Este protocolo describe un flujo de trabajo desde los cultivos celulares ex vivo o in vitro hasta el preprocesamiento de datos transcriptómicos para el cribado rentable de fármacos basado en transcriptomas.
Method Article
Este protocolo describe un flujo de trabajo desde los cultivos celulares ex vivo o in vitro hasta el preprocesamiento de datos transcriptómicos para el cribado rentable de fármacos basado en transcriptomas.
La transcriptómica permite obtener información completa sobre los programas celulares y sus respuestas a las perturbaciones. A pesar de una disminución significativa en los costos de producción y secuenciación de bibliotecas en la última década, la aplicación de estas tecnologías a la escala necesaria para el cribado de drogas sigue siendo prohibitivamente costosa, lo que obstruye el inmenso potencial de estos métodos. Nuestro estudio presenta un sistema rentable para el cribado de fármacos basado en transcriptomas, que combina cultivos de perturbaciones miniaturizados con transcriptómica minimasiva. El protocolo minimasivo optimizado proporciona señales biológicas informativas a una profundidad de secuenciación rentable, lo que permite un cribado exhaustivo de fármacos conocidos y nuevas moléculas. Dependiendo del tratamiento elegido y del tiempo de incubación, este protocolo dará como resultado la secuenciación de las bibliotecas en aproximadamente 2 días. Debido a varios puntos de parada dentro de este protocolo, la preparación de la biblioteca, así como la secuenciación, se pueden realizar independientemente del tiempo. Es posible procesar simultáneamente un gran número de muestras; Se probó la medición de hasta 384 muestras sin pérdida de calidad de los datos. Tampoco se conocen limitaciones en cuanto al número de afecciones y/o fármacos, a pesar de tener en cuenta la variabilidad en los tiempos óptimos de incubación de fármacos.
El desarrollo de nuevos fármacos es un proceso complejo y lento que implica la identificación de fármacos potenciales y sus dianas, la optimización y síntesis de candidatos a fármacos, y la comprobación de su eficacia y seguridad en ensayos preclínicos y clínicos1. Los métodos tradicionales para el cribado de fármacos, es decir, la evaluación sistemática de bibliotecas de compuestos candidatos con fines terapéuticos, implican el uso de modelos animales o ensayos basados en células para probar los efectos sobre dianas o vías específicas. Si bien estos métodos han tenido éxito en la identificación de candidatos a fármacos, a menudo no proporcionaron información suficiente sobre los complejos mecanismos moleculares que subyacen a la eficacia de los medicamentos y también sobre la toxicidad y los mecanismos de los posibles efectos secundarios.
La evaluación de los estados transcripcionales de todo el genoma presenta un enfoque poderoso para superar las limitaciones actuales en el cribado de fármacos, ya que permite realizar evaluaciones exhaustivas de la expresión génica en respuesta a los tratamientos farmacológicos2. Al medir las transcripciones de ARN de manera genómica expresada en un momento dado, la transcriptómica tiene como objetivo proporcionar una visión holística de los cambios transcripcionales que ocurren en respuesta a los fármacos, incluidos los cambios en los patrones de expresión génica, el empalme alternativo y la expresión de ARN no codificante3. Esta información se puede utilizar para determinar los objetivos farmacológicos, predecir la eficacia y toxicidad de los fármacos, y optimizar la dosificación de los fármacos y los regímenes de tratamiento.
Uno de los beneficios clave de combinar la transcriptómica con el cribado imparcial de fármacos es la posibilidad de identificar nuevas dianas farmacológicas que no se han considerado previamente. Los enfoques convencionales de cribado de fármacos a menudo se centran en moléculas o vías diana establecidas, lo que dificulta la identificación de nuevas dianas y puede dar lugar a fármacos con efectos secundarios imprevistos y eficacia restringida. La transcriptómica puede superar estas limitaciones al proporcionar información sobre los cambios moleculares que se producen en respuesta al tratamiento farmacológico, descubriendo posibles dianas o vías que pueden no haberse considerado previamente2.
