Este protocolo descreve um fluxo de trabalho de culturas de células ex vivo ou in vitro para pré-processamento de dados transcriptômicos para triagem de drogas baseada em transcriptoma custo-efetivo.
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Este protocolo descreve um fluxo de trabalho de culturas de células ex vivo ou in vitro para pré-processamento de dados transcriptômicos para triagem de drogas baseada em transcriptoma custo-efetivo.
A transcriptômica permite obter informações abrangentes sobre programas celulares e suas respostas a perturbações. Apesar da diminuição significativa dos custos de produção e sequenciamento das bibliotecas na última década, a aplicação dessas tecnologias na escala necessária para a triagem de drogas continua sendo proibitivamente cara, obstruindo o imenso potencial desses métodos. Nosso estudo apresenta um sistema custo-efetivo para triagem de drogas baseada em transcriptomas, combinando culturas de perturbação miniaturizadas com transcriptômica mini-massil. O protocolo otimizado de mini-bulk fornece sinais biológicos informativos em profundidade de sequenciamento econômica, permitindo uma extensa triagem de drogas conhecidas e novas moléculas. Dependendo do tratamento escolhido e do tempo de incubação, este protocolo resultará em bibliotecas de sequenciamento dentro de aproximadamente 2 dias. Devido a vários pontos de parada dentro deste protocolo, a preparação da biblioteca, bem como o sequenciamento, pode ser realizado de forma independente do tempo. É possível processar simultaneamente um número elevado de amostras; A medição de até 384 amostras foi testada sem perda da qualidade dos dados. Também não há limitações conhecidas para o número de condições e/ou drogas, apesar de considerar a variabilidade nos tempos ideais de incubação dos fármacos.
O desenvolvimento de novos fármacos é um processo complexo e demorado que envolve a identificação de potenciais fármacos e seus alvos, a otimização e síntese de candidatos a fármacos e o teste de sua eficácia e segurança em ensaios pré-clínicos e clínicos1. Os métodos tradicionais de triagem de drogas, ou seja, a avaliação sistemática de bibliotecas de compostos candidatos para fins terapêuticos, envolvem o uso de modelos animais ou ensaios baseados em células para testar os efeitos em alvos ou vias específicas. Embora esses métodos tenham sido bem-sucedidos na identificação de candidatos a drogas, eles muitas vezes não forneceram informações suficientes sobre os complexos mecanismos moleculares subjacentes à eficácia da droga e também toxicidade e mecanismos de efeitos colaterais potenciais.
A avaliação de estados transcricionais genômicos apresenta uma abordagem poderosa para superar as limitações atuais na triagem de drogas, pois permite avaliações abrangentes da expressão gênica em resposta a tratamentos medicamentosos2. Ao medir transcritos de RNA de uma forma genômica ampla expressa em um determinado momento, a transcriptômica visa fornecer uma visão holística das mudanças transcricionais que ocorrem em resposta a drogas, incluindo mudanças nos padrões de expressão gênica, splicing alternativo e expressão de RNA não codificante3. Essas informações podem ser usadas para determinar alvos de drogas, prever eficácia e toxicidade de drogas e otimizar esquemas de dosagem e tratamento de medicamentos.
Um dos principais benefícios da combinação de transcriptômica com triagem imparcial de drogas é o potencial para identificar novos alvos de drogas que não foram considerados anteriormente. As abordagens convencionais de triagem de drogas geralmente se concentram em moléculas ou vias alvo estabelecidas, dificultando a identificação de novos alvos e potencialmente resultando em drogas com efeitos colaterais imprevistos e eficácia restrita. A transcriptômica pode superar essas limitações, fornecendo informações sobre as mudanças moleculares que ocorrem em resposta ao tratamento medicamentoso, descobrindo potenciais alvos ou vias que podem não ter sido consideradas anteriormente2.
Além da identificação de novos alvos de fármacos, a transcriptômica também pode ser utilizada para predizer eficácia e toxicidade de fármacos. Ao analisar os padrões de expressão gênica associados às respostas a drogas, biomarcadores podem ser desenvolvidos para prever a resposta de um paciente a um determinado medicamento ou regime de tratamento. Isso também pode ajudar a otimizar a dosagem de medicamentos e reduzir o risco de efeitos adversos4.
