Name: MEDUSA para identificação de genes reguladores de morte em dados de perfil quimiogenético (Vídeo) | JoVE Journal
Uploaded: 2025-02-07T14:45:00.000+00:00
Duration: 7 min 17 s
Description: Aprenda o método analítico MEDUSA para quantificar efeitos reguladores de morte celular por knockouts gênicos em perfis quimiogenéticos. Esta abordagem melhora a especificidade de terapias oncológicas.

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<ol><li>Przybyla, L., Gilbert, L. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+new+era+in+functional+genomics+screens%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Rev+Genet%22%5BJournal%5D)">A new era in functional genomics screens.</a> Nat Rev Genet. 23 (2), 89-103 (2021).</li>
<li>Colic, M., Hart, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Chemogenetic+interactions+in+human+cancer+cells%5BTitle%5D)+AND+%22Comput+Struct+Biotechnol+J%22%5BJournal%5D)">Chemogenetic interactions in human cancer cells.</a> Comput Struct Biotechnol J. 17, 1318-1325 (2019).</li>
<li>Colic, M., Hart, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Common+computational+tools+for+analyzing+CRISPR+screens%5BTitle%5D)+AND+%22Emerg+Top+Life+Sci%22%5BJournal%5D)">Common computational tools for analyzing CRISPR screens.</a> Emerg Top Life Sci. 5 (6), 779-788 (2021).</li>
<li>Dixon, S. J., Lee, M. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Quick+tips+for+interpreting+cell+death+experiments%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Cell+Biol%22%5BJournal%5D)">Quick tips for interpreting cell death experiments.</a> Nat Cell Biol. 25 (12), 1720-1723 (2023).</li>
<li>Honeywell, M. E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Functional+genomic+screens+with+death+rate+analyses+reveal+mechanisms+of+drug+action%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Chem+Biol%22%5BJournal%5D)">Functional genomic screens with death rate analyses reveal mechanisms of drug action.</a> Nat Chem Biol. 20 (11), 1443-1452 (2024).</li>
<li>Leylek, O., Honeywell, M. E., Lee, M. J., Hemann, M. T., Ozcan, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Functional+genomics+reveals+an+off-target+dependency+of+drug+synergy+in+gastric+cancer+therapy%5BTitle%5D)+AND+%22Gastric+Cancer%22%5BJournal%5D)">Functional genomics reveals an off-target dependency of drug synergy in gastric cancer therapy.</a> Gastric Cancer. 27 (6), 1201-1219 (2024).</li>
<li>Richards, R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Drug+antagonism+and+single-agent+dominance+result+from+differences+in+death+kinetics%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Chem+Biol%22%5BJournal%5D)">Drug antagonism and single-agent dominance result from differences in death kinetics.</a> Nat Chem Biol. 16 (7), 791-800 (2020).</li>
<li>Richards, R., Honeywell, M. E., Lee, M. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((FLICK%3A+an+optimized+plate+reader-based+assay+to+infer+cell+death+kinetics%5BTitle%5D)+AND+%22STAR+Protoc%22%5BJournal%5D)">FLICK: an optimized plate reader-based assay to infer cell death kinetics.</a> STAR Protoc. 2 (1), 100327(2021).</li>
<li>Forcina, G. C., Conlon, M., Wells, A., Cao, J. Y., Dixon, S. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Systematic+quantification+of+population+cell+death+kinetics+in+mammalian+cells%5BTitle%5D)+AND+%22Cell+Syst%22%5BJournal%5D)">Systematic quantification of population cell death kinetics in mammalian cells.</a> Cell Syst. 4 (6), 600-610.e6 (2017).</li>
