Science：开发出在单细胞分辨率下揭示癌细胞药物反应的新技术---sci-Plex
来源：本站原创 2019-12-12 18:13
2019年12月12日讯/生物谷BIOON/---高通量化学筛选通常用于尝试发现新的癌症药物，并许多其他生物医学应用中。目前，此类的大多数筛选要么提供粗略的读出值，比如细胞存活率、细胞增殖或细胞形状变化，要么仅提供特定的分子发现，比如测试一种特定的酶是否受到阻断。由于这两者之间存在着巨大差距，大多数测定方法通常会遗漏微小的基因表达或细胞状态变化，这些变化有可
2019年12月12日讯/生物谷BIOON/---高通量化学筛选通常用于尝试发现新的癌症药物，以及许多其他生物医学应用中。目前，此类的大多数筛选要么提供粗略的读出值，比如细胞存活率、细胞增殖或细胞形状变化，要么仅提供特定的分子发现，比如测试一种特定的酶是否受到阻断。
由于这两者之间存在着巨大差距，大多数测定方法通常会遗漏微小的基因表达或细胞状态变化，这些变化有可能揭示受到扰动的细胞内部发生的机制。此类测定方法也可能无法检测到细微差别，这些细微差别可能表明所测试药物的意外副作用，或者遗传上完全相同的细胞对同一药物作出不同的反应，或者为什么细胞对以前有效的治疗产生抵抗抗性。
为了解决现有的高通量化学筛选存在的这些局限性，在一项新的研究中，来自美国华盛顿大学的研究人员开发出一种新技术。这项新技术将细胞核标记上的改进与数百万个细胞中基因表达分析上取得的进展相结合。这是在单细胞分辨率下以经济有效的方式完成的。他们将这种新的筛选方法命名为sci-Plex。相关研究结果近期发表在Science期刊上，论文标题为“Massively multiplex chemical transcriptomics at single cell resolution”。论文通讯作者为华盛顿大学医学院基因组科学副教授Cole Trapnell和华盛顿大学医学院基因组科学教授Jay Shendure。论文第一作者为华盛顿大学医学院医学科学家培训项目博士生Sanjay R. Srivatsan、华盛顿大学医学院基因组科学博士后研究员Jose L. McFaline-Figueroa和华盛顿大学医学院前基因组科学研究生Vijay Ramani。
Trapnell说：“sci-Plex技术使我们能够汇集许多遗传上不同的细胞，并观察许多细胞以多种不同方式受到扰动时会发生什么。我们随后将所有数据收集在一起，并使用来自机器学习和数据科学的现代工具进行分析，以了解每种药物对这些细胞的作用。”
为了测试sci-Plex的性能，这些研究人员将它应用于对经过180种用于治疗癌症、HIV感染和自身免疫疾病的化合物处理的三种癌症细胞系(白血病、肺癌和乳腺癌)的筛选中。这些细胞用小的单链DNA进行细胞核散列（nuclear hashing）标记。
这种细胞核散列标记可识别不同的细胞，并允许科学家们绘制哪些细胞接受了哪种药物处理的图谱。在仅一项实验中，这些研究人员测量了来自5000多份独立处理样品的65万个细胞中的基因表达。
这些结果表明某些癌细胞对特定化合物的反应方式存在显著差异。他们还揭示了细胞之间关于其他化学物类型的共有模式，以及在一种化学物类型中区分药物的一些特性。
这些研究人员更深入地研究了一类称为HDAC抑制剂的癌症药物的作用方式。他们发现，基因调节的变化与这些抑制剂通过阻止获取能量来阻止癌细胞增殖的观点相吻合。
在描述这项研究的另一个方面时，Srivistan说：“我们可以使用基因表达谱对药物的功效进行分类，这真是太酷了。随着剂量变化超过四个数量级，我们可以看到细胞反应的平稳增加。”
总体而言，这些结果表明sci-Plex技术可放大到上千份样品以便研究多种生化途径、催化剂、调节剂和作用方式。sci-Plex可能有助于人们更好地理解为何一些药物仅对一些人有效果，但是对其他人没有效果。sci-Plex的一种独特的优势在于它能够区分化合物如何影响不同的细胞亚群。
这些研究人员预测细胞核散列标记的简单性和低成本再加上他们的单细胞测序方法的灵活性和可扩展性，可能会让sci-Plex具有许多基础研究和生物医学上的实际应用。比如，针对药物干预，它可能有助于建立一个全面的细胞反应图谱。（生物谷 Bioon.com）
参考资料：
1.Sanjay R Srivatsan et al. Massively multiplex chemical transcriptomics at single cell resolution. Science, 2019, doi:10.1126/science.aax6234.
