Modelli murini di cancro: importa la tensione? | la natura esamina il cancro

Modelli murini di cancro: importa la tensione? | la natura esamina il cancro

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I modelli di topo sono strumenti indispensabili per comprendere le basi molecolari del cancro. Tuttavia, nonostante gli inestimabili dati forniti in merito alla biologia del tumore, a causa della consanguineità, gli attuali modelli di topo non riescono a modellare accuratamente le popolazioni umane. Il polimorfismo è la caratteristica essenziale che rende ognuno di noi esseri umani unici, con diversa suscettibilità alle malattie, presentazione e progressione. Pertanto, man mano che ci avviciniamo alla progettazione di un trattamento clinico basato sulla composizione biologica unica di un individuo, è indispensabile comprendere come la variabilità ereditaria influenza i fenotipi del cancro, come può confondere gli esperimenti e come può essere sfruttata per rivelare nuove verità sul cancro biologia.

Principale

La variabilità ereditaria, nota come polimorfismo, è stata riconosciuta come un importante contributo ai modelli murini di cancro per 100 anni. I primi studi condotti su popolazioni di topi di razza di razza hanno stabilito che la suscettibilità al cancro era un tratto ereditario 1, molto prima che il DNA fosse costituito come materiale genetico. Tuttavia, è stato presto riconosciuto che la variabilità dovuta a fattori genetici incontrollati che segregano in queste popolazioni stava confondendo la capacità dei ricercatori di interpretare i loro risultati. Di conseguenza, a partire dal lavoro pionieristico di CC Little e colleghi 2, gli investigatori hanno iniziato a sviluppare ceppi di topo congeniti per eliminare la variabilità ereditaria incontrollata, e questo ha portato alla deformazione diluita di albino marrone (DBA) 2, che è stata la prima varietà di topo congenita . Poco dopo, LC Strong e colleghi 3 hanno sviluppato altri ceppi.

Successivamente, gli investigatori hanno iniziato a utilizzare i ceppi innati nascenti nella carcinogenesi chimica e negli esperimenti di mappatura genetica per stabilire la natura multigenica della suscettibilità al cancro 4 . Poiché gran parte di questo lavoro è stato svolto prima dell'avvento della biologia molecolare, la co-segregazione di fenotipi di interesse con marcatori visibili, come la mutazione del colore del mantello albino, è stata utilizzata per mappare i primi geni di suscettibilità al cancro. Sulla base dei risultati ottenuti utilizzando queste strategie, i ricercatori non solo hanno riconosciuto che diversi background genetici presentavano suscettibilità significativamente diverse ai tumori, ma erano anche in grado di iniziare a stimare il numero di geni di suscettibilità e di assegnarli a gruppi di legame 5 .

Queste strategie, incentrate su fattori ereditari di suscettibilità al cancro, comprendevano gran parte della modellizzazione del cancro del topo nei primi 60-70 anni del ventesimo secolo. Con lo sviluppo della tecnologia del DNA ricombinante, si è realizzato che i tumori accumulano mutazioni somatiche di geni endogeni e la capacità di manipolare e ingegnerizzare il genoma del topo ha cambiato radicalmente l'approccio alla modellizzazione del cancro del topo. Piuttosto che guardare come la dinamica della popolazione si traduca in cambiamenti nell'incidenza del cancro, l'attenzione è ora focalizzata sui meccanismi molecolari e sulla modellizzazione delle mutazioni individuali. Sebbene i modelli di topo geneticamente ingegnerizzato (GEM) (ad esempio, modelli transgenici e knockout) siano stati estremamente preziosi per fornire enormi progressi nella nostra comprensione dell'eziologia molecolare del cancro, hanno avuto un prezzo. Ironia della sorte, considerando che il motivo per cui sono stati originariamente generati era quello di modellare lo sviluppo del cancro umano, i modelli GEM incorporati rappresentano, nella migliore delle ipotesi, singoli individui nella popolazione umana. Pertanto, è difficile tradurre con successo le informazioni ottenute da modelli di topi congeniti in popolazioni umane.