<li>Hart, T., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Evaluation+and+design+of+genome-wide+CRISPR%2FSpCas9+knockout+screens%5BTitle%5D)+AND+%22G3%22%5BJournal%5D)">Evaluation and design of genome-wide CRISPR/SpCas9 knockout screens.</a> G3. 3 (8), 2719-2727 (2017).</li>
<li>Hart, T., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((High-resolution+CRISPR+screens+reveal+fitness+genes+and+genotype-specific+cancer+liabilities%5BTitle%5D)+AND+%22Cell%22%5BJournal%5D)">High-resolution CRISPR screens reveal fitness genes and genotype-specific cancer liabilities.</a> Cell. 163 (6), 1515-1526 (2015).</li>
<li>Cruz-Gordillo, P., Honeywell, M. E., Harper, N. W., Leete, T., Lee, M. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((ELP-dependent+expression+of+MCL1+promotes+resistance+to+EGFR+inhibition+in+triple-negative+breast+cancer+cells%5BTitle%5D)+AND+%22Sci+Signal%22%5BJournal%5D)">ELP-dependent expression of MCL1 promotes resistance to EGFR inhibition in triple-negative breast cancer cells.</a> Sci Signal. 13 (658), eabb9820(2020).</li>
<li>Parnas, O., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+Genome-wide+CRISPR+screen+in+primary+immune+cells+to+dissect+regulatory+networks%5BTitle%5D)+AND+%22Cell%22%5BJournal%5D)">A Genome-wide CRISPR screen in primary immune cells to dissect regulatory networks.</a> Cell. 162 (3), 675-686 (2015).</li>
<li>Schwartz, H. R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Drug+GRADE%3A+An+integrated+analysis+of+population+growth+and+cell+death+reveals+drug-specific+and+cancer+subtype-specific+response+profiles%5BTitle%5D)+AND+%22Cell+Rep%22%5BJournal%5D)">Drug GRADE: An integrated analysis of population growth and cell death reveals drug-specific and cancer subtype-specific response profiles.</a> Cell Rep. 31 (12), 107800(2020).</li>
<li>Montecucco, A., Biamonti, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Cellular+response+to+etoposide+treatment%5BTitle%5D)+AND+%22Cancer+Lett%22%5BJournal%5D)">Cellular response to etoposide treatment.</a> Cancer Lett. 252 (1), 9-18 (2007).</li>
<li>Shalem, O., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Genome-scale+CRISPR-Cas9+knockout+screening+in+human+cells%5BTitle%5D)+AND+%22Science%22%5BJournal%5D)">Genome-scale CRISPR-Cas9 knockout screening in human cells.</a> Science. 343 (6166), 84-87 (2014).</li>
<li>Colic, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Identifying+chemogenetic+interactions+from+CRISPR+screens+with+drugZ%5BTitle%5D)+AND+%22Genome+Med%22%5BJournal%5D)">Identifying chemogenetic interactions from CRISPR screens with drugZ.</a> Genome Med. 11 (1), 52(2019).</li>
<li>Olivieri, M., Durocher, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Genome-scale+chemogenomic+CRISPR+screens+in+human+cells+using+the+TKOv3+library%5BTitle%5D)+AND+%22STAR+Protoc%22%5BJournal%5D)">Genome-scale chemogenomic CRISPR screens in human cells using the TKOv3 library.</a> STAR Protoc. 2 (1), 100321(2021).</li>
<li>Cai, X., Stringer, J. M., Zerafa, N., Carroll, J., Hutt, K. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Xrcc5%2FKu80+is+required+for+the+repair+of+DNA+damage+in+fully+grown+meiotically+arrested+mammalian+oocytes%5BTitle%5D)+AND+%22Cell+Death+Dis%22%5BJournal%5D)">Xrcc5/Ku80 is required for the repair of DNA damage in fully grown meiotically arrested mammalian oocytes.</a> Cell Death Dis. 14 (7), 397(2023).</li>
<li>Colville, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Death-seq+identifies+regulators+of+cell+death+and+senolytic+therapies%5BTitle%5D)+AND+%22Cell+Metab%22%5BJournal%5D)">Death-seq identifies regulators of cell death and senolytic therapies.</a> Cell Metab. 35 (10), 1814-1829.e6 (2023).</li>
</ol>

