سير عمل تكامل البيانات لتحديد مجموعات الأدوية التي تستهدف التفاعلات القاتلة الاصطناعية
Summary
وقد أدت الشاشات الجينية الكبيرة في الكائنات الحية النموذجية إلى تحديد التفاعلات الجينية السلبية. هنا، نصف سير عمل تكامل البيانات باستخدام بيانات من الشاشات الجينية في الكائنات الحية النموذجية لتحديد مجموعات الأدوية التي تستهدف التفاعلات القاتلة الاصطناعية في السرطان.
Abstract
يتم إعطاء تفاعل قاتل اصطناعي بين جينين عندما لا يؤثر خروج أي من الجينين على صلاحية الخلية ولكن خروج كل من المتفاعلين القاتلين الاصطناعيين يؤدي إلى فقدان صلاحية الخلية أو موت الخلية. أفضل تفاعل قاتل اصطناعي مدروس هو بين BRCA1/2 وPARP1 ، مع استخدام مثبطات PARP1 في الممارسة السريرية لعلاج المرضى الذين يعانون من أورام متحولة BRCA1/2. وقد أدت الشاشات الوراثية الكبيرة في الكائنات الحية النموذجية ولكن أيضا في خطوط الخلايا البشرية haploid إلى تحديد العديد من أزواج التفاعل الاصطناعية القاتلة إضافية، وكلها أهداف محتملة للاهتمام في تطوير علاجات الأورام الجديدة. أحد النهج هو استهداف الجينات علاجيا مع التفاعل القاتل الاصطناعية التي تحور أو downregulated بشكل كبير في الورم من الفائدة. والنهج الثاني هو صياغة مجموعات من المخدرات تعالج التفاعلات القاتلة الاصطناعية. في هذه المقالة، نوضح سير عمل تكامل البيانات لتقييم وتحديد مجموعات الأدوية التي تستهدف التفاعلات القاتلة الاصطناعية. نحن نستفيد من مجموعات البيانات المتاحة عن أزواج التفاعل القاتل الاصطناعي، وموارد رسم خرائط الأوهام، والروابط المستهدفة بالمخدرات من قواعد البيانات المخصصة، فضلا عن المعلومات المتعلقة بالعقاقير التي يجري التحقيق فيها في التجارب السريرية في مجال المرض المثير للاهتمام. كما نسلط الضوء على النتائج الرئيسية لدرايتين حديثتين لمجموعتنا حول تقييم تركيبة الأدوية في سياق سرطان المبيض والثدي.
Introduction
تعرف الفتك الاصطناعية ارتباط جينين، حيث لا يؤثر فقدان جين واحد على الجدوى، ولكن فقدان كلا الجينين يؤدي إلى موت الخلية. وقد وصفت لأول مرة في عام 1946 من قبل دوبجانسكي أثناء تحليل الأنماط الظاهرية المختلفة من drosophila عن طريق تربية المسوخ homozygous1. المسوخ التي لم تنتج ذرية قابلة للحياة، على الرغم من أن تكون قابلة للحياة أنفسهم، أظهرت الأنماط الظاهرية القاتلة عندما عبرت مع بعض المسوخ الأخرى، مما يمهد الطريق لإنشاء نظرية الفتك الاصطناعية. اقترح هارتويل وزملاؤه أن هذا المفهوم قد يكون قابلا للتطبيق على علاج السرطان في البشر2. يمكن أن تعتمد الفتك الاصطناعية التي أثارتها الأدوية على طفرة واحدة فقط ، بالنظر إلى أن شريك الجين المتحول القاتل الاصطناعي قابل للاستهداف من قبل مركب دوائي. وكان أول زوج الجينات لتمكين التعريفي الدوائية من الفتك الاصطناعية BRCA(1/2) وPARP1. PARP1 يعمل كمستشعر لتلف الحمض النووي، ويرتبط إلى مواقع مزدوجة واحدة من الحمض النووي حبلا فواصل، supercoils وكروس3. BRCA1 و 2 تلعب أدوارا رئيسية في إصلاح الحمض النووي المزدوج حبلا فواصل من خلال إعادة التركيب متجانسة4. نشر المزارع وزملاؤه النتائج التي تفيد بأن الخلايا الناقصة لBRCA1/2 كانت عرضة لتثبيط PARP ، في حين لم يلاحظ أي سمية خلوية في الخلايا البرية BRCA5. في نهاية المطاف، تمت الموافقة على مثبطات PARP لعلاج سرطان الثدي والمبيض BRCA ناقص6،7. وعلاوة على ذلك، أزواج الجينات الفتك الاصطناعية مما يؤدي إلى الموافقة السريرية للمركبات الدوائية ومن المتوقع كثيرا ومجالا رئيسيا من الجهود الحديثة لأبحاث السرطان8.