Además de la identificación de nuevas dianas farmacológicas, la transcriptómica también puede utilizarse para predecir la eficacia y la toxicidad de los fármacos. Mediante el análisis de los patrones de expresión génica asociados con las respuestas a los fármacos, se pueden desarrollar biomarcadores que pueden utilizarse para predecir la respuesta de un paciente a un fármaco o régimen de tratamiento en particular. Esto también puede ayudar a optimizar la dosificación de medicamentos y reducir el riesgo de efectos secundarios adversos4.
A pesar de sus beneficios potenciales, el costo de la transcriptómica sigue siendo un obstáculo importante para su aplicación generalizada en el cribado de fármacos. El análisis transcriptómico requiere equipos especializados, conocimientos técnicos y análisis de datos, lo que puede dificultar la utilización de la transcriptómica en la detección de fármacos para equipos de investigación más pequeños u organizaciones con fondos limitados. Sin embargo, el costo de la transcriptómica ha ido disminuyendo constantemente, haciéndola más accesible para las comunidades de investigación. Además, los avances en la tecnología y los métodos de análisis de datos han hecho que la transcriptómica sea más eficiente y rentable, aumentando aún más su accesibilidad2.
En este protocolo, describimos un sistema exploratorio y de alta dimensión para el cribado de fármacos basado en transcriptoma, combinando cultivos de perturbaciones miniaturizados con análisis transcriptómicos minimasivos 5,6. Con este protocolo, es posible reducir el coste por muestra a 1/6 del coste actual de las soluciones comerciales para la secuenciación completa de ARNm. El protocolo solo requiere equipos de laboratorio estándar, con la única excepción del uso de tecnologías de secuenciación de lectura corta, que pueden subcontratarse si los instrumentos de secuenciación no están disponibles internamente. El protocolo minimasivo optimizado proporciona señales biológicas ricas en información a una profundidad de secuenciación rentable, lo que permite un cribado exhaustivo de fármacos conocidos y nuevas moléculas.
El objetivo del experimento es detectar la actividad farmacológica de las PBMC en diferentes contextos biológicos. Este protocolo se puede aplicar a cualquier cuestión biológica en la que se deban probar varios fármacos con una lectura transcriptómica, lo que proporciona una visión de todo el transcriptoma del efecto celular del tratamiento.
Este protocolo sigue las directrices de los comités locales de ética de la Universidad de Bonn.
1. Preparación de tampones, soluciones y equipos
2. Manejo de células
NOTA: Un protocolo detallado para la criopreservación de células mononucleares de sangre periférica (PBMC) de sangre humana se puede encontrar en7.

3. Preparación de la biblioteca para la secuenciación
4. Secuenciación y preprocesamiento de datos

Siguiendo el protocolo informado, las PBMC humanas se sembraron, se trataron con diferentes fármacos inmunomoduladores y, después de diferentes tiempos de incubación, se cosecharon para su análisis transcriptómico masivo utilizando el protocolo de secuenciación (Figura 1).
Las concentraciones ideales del fármaco y los tiempos de incubación de los compuestos problema deben identificarse antes de este protocolo con la ayuda de estrategias experimentales complementarias y sobre la base de la pregunta científica específica. En la mayoría de los casos, la incubación de 2 a 4 h y 24 h debe proporcionar una representación de las respuestas transcripcionales tempranas y tardías al tratamiento.
Los resultados más importantes para evaluar las correctas ejecuciones del protocolo son el ADNc y los QCs de librería (Figura 2 y Figura 3). El perfil de ADNc debe tener una distribución amplia con un tamaño promedio de > 1000 pb (Figura 2), un tamaño promedio más bajo o una acumulación de moléculas de bajo peso molecular (Figura 4) podría indicar una baja entrada de ARN o degradación de ARN.