"Il polimorfismo ereditario può avere effetti profondi sui risultati sperimentali negli studi su modelli animali."

Pertanto, lo scopo di questo articolo di opinione è di riesaminare la necessità di incorporare la diversità della popolazione basata sul polimorfismo nella nostra analisi dei modelli di cancro GEM. Il polimorfismo ereditario può avere effetti profondi sui risultati sperimentali negli studi su modelli animali. È quindi importante riconoscere questi potenziali problemi e progettare in modo appropriato esperimenti per tenere conto di eventuali effetti imprevisti. Il polimorfismo ereditario non è solo un problema sperimentale, ma può anche fornire preziose informazioni sui meccanismi biologici. Incorporare questo aspetto della biologia nel portafoglio di ricerca del laboratorio di ricerca sul cancro medio sarebbe quindi un passo importante verso il miglioramento del valore prognostico dei modelli murini.

Problemi con polimorfismi

Un problema sottovalutato con i modelli GEM è la reintroduzione non riconosciuta di polimorfismi nel mix sperimentale. La procedura standard per la generazione di modelli GEM è quella di progettare le alterazioni genetiche desiderate nelle cellule staminali embrionali (ESC), e quindi di introdurre le alterazioni ingegnerizzate nella linea germinale tramite chimera, con la trasmissione monitorata mediante overcrossing verso altri ceppi che hanno diversi colori di mantello 6 (Fig. 1). Questa strategia può potenzialmente portare ad animali con un background genetico misto indefinito, che aumenteranno invariabilmente la variabilità genetica o potrebbero persino alterare il fenotipo di interesse. La variabilità introdotta non comporta necessariamente sottili cambiamenti fenotipici. Un esempio è il salvataggio della mutazione nulla del embrione embrionale letale del fattore di crescita epidermico ( Egfr ). Su uno sfondo di razza CF-1, gli embrioni mutanti omozigoti di Egfr muoiono intorno all'impianto. Tuttavia, su uno sfondo di ceppo congenito 129 / Sv gli embrioni sopravvivono fino alla metà della gestazione, e su uno sfondo ALR / LtJ, i mutanti omozigoti Egfr sopravvivono fino alla nascita e possono vivere fino a 3 settimane dopo la nascita 7 . A meno che i polimorfismi segregatori indefiniti siano generati dai modelli GEM, la variabilità continuerà a essere un problema di confusione. Un altro potenziale esempio di questo problema è stato identificato da uno studio transgenico dell'arginina p53 a mutazione del punto serino che si osserva nel carcinoma epatocellulare (HCC) associato ad aflatossina. L'analisi della suscettibilità dell'HCC indotta dall'aflatossina nei topi che esprimono la proteina mutante p53 in uno sfondo misto di C57BL / 6 e DBA / 2J ha portato alla conclusione che questa mutazione puntuale ha migliorato l'effetto cancerogeno dell'aflatossina 8 . Ciò che non è stato considerato è che il genoma DBA / 2J stesso è più sensibile del genoma C57BL / 6 alla carcinogenesi indotta da aflatossina, potenzialmente a causa delle differenze polimorfiche negli enzimi metabolici xenobiotici 9 .