تم تصميم التفاعلات الجينية القاتلة الاصطناعية في كائنات متعددة بما في ذلك ذباب الفاكهة ، C. elegans والخميرة2. باستخدام نهج مختلفة بما في ذلك التدخل الجيش الملكي النيبالي – و CRISPR / CAS مكتبة بالضربة القاضية ، تم اكتشاف أزواج الجينات القاتلة الاصطناعية رواية في السنوات الأخيرة9،10،11. وقد نشر مؤخرا بروتوكول بشأن الإجراءات التجريبية للRNAi بالاشتراك مع CRISPR / CAS من قبل هوسدن وزملاؤه12. وفي الوقت نفسه، أجرى الباحثون أيضا شاشات كبيرة في الخلايا البشرية haploid لتحديد التفاعلات القاتلة الاصطناعية13،14. في أساليب silico مثل تحليل الشبكة البيولوجية والتعلم الآلي كما أظهرت وعدا في اكتشاف التفاعلات القاتلة الاصطناعية15،16.
من الناحية الحملية، يتمثل أحد النهج للاستفادة من التفاعلات القاتلة الاصطناعية في سياق العلاج المضاد للورم في تحديد البروتينات المتحولة أو غير الوظيفية في الخلايا السرطانية، مما يجعل شركاء التفاعل القاتل الاصطناعية واعدين بأهداف المخدرات للتدخل العلاجي. بسبب عدم التجانس في معظم أنواع الأورام، بدأ الباحثون البحث عن ما يسمى البروتينات المحورية القاتلة الاصطناعية. هذه المحاور القاتلة الاصطناعية لديها عدد من شركاء التفاعل القاتل الاصطناعية التي هي إما تحور وبالتالي غير وظيفية أو downregulated بشكل كبير في عينات الورم. معالجة مثل هذه المحاور القاتلة الاصطناعية يبشر بالخير في زيادة فعالية الأدوية أو التغلب على مقاومة الأدوية كما يمكن أن يظهر على سبيل المثال في سياق الورم الأرومي العصبي المقاوم للفينكريستين17. 10- والنهج الثاني لتعزيز العلاج من المخدرات باستخدام مفهوم التفاعلات القاتلة الاصطناعية هو تحديد تركيبات العقاقير التي تستهدف التفاعلات القاتلة الاصطناعية. وهذا يمكن أن يؤدي إلى مجموعات جديدة من العلاجات المضادة للورم واحدة وافقت بالفعل وإعادة وضع الأدوية من مناطق الأمراض الأخرى إلى مجال الأورام.
في هذه المقالة، نقدم إجراء خطوة بخطوة لتقديم قائمة من تركيبات المخدرات التي تستهدف أزواج التفاعل القاتل الاصطناعية. في سير العمل هذا، نستخدم (1) بيانات عن التفاعلات القاتلة الاصطناعية من BioGRID و (2) معلومات عن الجينات المتجانسة من Ensembl، (3) استرداد أزواج المخدرات المستهدفة من DrugBank، (4) بناء جمعيات الأمراض والمخدرات من ClinicalTrials.gov، و (5) وبالتالي توليد مجموعة من تركيبات المخدرات التي تعالج التفاعلات القاتلة الاصطناعية. وأخيرا، نحن نقدم تركيبات الأدوية في سياق سرطان المبيض والثدي في قسم النتائج التمثيلية.
