本文描述了一种旨在研究异常剪接对实体瘤和血液系统恶性肿瘤耐药性影响的实验方案。为此,我们分析了亲本株和耐药株的转录组谱型 体外 通过RNA-seq构建模型,并建立基于qRT-PCR的方法以验证候选基因。
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本文描述了一种旨在研究异常剪接对实体瘤和血液系统恶性肿瘤耐药性影响的实验方案。为此,我们分析了亲本株和耐药株的转录组谱型 体外 通过RNA-seq构建模型,并建立基于qRT-PCR的方法以验证候选基因。
药物耐药性在血液系统恶性肿瘤和实体瘤的癌症治疗中仍然是一个主要难题。内在或获得性耐药可由多种机制引起,包括药物清除增加、药物摄取减少、药物失活以及药物靶点的改变。近期研究表明,除了已知的遗传学(突变、扩增)和表观遗传学(DNA高甲基化、组蛋白翻译后修饰)改变外,药物耐药机制还可能受到剪接异常的调控。这是一个快速发展的研究领域,值得未来进一步关注,以制定更有效的治疗策略。本文所述方案旨在研究异常剪接在实体瘤和血液系统恶性肿瘤药物耐药性中的影响。为实现这一目标,我们分析了多种肿瘤的转录组谱 体外 通过RNA-seq构建模型,并建立基于qRT-PCR的方法以验证候选基因。特别是,我们评估了DDX5和PKM转录本的差异剪接。由计算工具MATS检测到的异常剪接在白血病细胞中得到验证,结果显示在亲代细胞与耐药细胞中表达的DDX5剪接异构体不同。在这些细胞中,我们还观察到PKM2/PKM1比例升高,而在Panc-1细胞的吉西他滨耐药株与亲代Panc-1细胞相比,该现象未被检测到,提示吉西他滨暴露诱导的耐药机制可能存在差异。
尽管癌症治疗已取得显著进展,但恶性细胞对化疗药物的耐药性(无论是内在的,还是在长期药物暴露后获得的)仍是多种白血病和实体瘤治疗失败的主要原因1。
为了阐明药物耐药性的潜在机制, 体外 通过逐步筛选对化疗药物具有耐药性的癌细胞,可建立细胞系模型。该方法模拟了临床治疗方案,因而能够深入研究相关的耐药机制。经处理后存活的耐药细胞可通过细胞活力/细胞毒性检测,与亲本敏感细胞进行区分。2. 体外 原代细胞的耐药谱已显示出与化疗临床反应显著相关3.
高通量细胞毒性检测是一种用于测定药物敏感性的便捷方法 体外在此,通过例如3-[4,5-二甲基噻唑-2-基]-2,5-二苯基溴化四唑(MTT)法评估细胞活力4,该方法基于特定底物的代谢转化(即, 四氮唑盐)转化为有色产物,从而反映细胞的线粒体活性。 alternatively,可采用磺酰罗丹明B(SRB)法对细胞蛋白含量进行定量。5此处,活细胞数量与分光光度计在适当波长下测得的光密度(OD)成正比,无需 繁琐且耗时的细胞计数步骤。通过比较经测试药物处理的孔与未处理对照孔的光密度(OD)值,可计算特定化疗药物所诱导的生长抑制率。以药物浓度为横坐标,以相对于对照组细胞的活细胞百分比为纵坐标,绘制剂量-反应曲线。最终,药物敏感性可表示为与未处理细胞相比引起50%细胞生长抑制的药物浓度(IC50).
药物耐药性的机制涉及多种不同的异常,例如影响药物活性决定因子和细胞代谢相关基因表达的改变。这些分子损伤包括基因突变、转录及转录后水平的异常,以及表观遗传调控的紊乱,通常会影响参与药物代谢或细胞凋亡的基因6。
可变的前体mRNA剪接及其复杂调控机制最近作为可能决定癌细胞耐药性的新因素而受到广泛关注7。在正常细胞中,多达95%的人类基因通过这一严格调控的过程发生可变剪接,从而从同一基因产生多种不同的蛋白质异构体。可变剪接在癌症中常常发生失调,多种肿瘤的特征是越来越多参与药物代谢的基因剪接异常(例如,脱氧胞苷激酶、叶酰基多谷氨酸合成酶或多药耐药蛋白)6,8。然而,对耐药细胞剪接谱的系统性分析仍严重缺乏。因此,迫切需要建立高通量的可变剪接分析方法,这有助于开发更有效的治疗策略。
在过去十年中,下一代测序(NGS)技术的快速发展为生物医学研究带来了新的见解,深化了人们对基因组表达调控的分子机制及其在各种生物过程中作用的理解9。RNA测序(RNA-seq)是NGS在转录组学领域中的一项强大子应用,能够对数千个基因的表达模式进行全基因组范围的定性和定量分析,非常适合于鉴定新型编码mRNA以及长链非编码RNA、miRNA、siRNA和其他小RNA类别(例如,snRNA和piRNA)10,11。
RNA-Seq 在转录组表征方面相较于先前的技术具有诸多优势(例如, Sanger测序和表达谱芯片)。它不依赖于现有的基因组注释,具有单核苷酸水平的分辨率,并且在基因表达水平估计方面具有更宽的动态范围。简而言之,RNA-seq实验的基本实验流程包括:聚腺苷酸化转录本(mRNA)的筛选与片段化,随后将其转化为cDNA,构建文库,最后进行大规模并行深度测序12,13由于近年来测序成本迅速下降,RNA-seq 正逐步取代其他技术,同时科研人员正大力改进文库构建方案。例如,目前可通过在第二链 cDNA 中掺入脱氧尿苷三磷酸(dUTP)标记,并在 PCR 扩增前使用尿嘧啶-DNA-糖基化酶(UDG)消化该标记链,从而保留 mRNA 转录本的链信息。该方法可提高基因注释和表达水平定量的准确性14,15.