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Il topo fondatore chimerico, dopo l'iniezione di cellule staminali embrionali albine (ESC) in una blastocisti ricevente C57BL / 6, è mostrato in alto a destra nella figura. La trasmissione della linea germinale del cromosoma ingegnerizzato (rappresentato da rettangoli verticali) si ottiene allevando il fondatore chimerico con un topo che ha un colore del mantello diverso. Le proporzioni del genoma del ceppo donatore ESC e dei ceppi riceventi sono rappresentate dai cerchi sotto i rettangoli cromosomici. Poiché l'albinismo è recessivo, la progenie F1 viene ricondotta a un topo albino. La presenza di topi albini nella seconda generazione (F2) indica una trasmissione germinale riuscita del genoma ESC (mostrato nella casella tratteggiata). Si noti che la mutazione del colore del mantello di solito non è collegata al locus ingegnerizzato e, quindi, la mutazione del colore del mantello si separerà indipendentemente nella progenie. Questi topi trasporteranno non solo il locus ingegnerizzato (indicato dall'asterisco) ma anche il 25% del genoma nero. Il ripetuto incrocio del locus ingegnerizzato di nuovo verso la varietà di topo nero provoca un animale congenico che è nero omozigote per l'intero genoma tranne la regione che circonda il locus di interesse. Ripetuti accoppiamenti fratello-sorella per portare il costrutto di interesse omozigote, senza prima generare congenici, possono portare a nuovi ceppi innati (congenici ricombinanti) che sono composti del donatore ESC e del genoma ricevente.

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Non controllare lo sfondo porta alla comune gestione errata dei modelli GEM. Gli investigatori spesso propagano i modelli che vengono generati dopo i test di trasmissione del colore del mantello senza ripetere il reincrocio a una varietà esistente, che si traduce nella generazione di varietà parzialmente innate. Per i modelli che possono essere trasportati come omozigoti, è possibile sviluppare un nuovo ceppo che è un mix casuale dei ceppi progenitori originali e senza un controllo sperimentale (Fig. 1). In questa situazione, la fenotipizzazione di tutti i compagni di lettiera fornisce un certo livello di controllo sperimentale. Tuttavia, poiché i genotipi di entrambi i compagni di letti sperimentali e di controllo non sono stabili, i genotipi e i fenotipi possono spostarsi nel tempo, impedendo l'interpretazione inequivocabile tra esperimenti sequenziali. Le nuove interazioni gene-gene all'interno del ceppo GEM derivato possono portare a una fisiologia di base diversa rispetto a entrambi i ceppi progenitori. Questo problema potrebbe essere aggravato quando si combinano due modelli GEM con sfondi mal definiti. Pertanto, i risultati ottenuti confrontando i modelli GEM su sfondi non controllati con i progenitori sarebbero ambigui, poiché potrebbe non essere chiaro se la variazione fenotipica sia dovuta al background genetico, ai geni ingegnerizzati, ai polimorfismi nel DNA del donatore che fiancheggia i geni ingegnerizzati, oppure una combinazione di tutti questi.

Per ridurre questo problema, fornitori come The Jackson Laboratory eseguono il backcrossing dei modelli GEM su un unico background genetico. Ciò si traduce in un ceppo congenico in cui un singolo frammento subcromosomico di un ceppo donatore viene sostituito per lo stesso intervallo in un diverso ceppo ricevente innato (Fig. 1). Questi ceppi congenici di solito contengono un segmento del genoma del donatore ESC che circonda l'alterazione ingegnerizzata su uno sfondo C57BL / 6J. Sebbene ciò riduca notevolmente il potenziale effetto confondente del polimorfismo di fondo, non lo elimina completamente. Pertanto, è necessario prestare la dovuta attenzione all'uso e all'interpretazione dei modelli GEM, in particolare quando si combinano diversi geni ingegnerizzati mediante riproduzione. Per interpretare correttamente i risultati, è necessario salvare e fenotipizzare tutte le classi di genotipo - e in particolare i controlli adattati allo sfondo - per valutare in modo più accurato qualsiasi variazione di fenotipo che potrebbe essere dovuta ai geni ingegnerizzati rispetto a variazioni sconosciute e impreviste dovute al background genetico .

