癌症是目前死亡率最高的疾病之一，科学家们一直都在寻找治疗癌症的方法。近年来，免疫治疗技术得到飞速发展。癌症研究一般从实验室培养各种各样的细胞系开始，通过不同药物对这些细胞的杀伤效果，评估药物的疗效。这些细胞是科研人员通过不同的渠道获得，通过构建癌症模型进行癌症生物学和开发潜在的治疗方式，但是很少有人去验证这些细胞系是否正确。
近期发表于Genome Medicine一篇题为“Evaluating the transcriptional fidelity of cancer models”的文章，开发一种新的、自主学习的计算模型，借此评估不同癌症研究模型与原生肿瘤相似性。研究结果显示，在几种常用的肿瘤研究模型中，在培养皿中生长的人类癌细胞系在基因上与人体内的癌细胞最不相似，基因工程小鼠细胞与人体的相似性更高。
不同癌症模型的评分结果（来自Genome Medicine）
本计算模型以RNA信息为基础。RNA是遗传表达信息，不受变异的影响。研究人员从TCGA数据库获得相关数据，包含数百例肿瘤患者样本的RNA表达信息，以及相应的分期、分级等肿瘤信息，确定22种可研究的肿瘤类型，对来自世界各地实验室培养的657个癌细胞系、415个异种移植物、26个基因工程小鼠和131个类肿瘤模型进行分析。
研究人员使用0-1评分方法对不同肿瘤模型和原生肿瘤相似性进行评估，发现实验室培养的癌细胞系平均评分要低于异种移植物、基因工程小鼠和类肿瘤模型。这可能是由于生长环境之间的差异性造成的。因此建议研究人员在进行癌症研究之前需要对细胞进行慎重选择。
而细胞的实验室培养仅仅是生命科学研究的起始步骤，随着生物制品工艺的发展，更多的细胞培养将会用于药物研发、生产及细胞治疗。那么应该选择怎样的细胞培养工艺呢？为此，义翘神州举办了一场主题为“基于QbD的细胞培养工艺开发”的在线免费讲座，将从“质量源于设计”的工艺层面对细胞培养的工艺建立、开发及放大进行讲解。欢迎大家于明晚19:30锁定我们的直播间。