La preparación de una buena biblioteca de secuenciación también es un paso importante en el protocolo; las bibliotecas de post-marcación deberían tener una distribución bastante estrecha de alrededor de 250 pb (Figura 3); los fragmentos más largos tendrán un rendimiento deficiente durante la secuenciación (Figura 5).
Después de la secuenciación, los archivos FASTQ sin procesar se alinean con el genoma de referencia apropiado (por ejemplo, humano o ratón) y se cuantifica la abundancia de transcripción para cada muestra (consulte la canalización nf-core RNA-seq (https://nf-co.re/rnaseq)). Ahora se realizará un análisis exploratorio de los datos para comprobar la calidad general de los datos. Los datos alineados deben capturar un gran número de genes codificadores de proteínas, ya que solo se capturará ARN poliadenilado con este protocolo (Figura 6A). En muestras humanas esperamos capturar entre 15000 y 20000 transcripciones (este valor se basa en la anotación 11 del genoma humano de referencia GENCODE27). El análisis exploratorio adicional de los datos puede incluir el análisis de componentes principales (ACP). Aquí, la estructura subyacente de los datos se puede visualizar en un gráfico bidimensional. En la Figura 6B, mostramos un gráfico de PCA ejemplar; Los puntos aquí están coloreados por tratamiento, mostrando tres grupos diferentes de condiciones experimentales que conducen a perfiles transcriptómicos similares. También se puede ver aquí que las réplicas biológicas (puntos con el mismo color) son transcripcionalmente similares, lo que muestra una buena robustez del protocolo. Los resultados que se muestran en esta figura se generaron con una canalización disponible en GitHub basada en el flujo de trabajo de DESeq2 (https://github.com/jsschrepping/RNA-DESeq2).

Figura 1: Estimaciones de tiempo y flujo de trabajo. (A) Estimaciones de tiempo de este protocolo para una ejecución con 96 muestras. (B) Diagrama de cada paso dentro del protocolo desde la descongelación de las células hasta el preprocesamiento de los datos. El diagrama debe leerse de arriba a abajo siguiendo las flechas. Las flechas encerradas en un círculo describen una repetición del paso. Los puntos rojos representan los puntos de parada descritos con más detalle en el protocolo. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figura 2: Resultados ejemplares para bibliotecas de ADNc. Resultados de una electroforesis miniaturizada que muestra la distribución de tamaños de una biblioteca ejemplar de ADNc. Las señales superior e inferior representan marcadores utilizados para alinear la muestra. Las líneas azules indican el tamaño medio de los fragmentos (corchetes azules). El perfil de ADNc muestra una amplia distribución con un tamaño promedio de > 1000 pb. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figura 3: Resultados ejemplares para bibliotecas de secuenciación. Resultados de una electroforesis miniaturizada que muestran la distribución de tamaños de bibliotecas de secuenciación preparadas con éxito con una distribución estrecha y un tamaño medio de alrededor de 250 pb. Las señales superior e inferior representan marcadores utilizados para alinear la muestra. Las líneas azules indican el tamaño medio de los fragmentos (corchetes azules). Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figura 4: Resultados subóptimos ejemplares para bibliotecas de ADNc. Resultados de una electroforesis miniaturizada que muestran la distribución de tamaños de una biblioteca de ADNc subóptima con un tamaño promedio de < 200 pb. Las señales superior e inferior representan marcadores utilizados para alinear la muestra. Las líneas azules indican el tamaño medio de los fragmentos (corchetes azules). Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figura 5: Resultados subóptimos ejemplares para bibliotecas de secuenciación. Resultados de una electroforesis miniaturizada que muestran la distribución de tamaños de una biblioteca de secuenciación subóptima que contiene fragmentos más largos de 200 - 1000 pb. Las señales superior e inferior representan marcadores utilizados para alinear la muestra. Las líneas azules indican el tamaño medio de los fragmentos (corchetes azules). Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figura 6: Análisis exploratorio de datos. Resultados representativos del análisis exploratorio de datos que muestran el efecto de fármacos inmunomoduladores seleccionados en las PBMC. (A) Gráfico de barras del número de genes detectados (ejes Y) separados por tipo de gen (ejes X). (B) PCA de todos los genes en el conjunto de datos coloreados por los diferentes tratamientos farmacológicos. Los puntos con el mismo color son réplicas biológicas. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
| Reactivo | Concentración | Volumen [μL] /rxn |
| Clorhidrato de guanidina | 80 mM | 7.50 |
| Trifosfatos de desoxinucleótidos (dNTP) | 10 mM cada uno | 6.52 |
| Imprimación SMART dT30VN | 100 μM | 0.33 |
| Agua libre de nucleasas | 0.65 | |
| Volumen total | 15.00 |
Tabla 1: Tampón de lisis.