<table><tbody><tr><td>Pratos Fisherbrand TC de 100 mm</td><td>Fisher</td><td>Scientific FB012924</td><td>Para células em crescimento e otimização do tamanho da população</td></tr><tr><td>Pratos TC Fisherbrand de 150 mm</td><td>Fisher Scientific</td><td>FB012925</td><td>Para células em crescimento e otimização do tamanho da população</td></tr><tr><td>DESeq2</td><td>R Pacote</td><td>v1.44.0</td><td>Para calcular a mudança de dobra</td></tr><tr><td>DMEM</td><td>Corning</td><td>10017CV</td><td>Para semeadura e droga células</td></tr><tr><td>DMSO</td><td>Fisher Scientific</td><td>MT-25950CQC</td><td>Para semear e drogar células</td></tr><tr><td>Fisherbrand 96-Well, Célula Tratada por Cultura, Microplaca de Fundo em U</td><td>Fisher Scientific</td><td>FB012932</td><td>Para semear e drogar células (placa de pino)</td></tr><tr><td>Greiner Bio-One&nbsp; CELLSTAR &mu; Microplaca de Fundo Plano Tratada com Cultura de Células Transparente de 96 poços</td><td>Greiner</td><td>655090</td><td>Para semear e drogar células</td></tr><tr><td>MATLAB</td><td>Mathworks&nbsp;</td><td>R2024a</td><td>Para realizar FLICK, GRADE e MEDUSA</td></tr><tr><td>Leitor de fluorescência de microplacas</td><td>Tecan</td><td>Spark</td><td>Para medições de células mortas</td></tr><tr><td>Sytox Green</td><td>Thermo Fisher Scientific</td><td>S7020</td><td>Para medições de células mortas</td></tr><tr><td>TKOV3 Biblioteca CRISPR</td><td>Addgene</td><td>125517</td><td>Para realizar tela CRISPR</td></tr><tr><td>Triton-X 100</td><td>Thermo Fisher Scientific</td><td>J66624-AP</td><td>Para células permeabilizantes</td></tr><tr><td>Azul tripano&nbsp;</td><td></td><td>Corning MT25900CI</td><td>Para medir células vivas/mortas</td></tr></tbody></table>

medusa para identificação de genes reguladores de morte em dados de perfil quimiogenético

MEDUSA for Identifying Death Regulatory Genes in Chemo-genetic Profiling Data

Usando este protocolo, exploramos as dependências genéticas da morte induzida por etoposídeo em células U2OS. O etoposídeo é uma quimioterapia comumente usada para danificar o DNA15. Este experimento de perfil quimiogenético foi realizado usando a biblioteca GeCKOv216 em Cas9 expressando células U2OS5. Nesses tipos de experimentos, a função do gene é tipicamente inferida a partir da abundância relativa de um determinado clone knockout ao comparar pop...

MEDUSA para identificação de genes reguladores de morte em dados de perfil quimiogenético

Systematic screening of gain- or loss-of-function genetic perturbations can be used to characterize the genetic dependencies and mechanisms of regulation ...

medusa-for-identifying-death-regulatory-genes-chemo-genetic-profiling

Research

JoVE Journal

Cancer Research

Pesquisa sobre o Câncer

É descrito aqui um protocolo para caracterizar os módulos de miRNAs biologicamente sinérgica e seu conjunto em transgenes curtos, que permite o superexpressão simultâneo para aplicações da terapia de Gene.

Caracterização de miRNAs funcionalmente associadas em glioblastoma e sua engenharia em clusters artificiais para terapia gênica

O uso de uma abordagem baseada em RNA para determinar perfis imunológicos quantitativos de tecidos tumorais sólidos e aproveitar coortes clínicas para a descoberta de biomarcadores imuno-oncologia é descrito através de protocolos moleculares e informativos.