La potenziale promessa dei polimorfismi

Curiosamente, i polimorfismi nei modelli GEM non sono solo confusione sperimentale. La variazione genetica rappresenta anche un'opportunità per comprendere meglio la complessa fisiologia associata all'equilibrio cellulare e alla trasformazione neoplastica. Come evidenziato dalla penetranza incompleta del carcinoma mammario nei portatori di mutazione BRCA1 e BRCA2 10, le varianti polimorfiche in altri geni possono avere effetti importanti sull'incidenza e sulla biologia del tumore anche in pazienti con mutazioni costituzionali in importanti geni soppressori del tumore. Le tecnologie di sequenziamento profondo stanno attualmente identificando molti geni driver del cancro somaticamente alterati. L'identificazione e la caratterizzazione dei geni modificatori del cancro ereditari possono quindi essere un prezioso complemento, fornendo informazioni importanti su come le cellule e gli organismi si sono evoluti per cercare di prevenire i tumori. Anche se i geni polimorfici non vengono identificati, esplorando la costruzione di reti biologiche basate sulla diversità ereditaria, piuttosto che somatica, è possibile fornire informazioni importanti sui processi molecolari e cellulari associati all'avvio e alla progressione della malattia 11 . Inoltre, poiché le reti genetiche modificanti il ​​cancro possono influenzare meccanismi che non sono direttamente associati alle mutazioni del conducente, queste reti potrebbero essere più suscettibili alla manipolazione farmacologica rispetto ai geni oncogenici permanentemente mutati.

Il passaggio nella modellazione del mouse dalla genetica ereditaria a quella somatica è di facile comprensione, in quanto è stato principalmente guidato da cambiamenti nella tecnologia. La rapida evoluzione delle strategie per identificare i geni somaticamente alterati ha ampiamente superato la nostra capacità di identificare varianti naturali che modificano i fenotipi di interesse. Ad esempio, la capacità del sequenziamento massicciamente parallelo ad alto rendimento di identificare potenziali mutazioni del driver del cancro è limitata principalmente dall'acquisizione di campioni di qualità sufficientemente elevata per l'analisi. Allo stesso modo, i miglioramenti nelle capacità e nelle tecnologie di mappatura genetica hanno portato al rilevamento di centinaia di loci modificatori o suscettibili in entrambi i topi (Mouse Genome Informatics; vedi Ulteriori informazioni) (Riquadro 1) e umani 12, 13, 14 . La difficoltà non è stata identificare la presenza di questi loci modificatori, ma piuttosto identificare e validare esattamente quali geni sono responsabili della modulazione del fenotipo di interesse. A differenza dei soppressori tumorali e degli oncogeni che hanno un fenotipo sostanzialmente digitale - cioè tumore o nessun tumore - i geni polimorfici hanno un output analogico. Pertanto, ci sono molte più barriere all'identificazione e alla validazione di questi fattori genetici di quanti ce ne siano per i geni somaticamente alterati.

  • The Origins of Inbred Mice 3 è disponibile online dal sito Web Mouse Genome Informatics (MGI) (vedi Ulteriori informazioni). Questo sito Web è gestito dal Jackson Laboratory e integra l'accesso a numerosi database che forniscono dati genetici, genomici e biologici sul topo di laboratorio per facilitarne l'uso come modello di malattie umane.

  • Il database di biologia tumorale del mouse fa parte del database MGI. Integra i dati su frequenza del tumore, incidenza, genetica e patologia nei topi per supportare l'uso del topo come modello di cancro.

  • Il database dei fenomi del mouse è gestito anche dal Jackson Laboratory e contiene dati di caratterizzazione della deformazione (fenotipo e genotipo) per il topo di laboratorio, per facilitare la ricerca traslazionale.

  • Il database elettronico di informazioni sui modelli, comunicazione ed educazione (eMICE) è gestito dal National Cancer Institute degli Stati Uniti e fornisce informazioni su una vasta gamma di modelli animali di cancro, compresi i topi.

  • Il sito Web dello stato di Collaborative Cross (CC) contiene informazioni sullo stato corrente del progetto CC.