| Reactivo | Volumen [μL] /rxn |
| Búfer SSRT II (5x) | 2.00 |
| TDT (100 mM) | 0.50 |
| Betaína (5 M) | 2.00 |
| MgCl2 (1 m) | 0.14 |
| SSRT II (200 U/μL) | 0.25 |
| Inhibidor de la ARNasa (40 U/μL) | 0.25 |
| TSO-LNA (100 μM) | 0.20 |
| Agua libre de nucleasas | 0.66 |
| Volumen total | 6.00 |
Tabla 2: Mezcla de reacción de transcriptasa inversa (RT).
| Desnaturalización del ARNm | ||
| Paso | Temperatura | Duración |
| Desnaturalización del ARNm | 95 °C | 2 minutos |
| sobre hielo | 2 minutos | |
| Transcripción inversa | ||
| Paso | Temperatura | Duración |
| Transcripción inversa | 42 °C | 90 minutos |
| Inactivación enzimática | 70 °C | 15 minutos |
| 4 °C | sostener | |
Tabla 3: Programa termociclador para la desnaturalización del ARNm y la transcriptasa inversa (RT).
| Reactivo | Volumen [μL] /rxn |
| ADN polimerasa de alta fidelidad | 12.50 |
| Imprimación ISPCR (10 μM) | 0.15 |
| Agua libre de nucleasas | 2.35 |
| Volumen total | 15.00 |
Tabla 4: Mezcla de preamplificación.
| Pasos | Temperatura | Duración | |
| Desnaturalización inicial | 98 °C | 3 minutos | |
| Desnaturalización | 98 °C | 20 s | 16 – 18 Ciclos |
| Recocido | 67 °C | 20 s | |
| Extensión | 72 °C | 6 minutos | |
| 4 °C | sostener |
Tabla 5: Programa de termociclador de preamplificación.
| Pasos | Temperatura | Duración |
| Tagmentación | 55 °C | 8 minutos |
| 4 °C | sostener |
Tabla 6: Programa de termociclador de etiquetado.
| Mezcla de etiquetado | |
| Reactivo | Volumen [μL] /rxn |
| Mezcla de etiquetado de amplicones (ATM) | 1.0 |
| Tampón de ADN de etiquetado (TD) | 2.0 |
| Volumen total | 3.0 |
| Mezcla de PCR de enriquecimiento | |
| Reactivo | Volumen [μL] /rxn |
| ADN polimerasa de alta fidelidad | 7.0 |
| Imprimación de indexación compatible con Nextera | 2.0 |
| Volumen total | 9.0 |
Tabla 7: Mezcla de marcación y mezcla de PCR de enriquecimiento.
| Pasos | Temperatura | Duración | |
| Arranque en caliente | 72 °C | 5 minutos | |
| Desnaturalización inicial | 98 °C | 30 s | |
| Desnaturalización | 98 °C | 10 s | 16 ciclos |
| Recocido | 60 °C | 30 s | |
| Extensión | 72 °C | 1 minuto | |
| Extensión final | 72 °C | 5 minutos | |
| 4 °C | sostener |
Tabla 8: Programa de termociclador de PCR de enriquecimiento.
| Instrumento | Concentración de carga |
| MiSeq v2 | 10 p.m. |
| SiguienteSeq 500/550 | 1.4 pM |
| NovaSeq 6000 | 1250 pM |
Tabla 9: Ejemplos de concentraciones de carga de instrumentos de secuenciación comunes.
