MicroRNAs (miRNAs) haben sich als wichtige zelluläre Regulatoren (Tumorsuppressoren, pro-onkogene Faktoren) von Krebs und Metastasen herausgestellt. Die meisten veröffentlichten Studien konzentrieren sich auf eine einzelne miRNA, wenn es darum geht, die Rolle kleiner RNAs bei Krebs zu charakterisieren. ~ 30% der menschlichen miRNA-Gene sind jedoch in geclusterten Einheiten organisiert, die oft co-exprimiert werden, was auf ein komplexes und koordiniertes System der nicht-kodierenden RNA-Regulation hinweist. Eine klarere Untertreibung der Art und Weise, wie geclusterte miRNA-Netzwerke kooperativ funktionieren, um Tumorwachstum, Krebsaggressivität und Arzneimittelresistenz zu regulieren, ist erforderlich, bevor nicht-kodierende kleine RNAs in die Klinik übersetzt werden.
Die Verwendung eines CRISPR-vermittelten Gen-Editing-Verfahrens (High-Throughput-Clustered Regularly Interspaced Short Palindromic Repeats) wurde eingesetzt, um die onkogene Rolle eines genomischen Clusters von sieben miRNA-Genen zu untersuchen, die sich in einem Locus mit einer Länge von ~ 35.000 bp im Zusammenhang mit Prostatakrebs befinden. Für diesen Ansatz wurden humane Krebszelllinien mit einem Lentivirus-Vektor für Doxycyclin (DOX)-induzierbare Cas9-Nuklease infiziert, der 48 h lang in DOX-haltigem Medium gezüchtet wurde. Die Zellen wurden anschließend mit synthetischer transaktivierender CRISPR-RNA (tracrRNA) ko-transfiziert, die mit genomischen ortsspezifischen CRISPR-RNA (crRNA)-Oligonukleotiden komplexiert wurde, um die schnelle Erzeugung von Krebszelllinien zu ermöglichen, die die gesamte miRNA-Clusterdeletion und einzelne oder kombinierte miRNA-Gencluster-Deletionen innerhalb eines einzigen Experiments tragen.
Die Vorteile dieses Hochdurchsatz-Gen-Editing-Systems sind die Möglichkeit, zeitaufwändiges Subklonen von DNA-Vektoren zu vermeiden, die Flexibilität bei der Transfektion von Zellen mit einzigartigen Guide-RNA-Kombinationen in einem 24-Well-Format und die kostengünstigere PCR-Genotypisierung mit Rohzelllysaten. Studien, die diesen optimierten Ansatz verwenden, versprechen, funktionelle Redundanzen und synergistische/antagonistische Interaktionen zwischen miRNA-Clustermitgliedern aufzudecken, was dazu beitragen wird, die komplexen kleinen nicht-kodierenden RNA-Netzwerke zu charakterisieren, die an menschlichen Krankheiten beteiligt sind, und das zukünftige therapeutische Design besser zu informieren.