  • Il sito Web dei ceppi di razza ricombinante (RI) contiene informazioni sui pannelli RI disponibili.

Nonostante queste sfide, sono stati compiuti notevoli progressi nell'identificazione dei geni modificatori a bassa penetranza. I geni polimorfici che influenzano i fenotipi (modificatori) sono stati identificati in numerosi modelli murini di neoplasia. Il primo modificatore identificato era nel modello min di Apc della poliposi adenomatosa familiare dominante. Il modificatore, noto come modificatore di Min1 ( Mom1 ), è stato inizialmente rilevato da una riduzione degli adenomi intestinali quando l'animale min Apc basato su C57BL / 6 è stato allevato con ceppi di razza AKR / J o MA / MyJ 15 . Studi successivi hanno dimostrato che il modificatore era un polimorfismo nel gene che codifica per la fosfolipasi A2 di tipo II secretiva (PLA2G2A) 16 . I modificatori sono stati identificati anche dagli schermi di carcinogenesi chimica. Gli investigatori hanno approfittato delle differenze intrinseche nella sensibilità cancerogena di diversi ceppi e sottospecie di topo per mappare e successivamente clonare una variante polimorfica del gene aurora chinasi A ( AURKA ) che funziona come gene suscettibile al cancro sia nei topi che nell'uomo 17 . L'incorporazione dei modelli GEM negli schermi per polimorfismo consente di investigare particolari percorsi o elaborazioni utilizzando ceppi di topo selezionati o progettati per esprimere un fenotipo di interesse. Ad esempio, sono stati identificati geni e loci che modificano la latenza 5, 6, la crescita 7 e la progressione metastatica 18 dei tumori indotti dal transgene. Allo stesso modo, i loci modificatori sono stati identificati usando tecnologie di ingegneria genetica per modellare gli effetti del polimorfismo ereditario sulla biologia del soppressore del tumore 19 . Studi epidemiologici per alcuni dei geni di suscettibilità al topo a bassa penetranza suggeriscono ruoli simili nelle malattie umane 17, 20, 21 .

I modelli GEM hanno diverse caratteristiche interessanti da utilizzare negli schermi per varianti ereditate che modificano i fenotipi di interesse. In primo luogo, rappresentano specifici eventi mutazionali e sottotipi di tumore. In secondo luogo, gli schermi possono essere eseguiti in ambienti controllati per ridurre il "rumore" sperimentale che non può essere controllato o addirittura completamente descritto nelle popolazioni umane. In terzo luogo, gli schermi sono abbastanza rapidi, a causa della breve durata del mouse. In quarto luogo, i loci di suscettibilità possono essere identificati con campioni relativamente piccoli rispetto a studi di associazione multi-istituzione a livello dell'intero genoma nell'uomo, poiché è noto il lignaggio e la storia riproduttiva della popolazione. Inoltre, poiché la struttura riproduttiva e l'ambiente dei soggetti sperimentali possono essere controllati, gli schermi genetici del topo di solito richiedono molti meno individui rispetto agli studi sull'uomo per ottenere risultati significativi. Infine, a differenza degli studi epidemiologici, è possibile validare direttamente qualsiasi gene nel topo generando nuovi modelli GEM per testare il ruolo di geni specifici nel fenotipo di interesse.

Sfruttare i polimorfismi

Per sfruttare appieno il potenziale del polimorfismo ereditario è necessario identificare rapidamente ed efficacemente i geni varianti di interesse. Come accennato in precedenza, sono state sviluppate una serie di strategie per raggiungere questo obiettivo (vedere, ad esempio, Rif 22, 23, 24). A causa delle limitazioni di spazio, lo scopo di questo articolo non è quello di rivedere in modo completo i punti di forza e di debolezza relativi di questi approcci. L'attenzione si concentra invece su una risorsa abbastanza nuova che può essere adattata per l'uso da parte del non genetista non solo per condurre studi sulla popolazione sui loro modelli di topo preferiti, ma anche per integrare facilmente i loro risultati con studi indipendenti di altri laboratori.