El descubrimiento y el desarrollo de fármacos pueden beneficiarse enormemente de la visión holística de los procesos celulares que puede proporcionar la transcriptómica masiva. Sin embargo, este enfoque a menudo se ve limitado por el alto costo del experimento con el protocolo estándar de secuenciación de ARN a granel, lo que prohíbe su aplicación en entornos académicos, así como su potencial de escalabilidad industrial.
Los pasos más críticos del protocolo son la descongelación celular y los pasos iniciales de la preparación de la biblioteca. Garantizar una alta viabilidad de las células después de la descongelación es fundamental para el éxito de los tratamientos y el análisis transcriptómico. Los primeros pasos de la recolección celular y la preparación de la biblioteca hasta la síntesis del ADNc son fundamentales para preservar la integridad del ARN. En esta etapa, es crucial mantener el lisado celular en hielo en todo momento y procesar las muestras lo más rápido posible. Si se observa una degradación excesiva del ARN, las superficies y los equipos de laboratorio deben limpiarse con productos específicos para inhibir cualquier actividad de la ARNasa.
El protocolo aquí descrito está actualmente optimizado para el tratamiento farmacológico en PBMC de donantes sanos durante un máximo de 24 h. Para realizar el experimento con un tipo de célula diferente o para un tiempo de incubación más largo, es posible que sea necesario optimizar el número de células para las condiciones de siembra y cultivo en consecuencia.
Con este protocolo, proporcionamos un flujo de trabajo para el análisis transcriptómico sobre el tratamiento farmacológico en PBMC utilizando equipos de laboratorio estándar y sin necesidad de kits comerciales. Con este enfoque y evitando el paso de purificación del ARN, redujimos significativamente los costos permitiendo el análisis paralelo de un alto número de compuestos.
Debido a que este protocolo se basa en un ensayo in vitro, su principal limitación es que no puede evaluar ningún procesamiento metabólico de los fármacos que pueda conducir a una bioactividad diferente. Además, el número de transcripciones capturadas y la profundidad de secuenciación serán menores que en los métodos estándar de transcriptómica masiva de longitud completa, lo que impide el uso de estos datos para aplicaciones que requieren un mayor contenido de información, como el empalme diferencial o la cuantificación de polimorfismos de un solo nucleótido.
Los autores declaran no tener intereses contrapuestos.
J.L.S. cuenta con el apoyo de la Fundación Alemana de Investigación (DFG) en el marco de la Estrategia de Excelencia de Alemania (EXC2151-390873048), así como en el marco de la SCHU 950/8-1; GRK 2168, TP11; CRC SFB 1454 Metaflammation, IRTG GRK 2168, WGGC INST 216/981-1, CCU INST 217/988-1, el proyecto de excelencia financiado por BMBF Diet-Body-Brain (DietBB); y el proyecto europeo SYSCID con el número de subvención 733100. M.B. cuenta con el apoyo de DFG (IRTG2168-272482170, SFB1454-432325352). L.B. cuenta con el apoyo de DFG (ImmuDiet BO 6228/2-1 - Proyecto número 513977171) y de la Estrategia de Excelencia de Alemania (EXC2151-390873048). Imágenes creadas con BioRender.com.