Protocol
Representative Results
Discussion
لقد حددنا سير العمل لتحديد تركيبات المخدرات التي تؤثر على التفاعلات القاتلة الاصطناعية. ويستخدم سير العمل هذا البيانات ‘1’ المتعلقة بالتفاعلات القاتلة الاصطناعية من الكائنات الحية النموذجية، ‘2’ معلومات تقويم العظام البشرية، ‘3’ معلومات عن الرابطات المستهدفة بالمخدرات، ‘4’ معلومات عن العقا…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
وتم الحصول على تمويل لتطوير سير العمل الخاص بدمج البيانات من البرنامج الإطاري السابع للجماعة الأوروبية بموجب اتفاق المنحة nu. 279113 (OCTIPS). وقد تمت الموافقة على تكييف البيانات داخل هذا المنشور من قبل المكتبة العامة للمنشورات العلمية ومجلات التأثير، ذ.م.م.
Materials
| BioGRID | n/a | n/a | thebiogrid.org |
| ClinicalTrials.gov | n/a | n/a | ClinicalTrials.gov |
| DrugBank | n/a | n/a | drugbank.ca |
| Ensembl BioMart | n/a | n/a | ensembl.org |
| for alternative computational databases please refer to the manuscript | |||
| 7-AAD | ebioscience | 00-6993-50 | |
| AnnexinV-APC | BD Bioscience | 550474 | |
| celecoxib | Sigma-Aldrich | PZ0008-25MG | |
| CellTiter-Blue Viability Assay | Promega | G8080 | |
| FACS Canto II | BD Bioscience | n/a | |
| fetal bovine serum | Fisher Scientific/Gibco | 16000044 | |
| FloJo Software | FloJo LLC | V10 | |
| McCoy's 5a Medium Modified | Fisher Scientific/Gibco | 16600082 | |
| penicillin G/streptomycin sulfate | Fisher Scientific/Gibco | 15140122 | |
| SKBR-3 cells | American Type Culture Collection (ATCC) | ATCC HTB-30 | |
| zoledronic acid | Sigma-Aldrich | SML0223-50MG | |
| further materials or equipment will be made available upon request | |||
References
- Dobzhansky, T. Genetics of natural populations; recombination and variability in populations of Drosophila pseudoobscura. Genetics. 31, 269-290 (1946).
- Hartwell, L. H., Szankasi, P., Roberts, C. J., Murray, A. W., Friend, S. H. Integrating genetic approaches into the discovery of anticancer drugs. Science. 278 (5340), 1064-1068 (1997).
- D’Amours, D., Desnoyers, S., D’Silva, I., Poirier, G. G. Poly(ADP-ribosyl)ation reactions in the regulation of nuclear functions. The Biochemical Journal. 342 (2), 249-268 (1999).
- Gudmundsdottir, K., Ashworth, A. The roles of BRCA1 and BRCA2 and associated proteins in the maintenance of genomic stability. Oncogene. 25 (43), 5864-5874 (2006).
- Farmer, H., et al. Targeting the DNA repair defect in BRCA mutant cells as a therapeutic strategy. Nature. 434 (7035), 917-921 (2005).
- McCann, K. E., Hurvitz, S. A. Advances in the use of PARP inhibitor therapy for breast cancer. Drugs in Context. 7, 212540 (2018).
- Franzese, E., et al. PARP inhibitors in ovarian cancer. Cancer Treatment Reviews. 73, 1-9 (2019).
- Ashworth, A., Lord, C. J. Synthetic lethal therapies for cancer: what’s next after PARP inhibitors. Nature Reviews. Clinical Oncology. 15 (9), 564-576 (2018).
- Yu, B., Luo, J. Synthetic lethal genetic screens in Ras mutant cancers. The Enzymes. 34, 201-219 (2013).
- Thompson, J. M., Nguyen, Q. H., Singh, M., Razorenova, O. V. Approaches to identifying synthetic lethal interactions in cancer. The Yale Journal of Biology and Medicine. 88 (2), 145-155 (2015).
- Ruiz, S., et al. A Genome-wide CRISPR Screen Identifies CDC25A as a Determinant of Sensitivity to ATR Inhibitors. Molecular Cell. 62 (2), 307-313 (2016).
- Housden, B. E., Nicholson, H. E., Perrimon, N. Synthetic Lethality Screens Using RNAi in Combination with CRISPR-based Knockout in Drosophila Cells. Bio-Protocol. 7 (3), (2017).