Apesar de seus potenciais benefícios, o custo da transcriptômica permanece uma barreira significativa para sua ampla aplicação na triagem de drogas. A análise transcriptômica requer equipamentos especializados, conhecimento técnico e análise de dados, o que pode tornar desafiador para equipes de pesquisa menores ou organizações com financiamento limitado utilizar transcriptômica na triagem de drogas. No entanto, o custo da transcriptômica tem diminuído constantemente, tornando-a mais acessível às comunidades de pesquisa. Além disso, os avanços na tecnologia e nos métodos de análise de dados tornaram a transcriptômica mais eficiente e econômica, aumentando ainda mais sua acessibilidade2.
Neste protocolo, descrevemos um sistema exploratório e de alta dimensão para triagem de drogas baseado em transcriptomas, combinando culturas de perturbação miniaturizadas com análise transcriptômica mini-bulk 5,6. Com este protocolo, é possível reduzir o custo por amostra para 1/6 do custo atual de soluções comerciais para sequenciamento total de mRNA. O protocolo requer apenas equipamentos laboratoriais padrão, sendo a única exceção o uso de tecnologias de sequenciamento de leitura curta, que podem ser terceirizadas se os instrumentos de sequenciamento não estiverem disponíveis internamente. O protocolo otimizado de mini-bulk fornece sinais biológicos ricos em informações em profundidade de sequenciamento econômica, permitindo uma extensa triagem de drogas conhecidas e novas moléculas.
O objetivo do experimento é rastrear a atividade de drogas em PBMCs em diferentes contextos biológicos. Este protocolo pode ser aplicado a qualquer questão biológica onde várias drogas devem ser testadas com uma leitura transcriptômica, dando uma visão ampla do transcriptoma do efeito celular do tratamento.
Este protocolo segue as diretrizes dos comitês de ética locais da Universidade de Bonn.
1. Preparação de tampões, soluções e equipamentos
2. Manuseio celular
NOTA: Um protocolo detalhado para a criopreservação de células mononucleares do sangue periférico (CMSP) do sangue humano pode ser encontrado em7.

3. Preparação da biblioteca para sequenciamento
4. Sequenciamento e pré-processamento de dados

Seguindo o protocolo relatado, as CMSP humanas foram semeadas, tratadas com diferentes drogas imunomoduladoras e, após diferentes tempos de incubação, colhidas para análise transcriptômica em massa usando o protocolo de sequenciamento (Figura 1).
As concentrações ideais dos fármacos e os tempos de incubação dos compostos teste devem ser identificados a montante deste protocolo com o auxílio de estratégias experimentais complementares e com base na questão científica específica. Na maioria dos casos, a incubação de 2 - 4 h e 24 h deve fornecer uma representação das respostas transcricionais precoces e tardias ao tratamento.
Os resultados mais importantes para avaliar as execuções corretas do protocolo são o cDNA e os QCs da biblioteca (Figura 2 e Figura 3). O perfil de cDNA deve ter uma distribuição ampla com um tamanho médio de > de 1000 pb (Figura 2), um tamanho médio menor ou acúmulo de moléculas de baixo peso molecular (Figura 4) pode indicar uma baixa entrada de RNA ou degradação de RNA.
A elaboração de uma boa biblioteca de sequenciamento também é um passo importante no protocolo; as bibliotecas de pós-marcação devem ter uma distribuição bastante estreita de cerca de 250 pb (Figura 3); fragmentos mais longos terão um desempenho ruim durante o sequenciamento (Figura 5).
Após o sequenciamento, os arquivos FASTQ brutos são alinhados com o genoma de referência apropriado (por exemplo, humano ou camundongo) e a abundância do transcrito é quantificada para cada amostra (veja nf-core RNA-seq pipeline (https://nf-co.re/rnaseq)). A análise exploratória dos dados será agora realizada para verificar a qualidade global dos dados. Dados alinhados devem capturar um grande número de genes codificadores de proteínas, pois apenas RNA poliadenilado será capturado com este protocolo (Figura 6A). Em amostras humanas, esperamos capturar entre 15000 e 20000 transcritos (este valor é baseado na anotação do genoma humano de referência GENCODE 2711). Uma análise exploratória adicional dos dados pode incluir a análise de componentes principais (ACP). Aqui, a estrutura subjacente dos dados pode ser visualizada em um gráfico bidimensional. Na Figura 6B, mostramos um gráfico exemplar de ACP; Os pontos aqui são coloridos por tratamento, mostrando três diferentes agrupamentos de condições experimentais que levam a perfis transcriptômicos semelhantes. Também pode ser visto aqui que as réplicas biológicas (pontos com a mesma cor) são transcricionalmente semelhantes, mostrando uma boa robustez do protocolo. Os resultados mostrados nesta figura foram gerados com pipeline disponível no GitHub com base no fluxo de trabalho DESeq2 (https://github.com/jsschrepping/RNA-DESeq2).

