科学家成功构建膀胱癌类器官
背景介绍
肿瘤类器官是近些年的研究热点，基本都是CNS文章，见：肿瘤类器官研究发展大事件 同样，今天要介绍的这篇文章发表于2018年的CELL杂志：Tumor Evolution and Drug Response in Patient-Derived Organoid Models of Bladder Cancer.
美国“哥伦比亚大学欧文医学中心”（CUIMC）及其合作单位成功建立了膀胱癌的类器官模型。类器官是把人体组织在体外三维环境中培养而成的结构，肿瘤类器官可以很好的模拟病人的肿瘤，能够帮助病人找到最敏感的治疗方案。这一研究于2018.4.5日发表在国际顶级杂志《Cell》上。
在肿瘤的精准治疗中，医生通常先对患者的肿瘤细胞进行测序，从而发现肿瘤中的基因变异，然后针对性的给予对应的靶向治疗药物。然而这种模式往往并不能准确预测肿瘤对药物的敏感性，患者往往对治疗并没有反应。现在可以利用病人的类器官发现对其肿瘤真正敏感的药物，这个过程只需要几个星期就可以完成”。
Shen博士在4年前就开始研究膀胱癌类器官。培养类器官的难点在于发现最佳的培养条件，包括各种营养成分、生长因子、培养技术等。不同来源的组织其类器官的培养条件并不相同。在这项研究中，Shen博士领导的团队成功利用22例膀胱癌患者的肿瘤构建了类器官，其中有3例病人在化疗前与化疗后均建立了类器官，这些类器官可以帮助科学家研究肿瘤对药物治疗的反应原理及耐药机制。
对于膀胱癌患者，目前临床上主要根据肿瘤侵犯的范围来选择治疗方案：当肿瘤没有侵犯肌肉时，治疗方法为手术切除，联合术后免疫治疗和化疗。然而，膀胱癌手术后有很高的复发率，肿瘤复发的患者需要不断的接受治疗。另外一些病人的肿瘤侵犯到了肌肉层，这种更加晚期的肿瘤更难以治愈，许多情况下是致命的。患者通常接受膀胱切除术联合化疗。Shen博士说：“膀胱切除后对病人的生活影响很大，很多病人抗拒手术治疗。因此，我们迫切需要更多、更好的靶向治疗方法来针对膀胱癌。”
关于癌症的介绍，我推荐：https://www.cancer.org/cancer/bladder-cancer/about/what-is-bladder-cancer.html
使用gene panel测序
这里采用的是(MSK-IMPACT) for a panel of 468 genes，测序数据的分析结果上传到了cBioPortal.
为了探究把primary tumor培养成organoid的过程中到底细胞发生了啥变化，作者取了：
- parental tumors (a)
- patient-derived organoids at early (b)
- late passages (c)
- orthotopic xenografts generated from the organoids (d)
- organoids derived from xenografts (e)
都进行了MSK-IMPACT这个 gene panel的高深度测序
全外显子测序
样本平均测序量超过96M的reads，~240X，PE100bp，走的流程是 BWA,hg19,GATK,MUTECT,VEP,Pindel.
Somatic mutationa过滤，去除那些在ExAC r0.3数据库里面MAF大于0.04%的位点。 测的样本包括:
- Normal (n = 5)
- primary tumors (n = 5)
- tumor-derived organoid or xenograft samples (n = 19)
| Line | Pathologic classification | Number of samples | Mean variant allele frequency | Mean number of mutations | Number of mutations | Mutations per Mb |
|---|---|---|---|---|---|---|
| SCBO-3 | Low-grade, non-invasive | 6 | 0.4324 | 217.8 | 1307 | 6.615 |
| SCBO-3.2 | Low-grade, non-invasive | 5 | 0.4366 | 220.8 | 1104 | 6.705 |
| SCBO-4 | High-grade, invasive | 3 | 0.4419 | 1173 | 3519 | 35.62 |
| SCBO-5 | High-grade, non-invasive | 6 | 0.2619 | 2643 | 15860 | 80.25 |
| SCBO-6 | High-grade, invasive | 4 | 0.4000 | 1134 | 4536 | 34.43 |
转录组测序
数据上传到了GEO： GSE103990 ， 定量采取 RSEM + STAR ，平均测序量是25M， 差异分析用DESeq2。
Accession "GSE103990" is currently private and is scheduled to be released on Sep 19, 2020. 但是现在才2018年4月！！！
探索organoids, xenografts, and organoids established from xenografts进化关系
对16个病人的primary tumor和 构建好的organoid 都进行了MSK-IMPACT这个 gene panel的高深度测序，并且比较发现 它们一致性比较好。但也有值得关注的例外。
对每个病人的5个测序结果比较突变情况，oncoprint如下：
可以比较明确的看到很多位点在同一个病人里面出现异质性。
具体看某个位点是如何变化的：
这样就需要挑选5个病人做WES，对得到的突变情况数据分析进化关系：
当然，也可以说明一下WES和MSK-IMPACT这个 gene panel的的一致性：
转录表达数据分析basal和luminal情况
首先结合TCGA数据画主成分分析图：
再利用两个已经发表的gene set，来区分basal和luminal情况
参考文献：
- http://newsroom.cumc.columbia.edu/blog/2018/04/05/organoids-created-from-patients-bladder-cancers-could-guide-treatment/
- Lee et al.,Tumor Evolution and Drug Response in Patient-Derived Organoid Models of Bladder Cancer. 2018, Cell 173, 515–528
（文章转自jimmy的2018年阅读文献笔记）
生信基础知识大全系列：生信基础知识100讲
史上最强的生信自学环境准备课来啦！！ 7次改版，11节课程，14K的讲稿，30个夜晚打磨，100页PPT的课程。
如果需要组装自己的服务器；代办生物信息学服务器
如果需要帮忙下载海外数据(GEO/TCGA/GTEx等等)，点我？
如果需要线下辅导及培训，看招学徒
如果需要个人电脑：个人计算机推荐
如果需要置办生物信息学书籍，看：生信人必备书单
如果需要实习岗位：实习职位发布
如果需要售后：点我
如果需要入门资料大全：点我
