撰文 | Katherina

責編 | 兮

臨牀上,癌症病人體內腫瘤分子的特性決定了能否採用靶向治療方案,從而提高治療效果和降低毒副作用。然而,由於對潛在的治療靶點認識不足,很多病人都無法使用靶向治療的方案【1】。抗癌藥物的研發也因為對這些靶點的性能和分子特性認識不足而阻力重重 【2】。

CRISPR-Cas9 基因編輯技術在生命科學領域已經得到了廣泛的應用。單引導RNA(sgRNA, single-guide RNA)是由一小段自主設計的crRNA序列與tracrRNA序列支架融合得到的一個單個RNA分子。基於sgRNA庫的CRISPR-Cas9篩選系統可以幫助我們瞭解到基因的功能和基因表達對細胞的作用 【3】。

2019年4月10日,來自英國維康桑格研究所(Wellcome Sanger Institute)的Mathew J. Garnett團隊與Kosuke Yusa團隊合作合作在Nature發表了題為Priorization of cancer therapeutic targets using CRISPR-Cas9 screens的論文,他們通過對324種腫瘤細胞系進行基因組範圍的CRISPR-Cas9細胞功能篩選,整合分析,可以優先鎖定潛在的癌症治療靶點。

在此項研究中,研究人員首先通過CRISPR-Cas9的方法對339種腫瘤細胞系的18009個基因進行篩選,在滿足條件的324種腫瘤細胞系中分析出哪些是對腫瘤細胞生長與存活重要的基因。而為了辨別這些基因哪些是特定環境下的功能基因(context-specific fitness genes),哪些是發揮核心作用的基因(core fitness genes),研究人員通過建立統計模型ADaM確定獨立細胞系所需要的最少核心作用基因的數目。由此確定的腫瘤核心作用基因(pan-cancer core fitness genes)與之前提到的核心作用基因(core fitness genes)相比,哪個對重要的細胞進程需要承載發揮更多的基因功能。舉例來說,在血癌細胞系中核心作用基因發揮著非常顯著的作用。特定癌症型的基因相對應的在健康組織中也有極高的表達水平,我們若將其選為癌症治療靶點,就會對健康組織細胞產生潛在的毒副作用。反之,在單一癌症型中有五個特定的核心作用基因,而這五個基因在對應的健康組織中表達水平很低或不表達,便意味著在組織細胞中這五個基因會誘發特定的癌症型。

隨後研究人員建立了一種特定的計算模型框架,將特定環境下的功能基因通過CRISPR-Cas9的方法或基因生物標記篩選【4】,按照是否優先被考慮為癌症治療靶點對腫瘤細胞系或特定癌症型的基因進行了從0到100的評分排序,其中排除了那些會造成潛在毒副作用的基因(評分為」0「)。進而,研究人員對這些可能作為癌症治療的靶點,進行了藥物製備可行性的評估,將這些靶點分為三組,優先考慮組1主要為豐富的蛋白質激酶作為藥物研發的靶點。

許多癌症型都存在著腫瘤微衛星不穩定性,這是一種獲得性基因特徵暗示DNA修復機制的缺陷【5】。最終研究人員通過這種優先確認藥物靶點的方法,鎖定了維爾納綜合徵 ATP依賴性解旋酶(WRN)是針對腫瘤微衛星不穩定性的重要治療靶點,為這種癌症治療靶點的篩選方法的應用和推廣奠定了基礎。

這項研究成果生動地展示出CRISPR-Cas9篩選癌症基因作為藥物靶點並通過計算基因組學的方法輔助確認哪些基因應當優先作為抗腫瘤藥物靶點,從而推動了藥物研發初期階段的進程。對於開發多樣化、更加有效的新抗癌藥物具有重要的現實意義。

原文鏈接:

nature.com/articles/s41

參考文獻

1. Zehir, A. et al. Mutational landscape of metastatic cancer revealed from prospective clinical sequencing of 10,000 patients. Nat. Med. 23, 703–713 (2017).

2. Hay, M., Thomas, D. W., Craighead, J. L., Economides, C. & Rosenthal, J. Clinical development success rates for investigational drugs. Nat. Biotechnol. 32, 40–51 (2014).

3. Meyers, R. M. et al. Computational correction of copy number effect improves specificity of CRISPR–Cas9 essentiality screens in cancer cells. Nat. Genet. 49, 1779–1784 (2017).

4. Iorio, F. et al. A landscape of pharmacogenomic interactions in cancer. Cell 166, 740–754 (2016).

5. Ehrlich M, ed. DNA alterations in cancer: genetic and epigenetic changes. Natick, MA: Eaton Publ. p. 178. ISBN 978-1-881299-19-6. (2000)

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