Die Bedeutung der Standardisierung der Wirkstoff-Screening- Studien
A Bioinformatik -Experte an der IRCM , Benjamin haibe - Kains , veröffentlichte kürzlich einen Artikel auf die Bedeutung der Standardisierung der Wirkstoff-Screening- Studien in der renommierten Fachzeitschrift Nature . Die Studie unterstützt die Notwendigkeit einer weiteren Entwicklung und Standardisierung , um die Reproduzierbarkeit der Wirkstoff-Screening- Studien zu verbessern, wie sie bei der Identifizierung neuer therapeutischer Wirkstoffe und deren mögliche Kombinationen mit bestehenden Medikamenten wichtig.
Dr. haibe - Kains Artikel untersucht die Ergebnisse von zwei großen pharmakogenomische Studien - der Cancer Genome Project ( CGP ) und der Krebszelllinie Enzyklopädie ( CCLE ) - im vergangenen Jahr veröffentlicht in Nature . Das Hauptziel dieser Studien war die genomische Biomarker, die Reaktion der Patienten auf Krebsmedikamente vorhersagen könnten. Da Krebspatienten zeigen oft vielfältigen Reaktionen auf Behandlungen gegen Krebs und deutet darauf hin, dass die Antwort ist teilweise durch patientenspezifische Genom- Veränderungen festgestellt , haben Krebszelllinie Studien seit langem verwendet, um die Wirksamkeit von therapeutischen Wirkstoffen zu testen und erkunden genomischen Faktoren mit Drogen Reaktion verbunden . Diese beiden Studien gescreent mehrere neue und zugelassene Medikamente auf fast 1.000 Platten von Krebszelllinien , von denen 15 Drogen und 471 Zelllinien waren an der Tagesordnung .
"Diese Studien hat uns eine einzigartige Gelegenheit, um die Reproduzierbarkeit der Entdeckung von Biomarkern in der präklinischen Einstellungen aussehen ", sagt Dr. haibe - Kains , Direktor der Biologie Forschungseinheit Bioinformatik und Computational am IRCM . "Unser Ziel war es, die Gleichförmigkeit und Unstimmigkeiten zwischen den Ergebnissen aus den beiden unabhängigen Studien zu untersuchen und zu bewerten das Potenzial der Vorhersagemodelle der Arzneimittelreaktion auf der Grundlage dieser Ergebnisse . "
Dr. haibe - Kains und sein Forschungsteam beobachtet insgesamt gute Konsistenz von genomischen Profilen, die Informationen über alle Gene im Körper enthalten und kann verwendet werden , um als Reaktion auf ein Medikament bestimmen. Allerdings waren Arzneimittelempfindlichkeit Messungen in den beiden Studien verwendeten sehr widersprüchlich.
"Wir glauben, die Gründe für diese Unterschiede sind die fehlende Standardisierung in Versuchsansätzen und Methoden der Datenanalyse ", ergänzt Dr. haibe - Kains . "Zum Beispiel, testeten die Studien unterschiedliche Wirkstoffkonzentrationen und verwendet verschiedene statistische Modelle , um ihre Daten zu analysieren. Darüber hinaus aufgrund von Unstimmigkeiten in der Medikamentenempfindlichkeitsdaten, wurden einige potentielle Biomarker Widerspruch zwischen den beiden Studien . "
"Diese pharmakogenomische Studien sind in der Regel der erste Schritt in einem größeren experimentellen Pipeline , wo Wirkstoffkandidaten und Biomarker werden in Tierversuchen und klinischen Studien am Menschen überprüft ", erklärt Dr. haibe - Kains . "Unsere Ergebnisse unterstützen die Notwendigkeit der Standardisierung von Drogen- Gangmessungen oder die Entwicklung neuer , robuster Medikamentenempfindlichkeitstests, um eine zuverlässige genomische Prädiktoren der Arzneimittelreaktion identifizieren oder effektiv ein Medikament die Wirkmechanismus zu identifizieren. "
"Es ist wichtig zu beachten , dass unsere Studie und die daraus resultierenden Beobachtungen nicht möglich gewesen, wenn die Daten nicht gut dokumentiert und zugänglich gemacht für die wissenschaftliche Gemeinschaft ", schließt Dr. haibe - Kains . "Das ist ein großer Erfolg für offene Daten Wissenschaft und reproduzierbare Forschung, und wir möchten die Forscher aus den CGP und CCLE Studien , die ihre wertvolle Daten zur Verfügung Forscher überall gemacht haben. Ohne diese Daten , würden wir nicht in der Lage zu entdecken, haben die Abweichungen . wir müssen nun zusammenarbeiten, um die Reproduzierbarkeit der groß angelegten Screening- Studien zu verbessern , so dass wir neue therapeutische Wirkstoffe und deren mögliche Kombinationen mit bestehenden Medikamenten zu identifizieren. "