DataBase | 肿瘤药物敏感性基因组学数据库GDSC

https://www.cancerrxgene.org/

Genomics of Drug Sensitivity in Cancer (GDSC)，提供免费公开的肿瘤治疗基因组数据，致力于发现潜在的肿瘤治疗靶点以改善肿瘤治疗，是全球最大的同类型公共数据库。

首页可见，GDSC数据库支持化合物(药物)、细胞系和癌基因三种检索方式。化合物的相关信息由行业、学术合作伙伴或供应商处获取；癌基因组突变信息来自COSMIC数据库。

GDSC数据库基本上每年会有一个大版本的更新，年中会有不定期的小版本更新。截至本稿，最新版本是Release 8.1 (Oct 2019) ，数据统计可见，共收录453种药物，988个细胞系，以及38万+组检测IC50值：

注：数据量并非持续增加的，与TCGA一样，对于新的质控标准下，不满足QC阈值的数据将被移除。

GDSC目前提供两个数据集：GDSC1是该网站上可用的原始数据集(2009-2015年间收集)的扩展。而GDSC2则基于改进的技术、设备和程序等所得的最新的数据(2015-至今)。例如：GDSC1使用DNA染料(Syto60)，而GDSC2使用代谢测定法(Resazurin / CellTiter-Glo)来确定细胞活力。

GDSC2中已经重复了许多来自GDSC1的实验，官方建议使用GDSC2！【但实际选哪个用，由你自己决定，实际上有些基因的数据在GDSC1中有，在GDSC2中则不存在...】

注：类似于现行TCGA的GDC Legacy 和 GDC Portal！

GDSC数据库提供在线的数据分析和可视化。其中，火山图(Volcano Plot)用于展示基因特征和药物敏感性之间的联系(ANOVA分析)：

Gene specific volcano plots represent the effect of a mutated gene (e.g. BRAF) on the responses to all drugs analysed. A drug-specific volcano plot represents how genomic changes influence response to a specific drug (e.g. BRAF inhibitor PLX4720).

IC50，半抑制浓度，即凋亡细胞与全部细胞数之比等于50%时所对应的药物浓度。用来衡量药物诱导凋亡的能力，诱导能力越强，该数值越低。也反向说明某种细胞对药物的耐受程度。

以GDSC1数据集中的头颈癌(HNSC)为例，TP53突变细胞对于药物EHT-1864最为敏感，或可以说，TP53突变细胞可被药物EHT-1864显著抑制：

由图，左上角的点所代表的药物对携带突变的细胞抑制作用越好，绿色表示符合官方设定的显著性筛选阈值：

A p-value threshold of <10-3 and a false discovery rate threshold equal to 25% were used to call significant associations across all the performed analyses.

直接点击药物名(灰色的点除外)，可见散点图(Scatter plots)，类似于基因表达差异箱体图。散点图用于表示两组样本(突变型和野生型)间IC50值的差异，每个点是一个细胞系，分析方法是Mann Whitney Wilcoxon检验。重点看MWW p value是否具有显著性，如本例中，带有TP53突变的HNSC细胞会受到药物EHT-1864的显著抑制，p-value=0.0047394：

以上，我们都是针对特定癌型进行的分析。如果不限定癌型的话，则默认进行pan-cancer分析。一般可先通过pan-cancer筛选药物，再通过特定癌型进一步缩小范围，进行更针对性的分析。

总之，我们可以通过GDSC数据库研究目标基因突变在肿瘤患者治疗中所发挥的作用（如，携带突变的患者倾向于对哪些药物敏感，某种药物是否可以显著抑制携带突变的癌细胞等），从而指导用药，促进个体化治疗。