RNA-seq 数据的分析与解读需要在生物信息学流程中使用复杂且强大的计算软件包进行处理16,17首先,原始测序读段需经过质量控制,去除技术性与生物学来源的干扰因素,并对未达到严格质量标准的序列进行截短(修剪)或丢弃。随后,将各样本的测序读段比对至参考基因组,并分别归集到基因水平、外显子水平或转录本水平,以确定各类别的表达丰度。根据具体应用需求,进一步通过统计学模型对数据进行精细分析,用于鉴定等位基因特异性表达、可变剪接、基因融合事件以及单核苷酸多态性(SNPs)。12最后,对选定水平进行差异分析(即, 基因表达或可变剪接可用于比较在不同条件下获得的样本。
差异剪接分析用于描述两个样本之间剪接位点使用情况的差异。目前已有越来越多基于不同统计模型、性能表现和用户界面的软件工具可用于此目的18。其中,MATS(转录本剪接的多变量分析)是一种基于贝叶斯统计框架的免费且精确的计算工具,专门设计用于从单端或成对末端RNA测序数据中检测差异剪接事件。从比对后的(.bam)文件出发,MATS能够检测所有主要类型的可变剪接事件(外显子跳跃、替代3'剪接位点、替代5'剪接位点、互斥外显子以及内含子保留——详见图1)。
首先,软件会识别支持特定剪接事件(例如外显子跳跃)的测序读段,并将其分为两类。"包含性读段"(对应于经典的剪接事件)比对至被研究的外显子内部,并跨越该外显子与其上下游相邻两个外显子之间的连接位点。"跳跃性读段"(对应于可变剪接事件)则跨越两个相邻外显子之间的连接位点。随后,MATS 计算并返回经典剪接事件和可变剪接事件的标准化包含水平,并在不同样本或条件下进行数值比较。最终,对于每个剪接事件,当两组条件下某基因的剪接异构体比例差异超过用户设定的阈值时,MATS 会计算相应的 P 值和错误发现率(FDR)19,34。
在进行差异剪接分析并结合RNA-seq之后,有必要开展广泛的实验验证,以鉴定真正阳性的基因候选分子18。定量逆转录聚合酶链式反应(qRT-PCR)是验证RNA-seq分析所得候选基因最常用且最优化的方法20。本文旨在提供一种可靠的实验方法,用于研究实体瘤和血液系统恶性肿瘤中与药物耐药性相关的剪接谱型。我们的研究策略结合了基于RNA-seq的转录组分析,应用于选定的耐药癌症细胞系模型,并采用已建立的qRT-PCR方法对参与药物耐药性的候选基因进行验证。
本研究中使用的成人白血病细胞系模型包括儿童T细胞急性淋巴细胞白血病(T-ALL)细胞系CCRF-CEM(CEM-WT),及其两个糖皮质激素(GC)耐药亚克隆CEM-C7H2-R5C3(CEM-C3)和CEM-C7R5(CEM-R5)21,22,以及甲氨蝶呤(MTX)耐药亚系CEM/R30dm23。尽管目前基于糖皮质激素和甲氨蝶呤的治疗方案在约90%的病例中可产生临床疗效,但糖皮质激素耐药性的出现仍然是一个尚未解决的问题,其分子机制尚不明确。为分离糖皮质激素耐药亚克隆,将CEM-WT细胞在1 µM地塞米松(Dex)中培养2至3周。MTX耐药亚系CEM/R30dm则是通过对CEM-WT细胞反复进行短期(24小时)暴露于30 µM MTX而建立,以模拟临床治疗方案。有趣的是,该细胞系还表现出对地塞米松的交叉耐药性(未发表结果),其机制尚未完全阐明。
本研究中所探讨的实体瘤模型为胰腺导管腺癌,该肿瘤以对化疗药物极强的耐药性而著称。为此,我们选用了Panc-1细胞系及其通过持续暴露于1 µM吉西他滨获得的吉西他滨耐药亚克隆Panc-1R24在此,我们描述了一种发现潜在新机制的方法 体外 通过结合三种实验方案研究药物耐药性:采用比色法细胞毒性检测评估白血病细胞及实体瘤来源癌细胞的药物敏感性,基于RNA测序的分析流程鉴定与药物敏感性/耐药性相关的新剪接变异体,并通过RT-PCR和qRT-PCR分析验证潜在候选基因。
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1. 通过细胞毒性实验表征药物耐药性谱型
2. RNA 提取与RNA测序文库制备
3. 从测序读段中检测差异剪接
4. 通过RT-PCR和qRT-PCR实验验证结果
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本方案中所述的细胞毒性检测方法为评估癌细胞对化疗药物的耐药性提供了一种可靠且稳健的技术手段 体外通过MTT法检测了四种T细胞急性淋巴细胞白血病(T-ALL)细胞系对地塞米松(Dex)的敏感性,包括对Dex敏感的亲本细胞CEM-WT以及三种Dex耐药亚系:CEM/R30dm、CEM-R5和CEM-C3。由于CEM-WT细胞与其他细胞系之间的敏感性差异较大,因此需使用两种不同的浓度范围进行实验。2 µM - 0.97 nM)以及Dex耐药细胞系(640 µM - 0.33 nM)。MTT 实验明确显示 CEM/R30dm 具有地塞米松耐药性(IC50 = 456 ± 49 µM),CEM-R5(IC50 > 640 µM)和 CEM-C3(IC50 = 386 ± 98 µM) 与 CEM-WT 细胞相比(IC50 = 0.028 ± 0.003 µM)。同样,SRB 实验显示 Panc-1R 细胞系对吉西他滨具有高度耐药性(IC50 = 3....
