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Jul 27, 2023

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Nature Communications 13권, 기사 번호: 4450(2022) 이 기사 인용

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측정항목 세부정보

항암치료는 종종 단기적인 효과만을 나타냅니다. 종양은 일반적으로 약물 내성을 발생시켜 약물 조합으로 해결할 수 있는 재발을 유발합니다. 올바른 조합을 식별하는 것은 어려운 일이며 환자 생검에서 직접적으로 높은 함량, 높은 처리량의 조합 스크린을 사용하면 이점을 얻을 수 있습니다. 그러나 이러한 스크린에는 일반적으로 환자가 사용할 수 없는 많은 양의 재료가 필요합니다. 이러한 과제를 해결하기 위해 우리는 약물 효과에 대한 판독값으로 전사체 변화를 사용하여 피코리터 크기 액적에서 수백 가지 약물 조합을 스크리닝하는 Combi-Seq라는 확장 가능한 미세유체 워크플로우를 제시합니다. 우리는 치료 조건을 인코딩하기 위한 결정론적 조합 DNA 바코드 접근법을 고안하여 고도로 다중화된 방식으로 약물 효과의 유전자 발현 기반 판독을 가능하게 합니다. 우리는 조건당 ~250개의 단일 세포 액적만을 사용하여 K562 세포의 전사체에 대한 420개의 약물 조합의 효과를 스크리닝하기 위해 Combi-Seq를 적용하여 시너지 및 길항 약물 쌍과 경로 활동을 성공적으로 예측합니다.

지난 수십 년 동안 큰 진전이 있었음에도 불구하고 암은 여전히 ​​주요 사망 원인입니다. 암의 분자 기반에 대한 분자적 이해의 증가로 인해 표적 치료법이 개발되었습니다. 이러한 치료법은 반응 바이오마커를 찾기 위해 환자의 게놈 특성을 파악하려는 많은 노력에도 불구하고 지금까지 제한된 효능을 제공했으며 소수의 환자에서만1 제공되었습니다.

이러한 상황을 개선할 수 있는 가능성을 지닌 접근법은 암세포를 약물로 교란시킨 후 측정을 통해 기본 조건에서 대규모 게놈 프로파일링을 보완하는 것입니다2. 약물 스크리닝을 수행하기 위해 많은 접근 방식을 사용할 수 있지만 처리량이 낮고 비용과 시간이 오래 걸리며4 대량의 세포가 필요하므로 종양 생검당 스크리닝할 수 있는 잠재적 약물의 수가 크게 제한됩니다. 이러한 제한은 테스트된 약물의 수가 기하급수적으로 증가하는 잠재적인 조합의 수로 인해 약물 조합을 고려할 때 더욱 두드러집니다.

제한된 스크리닝 역량으로 인해 약물-약물 상호 작용 모델에 대한 컴퓨터 접근 방식이 개발되었습니다6. 약물 효능에 대한 모델은 이용 가능한 데이터 자원의 증가로 인해 지난 몇 년 동안 개선되었지만 약물 반응에 대한 예측은 여전히 ​​어렵고 세포주와 같이 특성이 잘 알려진 시스템으로 제한되어 임상으로의 전환 가능성이 제한됩니다. 다양한 데이터 유형 중에서 세포의 유전자 발현 상태는 약물 반응을 매우 예측하는 것으로 나타났습니다7. 또한 LINCS8과 같은 약물 유발 전사 변화에 대한 데이터 저장소는 귀중한 리소스임이 입증되었습니다. 이미 대량9,10 및 단일 세포11,12 전사체학용 플레이트에서 사용할 수 있는 교란 스크리닝 플랫폼이 있지만 일반적으로 테스트 조건당 많은 수의 세포가 필요하며 약물 조합 스크리닝에 사용되지 않았습니다. 따라서 종양 생검을 스크리닝할 수 있는 소형화된 조합 약물 스크리닝 플랫폼에 전사체 판독값을 통합하면 보다 적절한 예측이 가능해지고 시너지 및 길항 약물-약물 상호작용의 작용 방식에 대한 이해가 높아질 것입니다.

피코리터에서 나노리터 크기의 액적을 반응 용기로 사용하여 셀룰러 스크린을 수행하는 액적 기반 미세 유체는 이러한 목표를 달성하기 위한 유망한 접근 방식을 제공합니다. 기존 플레이트 기반 스크린에 비해 몇 자릿수 이상의 소형화로 인해 낮은 입력 셀 수로 작업하면서 약물 또는 약물 조합의 수를 대폭 늘릴 수 있습니다. 우리는 이전에 점자 밸브를 액적 미세 유체 시스템에 통합하여 튜브에 순차적으로 저장된 소위 플러그(~500nl 큰 액적)에서 약물 조합을 생성함으로써 이 방향의 첫 번째 단계를 시연했습니다. 표현형 세포사멸 판독을 사용하여 가장 강력한 약물 쌍을 찾기 위해 췌장 종양 생검에 대한 56가지 조합 치료 옵션을 직접 스크리닝하는 데 플러그를 사용했습니다. 우리의 이전 접근 방식은 환자 물질을 직접 스크리닝하는 첫 번째 개념 증명을 제공했지만 여전히 상대적으로 큰 500nl의 부피는 테스트되는 약물 쌍의 수를 제한했습니다. 또한, 세포사멸 분석은 약물 쌍의 작용 모드에 대한 제한된 통찰력으로 단일 종점 판독값만 제공하므로 저항 메커니즘을 다루기 위한 약물 조합의 이해와 예측 가능성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

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>