- Blomen, V. A., et al. Gene essentiality and synthetic lethality in haploid human cells. Science. 350 (6264), 1092-1096 (2015).
- Forment, J. V., et al. Genome-wide genetic screening with chemically mutagenized haploid embryonic stem cells. Nature Chemical Biology. 13 (1), 12-14 (2017).
- Wildenhain, J., et al. Prediction of Synergism from Chemical-Genetic Interactions by Machine Learning. Cell Systems. 1 (6), 383-395 (2015).
- Madhukar, N. S., Elemento, O., Pandey, G. Prediction of Genetic Interactions Using Machine Learning and Network Properties. Frontiers in Bioengineering and Biotechnology. 3, 172 (2015).
- Fechete, R., et al. Synthetic lethal hubs associated with vincristine resistant neuroblastoma. Molecular BioSystems. 7 (1), 200-214 (2011).
- Oughtred, R., et al. The BioGRID interaction database: 2019 update. Nucleic Acids Research. 47, 529-541 (2019).
- Zeeberg, B. R., et al. Mistaken identifiers: gene name errors can be introduced inadvertently when using Excel in bioinformatics. BMC bioinformatics. 5, 80 (2004).
- Ziemann, M., Eren, Y., Gene El-Osta, A. name errors are widespread in the scientific literature. Genome Biology. 17 (1), 177 (2016).
- Kersey, P. J., et al. Ensembl Genomes 2018: an integrated omics infrastructure for non-vertebrate species. Nucleic Acids Research. 46, 802-808 (2018).
- Wishart, D. S., et al. DrugBank 5.0: a major update to the DrugBank database for 2018. Nucleic Acids Research. 46, 1074-1082 (2018).
- Chou, T. C. Drug combination studies and their synergy quantification using the Chou-Talalay method. Cancer Research. 70 (2), 440-446 (2010).
- Marhold, M., et al. Synthetic lethal combinations of low-toxicity drugs for breast cancer identified in silico by genetic screens in yeast. Oncotarget. 9 (91), 36379-36391 (2018).
- Heinzel, A., et al. Synthetic lethality guiding selection of drug combinations in ovarian cancer. PloS One. 14 (1), 0210859 (2019).
- Costanzo, M., et al. The genetic landscape of a cell. Science. 327 (5964), 425-431 (2010).
- Koh, J. L. Y., et al. DRYGIN: a database of quantitative genetic interaction networks in yeast. Nucleic Acids Research. 38, 502-507 (2010).
- Guo, J., Liu, H., Zheng, J. SynLethDB: synthetic lethality database toward discovery of selective and sensitive anticancer drug targets. Nucleic Acids Research. 44, 1011-1017 (2016).
- NCBI Resource Coordinators. Database resources of the National Center for Biotechnology Information. Nucleic Acids Research. 44 (1), 7-19 (2016).
- Altenhoff, A. M., et al. The OMA orthology database in 2018: retrieving evolutionary relationships among all domains of life through richer web and programmatic interfaces. Nucleic Acids Research. 46 (1), 477-485 (2018).
- Sonnhammer, E. L. L., Östlund, G. InParanoid 8: orthology analysis between 273 proteomes, mostly eukaryotic. Nucleic Acids Research. 43, 234-239 (2015).
- Li, Y. H., et al. Therapeutic target database update 2018: enriched resource for facilitating bench-to-clinic research of targeted therapeutics. Nucleic Acids Research. 46 (1), 1121 (2018).
- Gaulton, A., et al. The ChEMBL database in 2017. Nucleic Acids Research. 45 (1), 945-954 (2017).
- Heinzel, A., Mühlberger, I., Fechete, R., Mayer, B., Perco, P. Functional molecular units for guiding biomarker panel design. Methods in Molecular Biology. 1159 (12), 109-133 (2014).
- Davis, A. P., et al. The Comparative Toxicogenomics Database: update 2019. Nucleic Acids Research. 47 (1), 948-954 (2019).
- Piñero, J., et al. DisGeNET: a comprehensive platform integrating information on human disease-associated genes and variants. Nucleic acids research. 45 (1), 833-839 (2017).