Figura 1: Estimativas de tempo e fluxo de trabalho. (A) Estimativas temporais deste protocolo para uma corrida com 96 amostras. (B) Diagrama de cada etapa dentro do protocolo desde o descongelamento das células até o pré-processamento dos dados. O diagrama deve ser lido de cima para baixo seguindo as setas. As setas circulares descrevem uma repetição do passo. Os pontos vermelhos representam pontos de parada descritos no protocolo. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figura 2: Resultados exemplares para bibliotecas de cDNA. Resultados de uma eletroforese miniaturizada mostrando a distribuição de tamanho da biblioteca exemplar de cDNA. Os sinais superior e inferior representam marcadores usados para alinhar a amostra. As linhas azuis indicam os tamanhos médios dos fragmentos (colchetes azuis). O perfil de cDNA mostra uma ampla distribuição com um tamanho médio de > 1000 pb. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figura 3: Resultados exemplares para bibliotecas de sequenciamento. Resultados de uma eletroforese miniaturizada mostrando a distribuição de tamanho de bibliotecas de sequenciamento preparadas com sucesso com uma distribuição estreita e um tamanho médio de cerca de 250 pb. Os sinais superior e inferior representam marcadores usados para alinhar a amostra. As linhas azuis indicam os tamanhos médios dos fragmentos (colchetes azuis). Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figura 4: Resultados subótimos exemplares para bibliotecas de cDNA. Resultados de uma eletroforese miniaturizada mostrando a distribuição de tamanho de uma biblioteca de cDNA subótima com um tamanho médio de < 200 pb. Os sinais superior e inferior representam marcadores usados para alinhar a amostra. As linhas azuis indicam os tamanhos médios dos fragmentos (colchetes azuis). Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figura 5: Resultados subótimos exemplares para bibliotecas de sequenciamento. Resultados de uma eletroforese miniaturizada mostrando a distribuição de tamanho de uma biblioteca de sequenciamento subótima contendo fragmentos mais longos de 200 - 1000 pb. Os sinais superior e inferior representam marcadores usados para alinhar a amostra. As linhas azuis indicam os tamanhos médios dos fragmentos (colchetes azuis). Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figura 6: Análise exploratória dos dados. Resultados representativos da análise exploratória de dados mostrando o efeito de drogas imunomoduladoras selecionadas sobre as CMSP. (A) Gráfico de barras do número de genes detectados (eixos Y) separados por tipo de gene (eixos X). (B) ACP de todos os genes do conjunto de dados coloridos pelos diferentes tratamentos medicamentosos. Pontos com a mesma cor são réplicas biológicas. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.
| Reagente | Concentração | Volume [μL] /rxn |
| Cloridrato de guanidina | 80 mM | 7.50 |
| Desoxinucleotídeos trifosfatos (dNTPs) | 10 mM cada | 6.52 |
| Primer SMART dT30VN | 100 μM | 0.33 |
| Água livre de nucleases | 0.65 | |
| Volume total | 15.00 |
Tabela 1: Tampão de lise.
| Reagente | Volume [μL] /rxn |
| Buffer 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 |
| Inibidor de RNAse (40 U/μL) | 0.25 |
| TSO-LNA (100 μM) | 0.20 |
| Água livre de nucleases | 0.66 |
| Volume total | 6.00 |
Tabela 2: Mistura de reação de transcriptase reversa (RT).
| Desnaturação de mRNA | ||
| Passo | Temperatura | Duração |
| Desnaturação de mRNA | 95 °C | 2 minutos |
| no gelo | 2 minutos | |
| Transcrição reversa | ||
| Passo | Temperatura | Duração |
| Transcrição reversa | 42 °C | 90 minutos |
| Inativação enzimática | 70 °C | 15 minutos |
| 4 °C | segurar | |
Tabela 3: Programa termociclador para desnaturação de RNAm e transcriptase reversa (RT).
| Reagente | Volume [μL] /rxn |
| DNA polimerase de alta fidelidade | 12.50 |
| Primer ISPCR (10 μM) | 0.15 |
| Água livre de nucleases | 2.35 |
| Volume total | 15.00 |
Tabela 4: Mistura pré-amplificação.
