Combi-Seq在癌细胞转录组上测试了数百种药物组合

不同形式癌症的多样性，以及患者对不同疗法的不同程度的反应，意味着治疗策略经常受阻。下一个抗癌治疗时代可能会集中于针对患者自身肿瘤细胞量身定制的药物组合。

由海德堡EMBL前小组组长ChristophMerten博士领导的国际研究小组现已设计出一种方法，可以同时、快速、准确地测试数百种抗癌药物组合的疗效。这项称为Combi-seq的技术利用微流体平台，使科学家能够在皮升大小的液滴乳液中对数百种条形码药物组合进行高度多重筛选。

研究人员希望Combi-seq能够提高药效测试的能力，为更加个性化的癌症治疗铺平道路。目前在瑞士洛桑联邦理工学院(EPFL)工作的Merton及其同事在NatureCommunications的平台上发表了一篇题为“Combi-seqformultiplexedtranscriptome-basedprofilingofdrugcombinationsusingdeterministicbarcodinginsingle”的论文-细胞液滴。”该团队在他们的论文中表示，“我们证明了所提出的Combi-Seq方法可用于确定药物对细胞活力和细胞信号传导的影响，从而提供一种高通量方法来发现协同药物对并破译它们的模式。行动。”

该研究是与JulioSaez-Rodriguez博士、海德堡大学医学院教授、海德堡大学医院分子医学合作单位(MMPU)小组组长、EMBL前小组组长合作进行的-EBI，负责监督由BenceSzalai博士领导的计算分析。

作者写道，每年全世界约有1000万人因癌症而缩短生命，但尽管在过去几十年中获批的抗癌药物数量显着增加，但抗癌疗法通常只显示短期效果。“我们对癌症分子基础的分子理解的增加导致了靶向治疗的发展。迄今为止，这些疗法仅在一小部分患者中提供了有限的疗效，尽管人们付出了巨大的努力来从基因组学上表征患者以寻找反应生物标志物。”

由于每个患者的肿瘤细胞都不同并且不断积累突变，因此很难预测他们对特定药物的反应。肿瘤细胞对特定药物产生耐药性的可能性也很高。由于这些原因，两种或多种药物的组合通常被认为比单一药物化疗更有希望，该团队指出。“肿瘤通常会产生耐药性，导致复发，这可能会通过药物组合来解决……癌症患者分层以使用化学疗法和靶向药物进行个性化治疗已证明可以提高癌症治疗的成功率。”

然而，测试此类组合也存在挑战。“在测试药物的效果时，我们受到从患者活检中获得的组织数量的限制，这通常很少，”Merten说。“这意味着使用传统技术，不可能筛选数百种药物组合对患者肿瘤细胞的影响。”

该团队的新Combi-seq技术通过使用微流体技术克服了这些障碍——使用非常微型的设备精确控制和操纵流体。由于所需液体量少，研究人员可以用非常小的样品量进行大规模实验。“由于与传统的基于平板的屏幕相比，小型化了几个数量级，因此在使用低输入细胞数的同时，药物或药物组合的数量可以大幅增加，”该团队继续说道。

2018年，Merten和Saez-Rodriguez的团队使用微流体技术在患者癌细胞中测试了56种抗癌药物组合。但正如研究人员进一步解释的那样，“虽然我们之前的方法首次提供了直接筛选患者材料的概念证明，但500nL的体积仍然相对较大，这限制了测试的药物对数量。”

由前EMBL博士生LukasMathur建立的新Combi-seq技术进一步推进了这一过程，使研究人员能够仅用少量生物材料测试420种药物组合。“基于液滴形式的化验小型化，每个测试条件只需要大约250个细胞，因此为直接在患者材料上进行个性化筛选开辟了道路，并大大增加了对患者来源的细胞系或细胞系进行组合筛选的规模。类器官和球状体，”该团队表示。

Combi-seq通过对溶液中的细胞进行精确的微流体操作来工作。研究人员用它来分离液滴中的细胞，每个液滴的直径只有十分之一毫米左右。除了癌细胞外，每个液滴还包含特定的药物组合和DNA序列“条形码”，用作所应用治疗条件的标签。处理12小时后，研究人员可以汇集细胞，收集它们的遗传物质进行测序(由条形码识别)，并分析结果。“通过引入确定性组合条形码方法，其中一组两个条形码编码药物对，我们设法以高度多路复用的方式筛选所有条件，而无需保持任何空间顺序(例如，孔，插入序列)，”他们著名的。

这些团队建议，除了大规模扩大可以同时测试的治疗条件数量外，Combi-seq还允许科学家从药物暴露细胞中收集准确的转录组学数据。它通过将下一代测序纳入工作流程来实现这一点。新方法不仅仅表明细胞在药物治疗后是存活还是死亡，而是为我们提供了有关细胞反应的大量信息，这可能有助于科学家制定治疗策略。“由于DNA条形码是为药物扰动后细胞的全转录组分析而设计的，我们还能够对药物组合进行大规模并行的基于基因表达的分析，”科学家们指出。

“使用此类转录组学数据，我们可以就细胞中的信号通路如何对药物作出反应或哪些基因在反应中上调或下调做出陈述。这比我们以前拥有的任何东西都要强大得多，”Merten说。Saez-Rodriguez补充说：“针对不同肿瘤类型的患者生成这些数据集，并在其上应用先进的计算方法，可以提高我们对药物通常不起作用的原因的理解，并最终改善患者护理。”

该方法既强大又通用。“我们的主要兴趣是抗癌疗法，”默滕指出。“然而，这项技术有可能扩展到任何需要详细分析原代人体细胞对药物反应的情况。

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