Academy of Sciences, ofrece ejemplos de los descubrimientos que pueden hacerse con  CellMiner.
Los investigadores utilizaron la herramienta para buscar en el NCI-60 genes cuya expresión estuviera correlacionada con la actividad de eliminación celular de los fármacos anticancerosos denominados inhibidores de la topoisomerasa.

"De primero en la lista estaba un gen, del cual  no conocíamos nada, denominado Schlafen-11 (SLFN11)", dijo el doctor Pommier.

Con esta pista, los investigadores determinaron que la expresión de SLFN11 está asociada de manera causal a la actividad de un amplio y muy utilizado grupo de fármacos quimioterapéuticos denominados agentes de alteración del ADN (AAA).

En una serie de experimentos demostraron que el gen sensibiliza las células cancerosas a los AAA, tiene un amplio rango de expresión en las muestras de cáncer de ovario y de colon del Atlas del Genoma del Cáncer y podría actuar como marcador biológico para predecir la respuesta a los AAA en los pacientes.

"Nadie había oído hablar o sabía nada de este gen" hasta que apareció en los resultados de CellMiner, dijo el doctor Reinhold, quien fue coautor del estudio. "Esto muestra que uno puede descubrir cosas con CellMiner que nunca pudieron haberse anticipado".

Por ejemplo, estas comparaciones de patrones pueden revelar nuevas conexiones entre la actividad de un fármaco y la expresión de un gen, permiten escoger compuestos o medicamentos que funcionan a través de mecanismos similares (o complementarios) o identificar genes que podrían predecir la respuesta de las células cancerosas a fármacos específicos, anotó el doctor Yves Pommier, jefe del Laboratorio de Farmacología Molecular (LFM) del Centro de Investigaciones Oncológicas del NCI.

No se necesita experiencia en bioinformática

"Nuestra meta es hacer que esta base de datos sea utilizada por personas que no tienen experiencia en bioinformática, incluidos los médicos y cualquiera otra persona que quiera explorar la base de datos sin necesidad de un equipo de expertos en bioinformática", dijo el doctor Pommier, quien fue coautor de un informe reciente publicado en Cancer Research que describe en detalle las características de CellMiner y ofrece ejemplos sobre su uso. El autor principal y creador principal de CellMiner, William Reinhold, es biólogo molecular en el LFM.

Reinhold, el doctor Pommier y sus colegas crearon el programa CellMiner para que los investigadores pudieran procesar datos sin invertir tanto tiempo, como lo hacían en el pasado, para trabajar con la información disponible en la base de datos NCI-60. El conjunto de herramientas en línea ofrece a las personas "una manera rápida y fácil de comenzar a trabajar en la biología de sistemas y la farmacología, es decir, comparar grandes conjuntos de tipos diversos de datos para formular preguntas científicas", explicó Reinhold.

"La falta de experiencia especializada ha hecho que se levantara una gran barrera entre la gente que quiere hacer estas preguntas y la gente que tiene acceso a la información", añadió. "Estamos tratando de derribar esa barrera".

Los usuarios de CellMiner sencillamente hacen su pregunta en línea y, en cuestión de minutos, reciben un correo electrónico con los resultados en forma de cuadros y gráficos de barra, en una sencilla hoja de cálculos Excel. La aplicación calcula la correlación entre todos los parámetros e identifica las correlaciones estadísticamente significativas.

Y debido a que los datos se ofrecen en una hoja de cálculos, añadió el doctor Pommier, los usuarios pueden archivar los resultados y continuar trabajando con ellos, incluso sin tener que entrar nuevamente a Internet. Los investigadores "pueden usar las herramientas de Excel para buscar y organizar los datos, lo cual hace que estos datos sean muy versátiles.

Una solución centralizada

"CellMiner es una herramienta poderosa que permite al usuario generar hipótesis acerca de las maneras como diferentes genes o patrones expresión de génica pueden afectar el comportamiento celular en un cáncer", dijo el doctor Michael Gottesman, jefe del  Laboratorio de Biología Celular de CCR. Su laboratorio, el cual no participó en la creación de CellMiner, está utilizando esta herramienta para estudiar los patrones de expresión génica relacionados con la resistencia a fármacos anticancerosos específicos.