Un modo per identificare in modo rapido ed efficiente i geni di variante interessanti sarebbe che i singoli investigatori effettuassero l'analisi della popolazione e la mappatura genetica usando una comune risorsa di mappatura genetica, basata su un pannello ricombinante di razza (RI). I pannelli RI sono sviluppati da incroci di ceppi stabiliti 25 (Fig. 2a). La progenie F1 dei ceppi progenitori viene quindi allevata da un rigoroso accoppiamento fratello-sorella per 20 o più generazioni per produrre nuove linee secondarie che sono miscele genetiche dei genitori originali 25 . Se vengono generati un numero sufficiente di linee secondarie, i tratti ereditati che differiscono tra i ceppi progenitori possono essere facilmente mappati schermando il tratto attraverso le linee secondarie e confrontando il fenotipo con la segregazione dei genomi dei genitori. È importante sottolineare che, poiché le linee secondarie sono innate, la genotipizzazione deve essere eseguita una sola volta. Successivamente, tutti i tratti aggiuntivi possono essere mappati semplicemente usando le informazioni di mappatura genetica preesistenti. Inoltre, è possibile selezionare più animali con lo stesso genotipo. Per i fenotipi con variazioni sostanziali dovute a fattori casuali o incontrollabili, la capacità di fenotipizzare più animali dello stesso genotipo consente una misurazione più precisa dell'influenza del genotipo rispetto alla fluttuazione casuale su un tratto complesso, che migliora la mappatura e la risoluzione genetica. Inoltre, poiché i pannelli RI sono innati, rappresentano una fonte stabile di identici genotipi segreganti. Nei pannelli di mappatura genetica standard basati su strategie intercross o backcross, ogni animale è geneticamente unico e può quindi essere utilizzato solo per studiare un singolo fenotipo. Al contrario, i pannelli RI, che si basano su pannelli di ceppi innati, sono una fonte infinita di animali identici che separano diversi segmenti del genoma del donatore originale. Questa caratteristica consente, almeno in alcuni casi, l'opportunità per più ricercatori con progetti sperimentali simili di analizzare e integrare gli schermi genetici su un singolo pannello di mappatura genetica. Inoltre, la natura innata delle linee RI fornisce una risorsa tissutale immortalata, quasi illimitata, che facilita l'incorporazione di nuove analisi con dati storici man mano che vengono sviluppate nuove tecnologie.

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a | Viene mostrata una strategia di accoppiamento per la generazione di un pannello di razza ricombinante standard (RI). I cromosomi del ceppo materno sono rappresentati dagli ovali gialli. I cromosomi dei ceppi paterni sono mostrati in nero. I genomi mitocondriali sono rappresentati da cerchi (che sono etichettati M). Le sottostrutture del pannello RI risultanti sono chimere innate dei due ceppi parentali originali, come indicato nella parte inferiore della figura. I pannelli RI di solito sono composti da 13–75 sottostrutture (consultare il sito Web sui ceppi di razza ricombinante (vedere Ulteriori informazioni)) (Riquadro 1). b | È indicato il disegno riproduttivo a imbuto a otto vie del Collaborative Cross (CC); un esempio del design dell'imbuto è mostrato qui. Ulteriori imbuti vengono generati modificando la posizione dei ceppi parentali nella parte superiore dell'imbuto. I genomi di ciascuno degli otto ceppi progenitori sono indicati da caselle colorate. Il design dell'imbuto incorpora tutti e otto i genomi in modo casuale fino a quando inizia la consanguineità dopo la generazione G2: F1. L'obiettivo finale del CC è generare più di 100 linee secondarie. Lo stato corrente del CC è disponibile sul sito Web Collaborative Cross Status (vedere Ulteriori informazioni).