2.Technique shows how individual cancer cells react to drugs
https://medicalxpress.com/news/2019-12-technique-individual-cancer-cells-react.html
由于这两者之间存在着巨大差距，大多数测定方法通常会遗漏微小的基因表达或细胞状态变化，这些变化有可能揭示受到扰动的细胞内部发生的机制。此类测定方法也可能无法检测到细微差别，这些细微差别可能表明所测试药物的意外副作用，或者遗传上完全相同的细胞对同一药物作出不同的反应，或者为什么细胞对以前有效的治疗产生抵抗抗性。
图片来自Min Yu (Eli and Edythe Broad Center for Regenerative Medicine and Stem Cell Research at USC),USC Norris Comprehensive Cancer Center。
为了解决现有的高通量化学筛选存在的这些局限性，在一项新的研究中，来自美国华盛顿大学的研究人员开发出一种新技术。这项新技术将细胞核标记上的改进与数百万个细胞中基因表达分析上取得的进展相结合。这是在单细胞分辨率下以经济有效的方式完成的。他们将这种新的筛选方法命名为sci-Plex。相关研究结果近期发表在Science期刊上，论文标题为“Massively multiplex chemical transcriptomics at single cell resolution”。论文通讯作者为华盛顿大学医学院基因组科学副教授Cole Trapnell和华盛顿大学医学院基因组科学教授Jay Shendure。论文第一作者为华盛顿大学医学院医学科学家培训项目博士生Sanjay R. Srivatsan、华盛顿大学医学院基因组科学博士后研究员Jose L. McFaline-Figueroa和华盛顿大学医学院前基因组科学研究生Vijay Ramani。
Trapnell说：“sci-Plex技术使我们能够汇集许多遗传上不同的细胞，并观察许多细胞以多种不同方式受到扰动时会发生什么。我们随后将所有数据收集在一起，并使用来自机器学习和数据科学的现代工具进行分析，以了解每种药物对这些细胞的作用。”
为了测试sci-Plex的性能，这些研究人员将它应用于对经过180种用于治疗癌症、HIV感染和自身免疫疾病的化合物处理的三种癌症细胞系(白血病、肺癌和乳腺癌)的筛选中。这些细胞用小的单链DNA进行细胞核散列（nuclear hashing）标记。
这种细胞核散列标记可识别不同的细胞，并允许科学家们绘制哪些细胞接受了哪种药物处理的图谱。在仅一项实验中，这些研究人员测量了来自5000多份独立处理样品的65万个细胞中的基因表达。
这些结果表明某些癌细胞对特定化合物的反应方式存在显著差异。他们还揭示了细胞之间关于其他化学物类型的共有模式，以及在一种化学物类型中区分药物的一些特性。
这些研究人员更深入地研究了一类称为HDAC抑制剂的癌症药物的作用方式。他们发现，基因调节的变化与这些抑制剂通过阻止获取能量来阻止癌细胞增殖的观点相吻合。
在描述这项研究的另一个方面时，Srivistan说：“我们可以使用基因表达谱对药物的功效进行分类，这真是太酷了。随着剂量变化超过四个数量级，我们可以看到细胞反应的平稳增加。”
总体而言，这些结果表明sci-Plex技术可放大到上千份样品以便研究多种生化途径、催化剂、调节剂和作用方式。sci-Plex可能有助于人们更好地理解为何一些药物仅对一些人有效果，但是对其他人没有效果。sci-Plex的一种独特的优势在于它能够区分化合物如何影响不同的细胞亚群。
这些研究人员预测细胞核散列标记的简单性和低成本再加上他们的单细胞测序方法的灵活性和可扩展性，可能会让sci-Plex具有许多基础研究和生物医学上的实际应用。比如，针对药物干预，它可能有助于建立一个全面的细胞反应图谱。（生物谷 Bioon.com）
参考资料：
1.Sanjay R Srivatsan et al. Massively multiplex chemical transcriptomics at single cell resolution. Science, 2019, doi:10.1126/science.aax6234.
2.Technique shows how individual cancer cells react to drugs
https://medicalxpress.com/news/2019-12-technique-individual-cancer-cells-react.html
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