Комби

Новости

ДомДом / Новости / Комби

Jul 27, 2023

Комби

Том «Природные коммуникации»

Nature Communications, том 13, номер статьи: 4450 (2022 г.) Цитировать эту статью

9295 Доступов

5 цитат

127 Альтметрика

Подробности о метриках

Противораковая терапия часто дает лишь краткосрочный эффект. Опухоли обычно развивают устойчивость к лекарствам, вызывая рецидивы, которые можно лечить с помощью комбинаций лекарств. Идентификация правильной комбинации является сложной задачей, и было бы полезно провести комбинаторный скрининг с высоким содержанием и высокой пропускной способностью непосредственно на биопсиях пациентов. Однако такие скрининги требуют большого количества материала, которого обычно нет у пациентов. Чтобы решить эти проблемы, мы представляем масштабируемый микрофлюидный рабочий процесс под названием Combi-Seq для скрининга сотен комбинаций лекарств в каплях размером в пиколитр с использованием изменений транскриптома в качестве индикатора воздействия лекарств. Мы разрабатываем детерминистический комбинаторный подход к штрихкодированию ДНК для кодирования условий лечения, позволяющий считывать эффекты лекарств на основе экспрессии генов в высокомультиплексной форме. Мы применяем Combi-Seq для проверки влияния 420 комбинаций лекарств на транскриптом клеток K562, используя только ~ 250 капель отдельных клеток на каждое условие, чтобы успешно прогнозировать синергические и антагонистические пары лекарств, а также их активность.

Несмотря на значительный прогресс, достигнутый за последние десятилетия, рак остается основной причиной смертности. Наше более глубокое понимание молекулярной основы рака привело к разработке таргетной терапии. Эти методы лечения до сих пор обеспечивали ограниченную эффективность и только у небольшой группы пациентов1, несмотря на значительные усилия по геномной характеристике пациентов с целью поиска биомаркеров ответа.

Подход, который обещает улучшить эту ситуацию, заключается в дополнении крупногеномного профилирования в базальных условиях измерениями после воздействия на раковые клетки лекарствами2. Хотя для проведения скрининга лекарств можно использовать множество подходов, они часто имеют низкую производительность3, требуют больших затрат и времени4 и/или требуют большого количества клеток5, что в совокупности сильно ограничивает количество потенциальных лекарств, которые могут быть проверены при биопсии опухоли. Это ограничение становится более выраженным при рассмотрении комбинаций лекарств из-за огромного количества потенциальных комбинаций, которое экспоненциально увеличивается с количеством протестированных лекарств.

Из-за ограниченных возможностей скрининга были разработаны вычислительные подходы к моделированию лекарственного взаимодействия6. Хотя модели эффективности лекарств за последние годы улучшились за счет увеличения доступных ресурсов данных, прогнозы реакции на лекарства остаются сложными и ограничиваются хорошо охарактеризованными системами, такими как клеточные линии, что ограничивает их применимость в клиниках. Было показано, что среди различных типов данных состояние экспрессии генов в клетках с высокой степенью прогнозирования реакции на лекарство7. Кроме того, ценным ресурсом оказались хранилища данных об изменениях транскрипции, вызванных лекарствами, такие как LINCS8. Несмотря на то, что уже существуют платформы для скрининга возмущений, доступные в планшетах для объемной9,10 и одноклеточной11,12 транскриптомики, они обычно требуют большого количества клеток для каждого тестируемого условия, и они не использовались для скрининга комбинаций лекарств. Таким образом, интеграция транскриптомных показаний в миниатюрную комбинаторную платформу для скрининга лекарств, способную проверять биопсию опухолей, позволит делать более точные прогнозы и улучшит наше понимание механизма действия синергических и антагонистических взаимодействий лекарств.

Микрофлюидика на основе капель, в которой капли размером от пиколитра до нанолитра используются в качестве реакционных сосудов для проведения клеточного скрининга, обеспечивает многообещающий подход для достижения этой цели. Благодаря миниатюризации на несколько порядков по сравнению с традиционными пластинчатыми скринингами количество лекарств или комбинаций лекарств можно значительно увеличить при работе с низким количеством входных клеток13. Ранее мы продемонстрировали первый шаг в этом направлении, интегрировав клапаны Брайля в капельную микрофлюидную систему для создания комбинаций лекарств в так называемых пробках (большие капли ~ 500 нл), хранящихся последовательно в трубках14. Пробки использовались для прямого скрининга 56 вариантов комбинаторного лечения на основе биопсии опухоли поджелудочной железы, чтобы найти наиболее мощные пары лекарств с использованием фенотипических показателей апоптоза. Хотя наш предыдущий подход обеспечил первое подтверждение концепции прямого скрининга материала пациентов, все еще относительно большие объемы в 500 нл ограничивали количество протестированных пар лекарств. Кроме того, анализ апоптоза дает только одну конечную точку с ограниченным пониманием механизма действия пар лекарств, что может значительно улучшить наше понимание и предсказуемость комбинаций лекарств для борьбы с механизмами устойчивости.

15 percent) and genes with a high dropout rate were filtered out. Read counts were normalized based on sequencing depth and z-score transformed. The batch effect (replicates) was removed by using the combat function of SCANPY. For dimension reduction, we used Principal Component Analysis, followed by t-distributed stochastic neighbor embedding (TSNE)43. Additional data analysis was performed in custom Python 3.7 scripts using NumPy44, and pandas as statsmodels libraries./p>