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Questi vantaggi sono stati la base del recente sviluppo di un nuovo pannello RI che è noto come Collaborative Cross (CC) 26 (vedere il sito Web Collaborative Cross Status; vedere Ulteriori informazioni) (Riquadro 1; Fig. 2b). Il pannello di riferimento CC è stato costruito su questa base come strumento di genetica delle popolazioni facile da usare. Per modellare meglio la diversità osservata nell'uomo, il CC viene generato da otto ceppi di topo progenitori, inclusi tre ceppi di origine selvaggia. Uno schema di allevamento randomizzato e un obiettivo di generare un pannello di centinaia di linee secondarie combinato con strategie computazionali per identificare gli aplotipi segreganti consentiranno teoricamente di mappare fino al livello di megabase. Questo livello di risoluzione, combinato con il sequenziamento dell'intero genoma degli otto ceppi progenitori e altri strumenti di biologia dei sistemi, consentirà la rapida identificazione dei geni candidati per la validazione. Pertanto, in molti modi, il pannello CC RI è stato progettato per ridurre gran parte dei passaggi noiosi e costosi per ottenere una mappatura ad alta risoluzione mediante analisi di backcross o intercross convenzionali, in un formato che può essere facilmente utilizzato dagli investigatori senza una vasta esperienza nella genetica meiotica .

L'uso di questa risorsa sarebbe abbastanza semplice. Per i modelli di cancro con fenotipo dominante, come i modelli transgenici e alcuni modelli knockout, gli investigatori esaminerebbero la diversità della popolazione semplicemente generando progenie F1 tra i loro modelli e alcune o tutte le linee CC (Fig. 3a). Poiché il 50% dei cromosomi dalla croce F1 proviene dal modello GEM, qualsiasi loci che modifichi il normale fenotipo del modello GEM dovrebbe essere attribuito al DNA dal ceppo RI. Pertanto, l'identificazione dei loci modificatori può essere effettuata confrontando i fenotipi di tutti gli outcross dei modelli GEM incrociati con le linee RI RI con i genotipi RI precedentemente noti. Nelle nostre mani, utilizzando uno dei pannelli RI originali 27, questa strategia ha sostanzialmente contribuito all'identificazione dei geni di suscettibilità correlati alla metastasi 18, 28 ed è stata anche la base per ulteriori analisi genetiche dei sistemi 20, 29, 30 .

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a | Viene mostrata una strategia di topo dominante transgene o aploinsufficiente geneticamente modificato (GEM). I loci geneticamente modificati sono indicati dagli asterischi. I modelli GEM sono generati con le singole linee Collaborative Cross (CC) e fenotipizzati. I geni modificatori vengono identificati confrontando i fenotipi di ogni F1 con gli aplotipi noti di ciascuna linea CC. b | Viene mostrata una strategia di accoppiamento per i modelli GEM recessivi. Il modello GEM è allevato con linee CC per generare animali F1, che vengono poi incrociati (a sinistra) o incrociati (a destra) con il modello GEM per produrre modelli knockout omozigoti. A causa della segregazione del genoma CC in questi animali, una piccola popolazione viene fenotipizzata per generare un valore di fenotipo mediano per quella popolazione, che si basa sia sullo sfondo di segregazione sia sul locus ingegnerizzato per ciascuna linea CC. c | Viene mostrata la mappatura genetica per i modelli GEM recessivi. Ciascuno degli incroci del modello CC-GEM prodotti provocherebbe una popolazione con una distribuzione del fenotipo in questione. Il valore fenotipico mediano di ogni croce CC-GEM, tuttavia, sarebbe probabilmente diverso a seconda del complemento dei modificatori introdotto da ciascuna linea CC. Questi valori mediani per ciascuna croce possono quindi essere usati come meta-fenotipo per mappare i modificatori che hanno influenzato il valore del fenotipo mediano confrontandolo con i genotipi parentali CC. Per questo non è necessaria alcuna genotipizzazione aggiuntiva. Ulteriori informazioni sul collegamento possono essere ottenute mediante la genotipizzazione di uno qualsiasi degli incroci CC-GEM per mappare ulteriormente e / o perfezionare i modificatori presenti in una particolare sotto linea CC di interesse.