Modelagem imunológica preditiva de tumores sólidos

Apresentado aqui é um protocolo para descobrir os genes condutores superexpressos mantendo as células-tronco de câncer estabelecidas derivadas de células HT29 colorretais. RNAseq com bioinformática disponível foi realizado para investigar e tela redes de expressão genética para elucidar um mecanismo potencial envolvido na sobrevivência de células tumorais direcionadas.

Descoberta de genes driver em tumores de câncer derivados de HT29 derivados do câncer colorretal

Este artigo descreve um fluxo de trabalho de técnicas empregadas para testar novos mediadores candidatos de metástase de melanoma e seus mecanismos de ação.

Uma plataforma robusta de descoberta para a identificação de novos mediadores de metástase de melanoma

Desenvolvemos uma abordagem oncogenômica comparativa entre espécies utilizando análises genômicas e telas genômicas funcionais para identificar e comparar alvos terapêuticos em tumores surgidos em modelos de camundongos geneticamente modificados e o tipo de tumor humano correspondente.

Perfil Genético e Triagem de Abandono em Escala Genômica para Identificar Alvos Terapêuticos em Modelos Murinos de Tumor Maligno de Bainha de Nervo Periférico

Aqui nós apresentamos um método reprodutível para desenvolver um modelo murino ortotópico de cabeça e pescoço carcinoma de células escamosas. Tumores demonstram clinicamente relevantes características histopatológicas da doença, incluindo necrose, pobre diferenciação, metástases nodais e infiltração imune. Tumor-rolamento ratos desenvolvem sintomas clinicamente relevantes, incluindo disfagia, deslocamento da mandíbula e perda de peso.

Intramucosal inoculação de células de Carcinoma de células escamosas em ratos para perfil imune de Tumor e tratamento avaliação de resposta

Aqui, nós apresentamos diversos métodos simples para avaliar a viabilidade e a morte em spheroids da pilha de cancro 3D, que imitam os gradientes physico-químicos de tumores in vivo muito melhor do que a cultura 2D. O modelo esferóide, portanto, permite a avaliação da eficácia do câncer de drogas com melhor tradução para as condições in vivo.

Avaliando a viabilidade celular e morte em 3D culturas esferóides de células cancerosas

Apresentado aqui é um protocolo para construir nomogramas baseados no modelo de regressão de riscos proporcionais de Cox e modelo de regressão de risco concorrente. O método concorrente é um método mais racional para aplicar quando eventos concorrentes estão presentes na análise de sobrevivência.

Estabelecendo um modelo de nomograma de regressão de risco concorrente para dados de sobrevivência

Aqui são apresentados métodos para entender os efeitos anticânculos do supernatante livre de células Lactobacillus (LCFS). As linhas de células cancerígenas colorretais mostram mortes celulares quando tratadas com LCFS em culturas 3D. O processo de geração de esferoides pode ser otimizado dependendo do andaime e os métodos de análise apresentados são úteis para avaliar as vias de sinalização envolvidas.

Avaliação da morte celular usando supernanato livre de células de probióticos em culturas esferoides tridimensionais de células cancerígenas colorretais

Neste artigo apresentamos um protocolo detalhado para a técnica de biópsia líquida não invasiva, incluindo coleta de sangue, separação de plasma e casaco buffy, extração de DNA cfDNA e germinal, quantificação de DNA cfDNA ou germinal, e análise de enriquecimento de fragmentos cfDNA.

Detecção de DNA livre de células em amostras de plasma de sangue de pacientes com câncer

Aprenda o método analítico MEDUSA para quantificar efeitos reguladores de morte celular por knockouts gênicos em perfis quimiogenéticos. Esta abordagem melhora a especificidade de terapias oncológicas.

MEDUSA para identificação de genes reguladores de morte em dados de perfil quimiogenético

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