| Passos | Temperatura | Duração | |
| Desnaturação inicial | 98 °C | 3 minutos | |
| Desnaturação | 98 °C | Anos 20 | 16 – 18 Ciclos |
| Recozimento | 67 °C | Anos 20 | |
| Extensão | 72 °C | 6 minutos | |
| 4 °C | segurar |
Tabela 5: Programa do termociclador de pré-amplificação.
| Passos | Temperatura | Duração |
| Tagmentação | 55 °C | 8 minutos |
| 4 °C | segurar |
Tabela 6: Programa de termocicladores de tagmentação.
| Mix de tagmentação | |
| Reagente | Volume [μL] /rxn |
| Mix de tagment Amplicon (ATM) | 1.0 |
| Tampão de DNA de Tagment (TD) | 2.0 |
| Volume total | 3.0 |
| Mistura de PCR de enriquecimento | |
| Reagente | Volume [μL] /rxn |
| DNA polimerase de alta fidelidade | 7.0 |
| Primer de indexação compatível com Nextera | 2.0 |
| Volume total | 9.0 |
Tabela 7: Mistura de etiquetagem e mistura de PCR de enriquecimento.
| Passos | Temperatura | Duração | |
| Início Quente | 72 °C | 5 minutos | |
| Desnaturação inicial | 98 °C | Anos 30 | |
| Desnaturação | 98 °C | 10 s | 16 ciclos |
| Recozimento | 60 °C | Anos 30 | |
| Extensão | 72 °C | 1 min | |
| Extensão Final | 72 °C | 5 minutos | |
| 4 °C | segurar |
Tabela 8: Programa de termociclador PCR de enriquecimento.
| Instrumento | Concentração de carga |
| MiSeq v2 | 22h |
| PróximoSeq 500/550 | 1,4 pM |
| NovaSeq 6000 | | 1250 pM |
Quadro 9: Exemplos de concentrações de carregamento de instrumentos comuns de sequenciação.
A descoberta de drogas e o desenvolvimento de drogas podem se beneficiar muito da visão holística dos processos celulares que a transcriptômica em massa pode fornecer. No entanto, essa abordagem é frequentemente limitada pelo alto custo do experimento com o protocolo RNA-seq a granel padrão, proibindo sua aplicação em ambientes acadêmicos, bem como seu potencial para escalabilidade industrial.
As etapas mais críticas do protocolo são o descongelamento celular e as etapas iniciais da preparação da biblioteca. Garantir a alta viabilidade das células após o descongelamento é fundamental para tratamentos bem-sucedidos e análise transcriptômica. Os primeiros passos da colheita celular e preparação da biblioteca até a síntese do cDNA são fundamentais para preservar a integridade do RNA. É crucial nesta fase manter o lisado celular no gelo em todos os momentos e processar as amostras o mais rápido possível. Se for observada degradação excessiva do RNA, as superfícies e equipamentos do laboratório devem ser limpos com produtos específicos para inibir qualquer atividade da RNase.
Atualmente, o protocolo aqui descrito é otimizado para o tratamento medicamentoso em CMSP de doadores saudáveis por no máximo 24 horas. Para realizar o experimento com um tipo de célula diferente ou para um tempo de incubação mais longo, os números de células para condições de semeadura e cultura podem precisar ser otimizados de acordo.
Com este protocolo, fornecemos um fluxo de trabalho para análise transcriptômica no tratamento medicamentoso em PBMCs usando equipamentos laboratoriais padrão e sem necessidade de kits comerciais. Com esta abordagem e evitando a etapa de purificação do RNA, reduzimos significativamente os custos permitindo a análise paralela de um grande número de compostos.
Como esse protocolo é baseado em um ensaio in vitro, sua principal limitação é que ele não pode avaliar qualquer processamento metabólico dos fármacos que possa levar a diferentes bioatividades. Além disso, o número de transcritos capturados e a profundidade de sequenciamento serão menores do que nos métodos transcriptômicos completos em massa padrão, impedindo o uso desses dados para aplicações que exigem maior conteúdo de informação, como splicing diferencial ou quantificação de polimorfismos de nucleotídeo único.
Os autores declaram não haver interesses concorrentes.
