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第06周-高通量药物筛选对Rhabdoid tumors

第06周-高通量药物筛选对Rhabdoid tumors

作者: 小梦游仙境 | 来源:发表于2018-11-15 10:23 被阅读4次

    高通量药物筛选对Rhabdoid tumors

    文章是: High-Throughput Drug Screening Identifies Pazopanib and Clofilium Tosylate as Promising Treatments for Malignant Rhabdoid Tumors

    细胞系背景知识

    重点关注Rhabdoid tumors (RTs) ,所以挑选了两种细胞系:

    • SMARCB1-positive cell lines,包括 I2A 和 (I2A + SMARCB1)
    • SMARCB1-negative cell lines (G401 and G402)

    有意思的是 pazopanib 这个药物在这两个细胞系表现有统计学显著的区别。

    还引入了另外5个人类Rhabdoid tumors (RTs) 细胞系:

    还有4个细胞系作为对照:

    • A673 (Ewing sarcoma)
    • DAOY (medulloblastoma)
    • A549 (SMARCA4-deficient lung carcinoma; obtained from the ATCC [CRL-1598, HTB-186, and CCL-185, respectively])
    • SK-N-BE(2)C (neuroblastoma) (Barnes et al., 1981).

    药物筛选背景知识

    药物筛选用384孔板,共纳入了1200种FDA批准的药物,以DAPI染色来判断药效。这1200种药物可以买到:Prestwick Chemical Library V2 (Prestwick Chemical), a collection of 1,200 off-patent drugs already approved by the FDA

    重点挑选那些能显著抑制SMARCB1缺陷型细胞系生长的药物。

    计算了药物的 robust Z [RZ] score 来作为评价标准。(初筛)

    总共挑选了10个药物
      1. compounds showing a RZ score <−5 in at least one RT cell line (I2A or G401 cells) and showing no activity in I2A+ cells (RZ score >−2), which comprised 5 drugs (5-fluorouracil, luteolin, rimexolone, amethopterin [R,S], and methotrexate);
    • (2) compounds with some weak activity in I2A+ cells (−5 < RZ score <−2) and showing a strong effect in at least one RT cell line (RZ score <−10) and a differential between I2A+ and I2A exceeding 2, leading to the selection of an additional 5 compounds (CfT, podophyllotoxin, ciclopirox ethanolamine, thioguanosine, and vatalanib).

    详情如表格:Table 1. RZ Scores ,当然因为这些药物有希望,所以就又测了48小时的药物处理IC50 (μM)

    只有6个药物满足在两个SMARCB1缺陷型细胞系都表现 (IC50) <10 μM ,其中四个都是anti-mitotic类别的,所以抛弃。

    最后剩下的,值得期待的药物是:

    其中CfT是potassium channel 的抑制剂

    对于TKi’s药物,挑选了9个FDA批准的药物比较发现pazopanib最显著,后面的研究就替换掉了 vatalanib。

    药物机制研究

    因为TKi’s药物就是作用于 tyrosine kinase receptors (RTKs) ,所以作者用现成的商业的试剂盒Proteome Profiler human phospho-RTK array 来探索 I2A, DEV, G401, and KD 这4种细胞系的 49个 RTKs的磷酸化情况。发现只有其中2个在药物pazopanib处理前后有区别:

    还有Pazopanib和CfT的联合用药的体外细胞系实验。

    表达芯片及RNA-Seq数据

    在两个细胞系 (DEV and G401 ) 处理CfT 前后测转录组表达数据,共4*3=12个样本。

    在I2A SMARCB1-def细胞系添加SMARCB1处理的时间序列,共(0,2,4,7,14day)*3=15个样本。

    数据公布在GEO: GSE98277 : GSE102467

    事实上,这个芯片数据作者并没有细致的分析。

    而转录组数据呢,也仅仅是找了差异,然后根据阈值筛选到有统计学显著的差异基因做GO富集看看而已。

    当然,也可能是我没有仔细去看补充材料。

    PDX模型验证

    制作了两个PDX模型:

    pazopanib showed actual growth delay on two extra-cranial RT PDXs as a single agent.

    (文章转自jimmy的2018年阅读文献笔记)

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