Los investigadores que trabajan en el laboratorio de la doctora Susan Bates, en la Subdivisión de Oncología Molecular de CCR, se cuentan entre los primeros en usar el predecesor de CellMiner, un programa informático denominado COMPARE, para explorar la base de datos farmacológicos del NCI. Con COMPARE, ellos identificaron un fármaco con actividad anticancerosa denominado romidepsina, el cual se reveló eficaz contra el linfoma de células T.

Debido a que solamente un tercio de los pacientes con linfoma de células T respondió a la romidepsina en los estudios clínicos, el equipo de la doctora Bates está utilizando CellMiner para ayudar a encontrar un marcador biológico que prediga qué pacientes responderán favorablemente al fármaco.

"El programa CellMiner complementa COMPARE con una interfaz con el usuario mucho más fácil de utilizar", dijo la doctora Bates. "La gente que trabaja en mi laboratorio se ha adaptado fácilmente a CellMiner".

CellMiner simplifica el trabajo, a diferencia del pasado, cuando el manejo del panel de datos farmacológicos requería de muchas preguntas", confirmó el doctor Robert Robey, un químico que trabaja con esta herramienta en el laboratorio de la doctora Bate. "Yo leí el trabajo y en minutos ya estaba recibiendo perfiles de fármacos. La interfaz hace que sea fácil introducir datos y obtener información útil".

"Los usuarios de CellMiner deben tener en claro que el programa COMPARE en el sitio web del DTP sigue siendo una norma de oro para determinar las correlaciones con los perfiles de los fármacos", señaló la doctora Bates. "CellMiner ofrece un formato fácil de utilizar. Pero existen limitaciones en cuanto a los resultados que puede generar. Hay una gran cantidad de datos disponibles en el sitio web del DTP, tanto sobre compuestos como sobre caracterización molecular".

Prospectos de CellMiner

Los creadores de CellMiner quieren seguir actualizando y mejorando el programa. La próxima versión ofrecerá acceso a secuencias de genomas completos de todas las regiones que codifican las proteínas, o exones, del genoma en todo el NCI-60, indicó el doctor Pommier. El equipo también está permitiendo que otras personas usen o modifiquen el programa de código abierto según lo deseen, para incorporar datos sobre perfiles moleculares en otras líneas celulares o muestras de tumores humanos.

La falta de experiencia especializada ha hecho que se levantara una gran barrera entre la gente que quiere hacer estas preguntas y la gente que tiene acceso a la información. Estamos tratando de derribar esa barrera.
—William Reinhold

 

 

Las líneas celulares del panel NCI-60, las cuales son estudiadas por investigadores oncológicos en el mundo entero, "han servido de base de gran parte de lo que los científicos han descubierto sobre la fisiología del cáncer", anotó el doctor Gottesman. Pero, como se informó en noviembre pasado, la investigación dirigida por el doctor Jean-Pierre Gillet en el laboratorio del doctor Gottesman ha indicado que existen importantes limitaciones cuando se usan éstas y otras líneas celulares para identificar genes asociados a la resistencia a los fármacos quimioterapéuticos en algunos tipos de tumores específicos. El estudio mostró, que en varios tipos de cáncer, la expresión de un conjunto específico de genes asociados a la resistencia a los fármacos era muy diferente en las líneas celulares de lo que era en las muestras de tumores que representaban los mismos tipos de cáncer.

El hecho de que algunos patrones de genes cultivados en laboratorio, tales como los NCI-60, difieran de los patrones en los tejidos de los tumores originales no es sorprendente, opinan los investigadores. Sin embargo, dijo el doctor Pommier, "hay una amplia variedad de genes en el NCI-60 que retienen su patrón de expresión entre la línea celular y el tumor; eso es lo que se desprende de los análisis con CellMiner, porque ahora es fácil analizar esos genes".

Aun cuando los investigadores siguen preguntándose en qué medida las líneas celulares cancerosas representan los tumores de los cuales se originan, "todavía hay mucho que podemos aprender del NCI-60", dijo el doctor Gottesman, "y es muy útil tener una herramienta que permita tener acceso a la gran cantidad de datos que se han acumulado".

—Elia Ben-Ari

El proyecto CellMiner contó con el respaldo del Programa Interno de Investigación del NCI.