A J.L.S. é apoiada pela Fundação Alemã de Pesquisa (DFG) no âmbito da Estratégia de Excelência da Alemanha (EXC2151-390873048), bem como sob o SCHU 950/8-1; GRK 2168, TP11; CRC SFB 1454 Metaflammation, IRTG GRK 2168, WGGC INST 216/981-1, CCU INST 217/988-1, o projeto de excelência financiado pelo BMBF Diet-Body-Brain (DietBB); e o projeto da UE SYSCID sob o número de subvenção 733100. M.B. é suportado pela DFG (IRTG2168-272482170, SFB1454-432325352). A L.B. é apoiada pela DFG (ImmuDiet BO 6228/2-1 - Projeto número 513977171) e pela Estratégia de Excelência da Alemanha (EXC2151-390873048). Imagens criadas com BioRender.com.
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
|---|---|---|---|
| Tubo cônico de 50 mL | fisher scientific | 10203001 | |
| Adesivo PCR | Selos Thermo Fisher Scientific | AB0558 | |
| Amplicon Tagment Mix (ATM) | Illumina | FC-131-1096 | Nextera XT DNA Library Prep Kit (96 amostras) |
| Contas AMPure XP | Beckman Coulter | A 63881 | |
| Betaine | Sigma-Aldrich | 61962 | |
| Placas de 96 poços de grau de cultura de células | Thermo Fisher Scientific | 260860 | |
| Bomba de vácuo de cultura de células (VACUSAFE) | Integra Bioscience | 158300 | |
| Mistura de trifosfatos de desoxinucleotídeos (dNTPs) 10 mM cada | Fermentas | R0192 | |
| DMSO | Sigma-Aldrich | 276855 | |
| DTT (100 mM) | Invitrogen | 18064-014 | |
| EDTA | Sigma-Aldrich | 798681 | para células aderentes |
| Etanol | Sigma-Aldrich | 51976 | |
| Soro Fetal Bovino | Thermo Fisher Scientific | 26140079 | |
| Pontas de filtro (10 µ L) | Gilson | ||
| Pontas de filtro (100 µ L) | Gilson | ||
| Pontas de filtro (20 µ L) | Gilson | ||
| Pontas de filtro (200 µ L) | Gilson | ||
| Cloridrato de Guanidina | Sigma-Aldrich | G3272 | |
| ISPCR primer (10 µ M) | Biomers.net GmbH | SP10006 | 5′-AAGCAGTGGTATCAACGCAGAG T-3′ |
| KAPA HiFi HotStart ReadyMix (2X) | KAPA Biosystems | KK2601 | |
| Cloreto de magnésio (MgCl2) | Suporte magnético Sigma-Aldrich | M8266 | |
| 96 | Ambion | AM10027 | |
| Neutralize Tagment (NT) Buffer | Illumina | FC-131-1096 | Nextera XT (96 amostras), alternativamente 0,2% SDS |
| Primer de indexação compatível com Nextera | Água | ||
| Invitrogen | 10977049 | ||
| PBS | Thermo Fisher Scientific | AM9624 | |
| PCR Placas de 96 poços | Thermo Fisher Scientific | AB0600 | |
| Selante de placas PCR | Thermo Fisher Scientific | HSF0031 | |
| Penicilina / Estreptomicina | Thermo Fisher Scientific | 15070063 | |
| Qubit 4 fluorômetro | Invitrogen | 15723679 | |
| Inibidor de RNase recombinante (40 U/ul) | TAKARA | 2313A | |
| RPMI-1640 meio de cultura de células | Gibco | 61870036 | Se não estiver funcionando com PBMCs, ajuste para o tipo de célula |
| Primer SMART dT30VN | Sigma-Aldrich | 5' Bio-AAGCAGTGGTATCAACGCAGAG TACT30VN-3 | |
| Equipamento de laboratório padrão | vários | por | exemplo, centrífuga, máquina de gelo, balde de gelo, água destilada, banho-maria |
| SuperScript II Transcriptase Reversa (SSRT II) | Thermo Fisher Scientific | 18064-014 | |
| SuperScript II Transcriptase Reversa (SSRT II) tampão (5x) | Thermo Fisher Scientific | 18064-014 | |
| Tagment DNA Buffer (TD) | Illumina | FC-131-1096 | Nextera XT DNA Library Prep Kit (96 amostras) |
| Sistema TapeStation 4200 | Agilent | G2991BA | |
| Thermocycler (S1000) | Bio-Rad | 1852148 | |
| TSO-LNA (100 uM) | Eurogentec | 5' Biotina AAGCAGTGGTATCAACGCAGAG TACAT(G)(G){G | |
| Mixer Vortex-Genie 2 | Sigma-Aldrich | Z258415 |
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