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在此,我们介绍一种新颖的方法,该方法结合了成熟的细胞毒性筛选技术与基于高通量测序(NGS)的转录组分析,以鉴定与药物耐药性相关的差异剪接事件。分光光度法检测是一种便捷且可靠的高通量方法,可用于评估药物敏感性 体外 癌症模型,是许多进行细胞毒性筛选的实验室的首选。该方法的故障排除及可能的变异方案已在其他文献中详尽描述。4,5.
目前用于研究耐药机制的高通量基因组分析主要依赖于单核苷酸多态性(SNP)检测以及与特定耐药表型相关基因的差异表达分析。在本研究中,我们描述了RNA测序方法的应用,并结合稳健的生物信息学分析流程,以实现mRNA转录本的精确注释和差异剪接事件的检测。本方案的一个重要特征是能够识别具有不同药物敏感性特征的两组样本之间的新型剪接变异体。为了实现准确且无偏倚的分析,一个关键步骤是RNA的分离,所获得的RNA必须具有高纯度和完整性。
MATS 是我们在一系列可用的类似生物信息学工具中选择的软件(例如, Cuffdiff 2、DEXseq、DiffSplice ...
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作者无任何利益冲突需要披露。
作者谨向 J.J. McGuire 教授、R. Kofler 教授以及 K. Quint 博士致谢,感谢他们提供本研究所用的耐药细胞系。本研究获得了阿姆斯特丹癌症中心(CCA)基金会(资助 JC、EG 和 RS)、KiKa 基金会(儿童无癌项目,资助 AW)、间皮瘤应用研究基金会 Peter G. Angelos 律师事务所资助项目(资助 VEG 和 EG)、意大利癌症研究协会(AIRC)、托斯卡纳肿瘤研究所(ITT)以及托斯卡纳大区 FAS 健康项目(资助 EG)的资助。
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| 姓名 | 公司 | 目录编号 | 评论 |
|---|---|---|---|
| 磺基罗丹明B | Sigma-Aldrich | 230162 | |
| 三氯乙酸 | Sigma-Aldrich | 251399 | |
| CCRF-CEM | ATCC, Manassas, VA, USA | ATCC CCL-119 | |
| Panc-1 | ATCC, Manassas, VA, USA | ATCC CRL-1469 | |
| DMEM高糖培养基 | Lonza, Basel, Switzerland | 12-604F | |
| RPMI-1640 | Gibco, Carlsbad, CA, USA | 11875093 | |
| 胎牛血清和小牛血清 | Greiner Bio-One, Frickenhausen, Germany | 758093 | |
| 青霉素G硫酸链霉素 | Gibco, Carlsbad, CA, USA | 15140122 | |
| 三(羟甲基)氨基甲烷 | Sigma Aldrich | 252859 | |
| MTT甲臜 | Sigma Aldrich | M2003 | |
| Anthos-Elisa-reader 2001 | Labtec, Heerhugowaard, Netherlands | UV-Vis 96孔板分光光度计 | |
| Greiner CELLSTAR 96孔板 | Greiner/Sigma | M0812-100EA | |
| 胰蛋白酶/EDTA溶液 100 ml | Lonza, Basel, Switzerland | CC-5012 | |
| CELLSTAR细胞培养瓶 25 cm2 | Greiner Bio-One, Frickenhausen, Germany | 82051-074 | |
| CELLSTAR细胞培养瓶 75 cm3 | Greiner Bio-One, Frickenhausen, Germany | 82050-856 | |
| 磷酸盐缓冲液(0.9% NaCl) | B.Braun Melsungen AG, Germany | 362 3140 |
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