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
|---|---|---|---|
| Tubo cónico de 50 mL | Fisher Scientific | 10203001 | |
| Sellos adhesivos de placa PCR | Thermo Fisher Scientific | AB0558 | |
| Mezcla de etiquetado Amplicon (ATM) | Illumina | FC-131-1096 | Nextera XT DNA Library Prep Kit (96 muestras) |
| Cuentas AMPure XP | Beckman Coulter | A 63881 | |
| Betaína | Sigma-Aldrich | 61962 | |
| Placas de 96 pocillos de grado de cultivo celular | Thermo Fisher Scientific | 260860 | |
| Bomba de vacío para cultivo celular (VACUSAFE) | Integra Bioscience | 158300 | |
| Mezcla de trifosfatos de desoxinucleótidos (dNTP) de 10 mM cada una | Fermentas | R0192 | |
| DMSO | Sigma-Aldrich | 276855 | |
| TDT (100 mM) | Invitrogen | 18064-014 | |
| EDTA | Sigma-Aldrich | 798681 | para células adherentes |
| Ethanol | Sigma-Aldrich | 51976 | |
| Suero fetal bovino | Thermo Fisher Scientific 26140079 | ||
| Puntas de filtro (10 µ L) | Gilson | ||
| Puntas de filtro (100 µ L) | Gilson | ||
| Puntas de filtro (20 y micro; L) | Gilson | ||
| Puntas de filtro (200 µ L) | Gilson | ||
| Clorhidrato de guanidina | Sigma-Aldrich | G3272 | |
| Imprimación ISPCR (10 µ M) | Biomers.net GmbH | SP10006 | 5′-AAGCAGTGGTATCAACGCAGAG T-3′ |
| KAPA HiFi HotStart ReadyMix (2X) | KAPA Biosystems | KK2601 | |
| Cloruro de magnesio (MgCl2) | Sigma-Aldrich | M8266 | |
| Soporte magnético 96 | Ambion | AM10027 | |
| Neutralizar el tampón de etiquetado (NT) | Illumina | FC-131-1096 | Nextera XT DNA Library Kit de preparación (96 muestras), alternativamente 0,2 % |
| SDS Imprimación indexadora compatible con Nextera | Illumina | ||
| Agua sin nucleasas | Invitrogen | 10977049 | |
| PBS | Thermo Fisher Scientific | AM9624 | |
| PCR Placas de 96 pocillos | Thermo Fisher Scientific | AB0600 | |
| sellador de placas PCR | Thermo Fisher Scientific | HSF0031 | |
| Penicilina / Estreptomicina | Fluorómetro Thermo Fisher Scientific | 15070063 | |
| Qubit 4 | Invitrogen | 15723679 | |
| Inhibidor de la RNasa recombinante (40 U/ul) | TAKARA | 2313A | |
| RPMI-1640 medio de cultivo celular | Gibco | 61870036 | Si no trabaja con PBMC, ajústelo al tipo de celda |
| SMART dT30VN | imprimación Sigma-Aldrich | 5' Bio-AAGCAGTGGTATCAACGCAGAG TACT30VN-3 Equipos de | |
| laboratorio estándar | varios | por ejemplo, centrífuga, máquina de hielo, cubo de hielo, agua destilada, baño de agua | |
| SuperScript II Transcriptasa inversa (SSRT II) | Thermo Fisher Scientific | 18064-014 | |
| SuperScript II Tampón de transcriptasa inversa (SSRT II) (5x) | Thermo Fisher Scientific | 18064-014 | |
| Tampón de ADN de marcado (TD) | Illumina | FC-131-1096 | Nextera XT DNA Library Kit de preparación (96 muestras) |
| Sistema TapeStation 4200 | Agilent | G2991BA | |
| Termociclador (S1000) | Bio-Rad | 1852148 | |
| TSO-LNA (100 uM) | Eurogentec | 5' Biotina AAGCAGTGGTATCAACGCAGAG TACAT(G)(G){G | |
| Vortex-Genie 2 Mezclador | Sigma-Aldrich | Z258415 |
Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article
Request Permission