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Per i modelli GEM che richiedono l'omozigosi per generare un fenotipo del cancro, la situazione è alquanto più complessa. Gli investigatori dovrebbero generare ibridi F1 con più linee CC e quindi incrociare la progenie F1 o incrociarli con la linea parentale GEM. La progenie risultante di intercross F2 o backcross N2 mostrerebbe una nuova distribuzione del fenotipo per ciascuna combinazione di linea secondaria GEM-CC a causa della segregazione del genoma CC. È stato possibile determinare il valore del fenotipo mediano da ciascuna croce della linea secondaria GEM-CC, e questo valore utilizzato come fenotipo "meta" (Fig. 3b) per la mappatura utilizzando i genotipi parentali CC noti per identificare i loci che alterano il fenotipo mediano attraverso il CC pannello (Fig. 3c). Ulteriori informazioni di collegamento complementari potrebbero anche essere ottenute effettuando la genotipizzazione ad alta densità di interessanti combinazioni di sotto-linea GEM-CC per mappare i singoli modificatori presenti all'interno di una particolare coppia GEM-CC (Fig. 3c).

I costi per comprendere in che modo il polimorfismo sottostante potrebbe influenzare l'interpretazione degli esperimenti GEM per lo sperimentatore medio, pertanto, si limiterebbe ai costi di allevamento e di stabulazione degli animali. Sebbene non si tratti di spese non sostanziali, le informazioni raccolte da questi esperimenti possono riorientare il tempo, lo sforzo e le risorse verso percorsi di ricerca più rappresentativi della popolazione umana piuttosto che verso sistemi sperimentali che rappresentano solo una piccola parte della popolazione di cancro umana. Inoltre, chiarire la variabilità nel cancro codificata dal polimorfismo ereditario può rivelare intuizioni e interconnessioni inattese che potrebbero essere sfruttate clinicamente per prevenire o curare la malattia neoplastica.

conclusioni

In sintesi, poiché le comunità di ricerca sul cancro e oncologia continuano verso un trattamento basato sulle caratteristiche uniche di un individuo, tutti i fattori che influenzano la biologia del tumore devono essere considerati. La tecnologia e le capacità computazionali sono avanzate al punto in cui è possibile costruire ed esaminare interazioni a livello di sistema. I nostri modelli murini di cancro devono comprendere appieno questa complessità reintroducendo la diversità della popolazione nella modellizzazione del cancro piuttosto che basarsi su sistemi a variabile singola basati su ceppi innati. Incorporare l'effetto del polimorfismo ereditario con quello della mutazione somatica non solo dovrebbe informarci meglio di chi è suscettibile al cancro, ma dovrebbe anche aiutare, ad esempio, a identificare i pazienti sensibili a tossicità farmacologiche specifiche, in cui le terapie possono essere più efficaci un dato individuo e quali individui hanno tumori che hanno maggiori probabilità di progredire. Proprio come il polimorfismo rende ognuno di noi individui unici, essendo consapevoli e sfruttando, la diversità della popolazione migliorerà la nostra capacità di modellare in modo più accurato il cancro nei sistemi animali per migliorarne gli esiti.

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ULTERIORI INFORMAZIONI

  • Homepage di Kent W. Hunter
  • Collaborative Cross (CC) Status
  • Informazioni sui modelli elettronici, comunicazione ed educazione
  • Mouse Genome Informatics
  • Database dei fenomi del mouse
  • Database di biologia dei tumori del mouse
  • Origini dei topi inbred
  • Ceppi ibridi ricombinanti (RI)