Kanser tedavisinde, kemoterapi malign hücrelerin direnci, ya içsel ya da uzun süreli ilaç maruziyeti üzerine edinilen önemli gelişmelere rağmen, lösemi ve solid tümörlerin 1 geniş bir yelpazede tedavi başarısızlığı için en önemli nedenidir.
In vitro hücre hattı modellerinde ilaç direncini altında yatan mekanizmaları nitelendirmek için kemoterapötik maddelerin dirençli kanser hücrelerinin adım adım seçimi ile geliştirilir. Bu prosedür klinik ortamlarda kullanılan rejimleri taklit ve bu nedenle ilgili direnç mekanizmaları derinliği soruşturma sağlar. Tedavi hayatta dirençli hücreler daha sonra hücre canlılığı / sitotoksisite deneyleri 2 kullanılarak ebeveyn duyarlı hücrelerden ayırt edilir. Birincil hücrelerin in vitro ilaç direnci profilleri kemoterapi 3 klinik yan önemli ilgili olduğu gösterilmiştir.
Yüksek verim cytotoxicity deneyler, in vitro ilaç duyarlılığını belirlemek için uygun bir yöntem teşkil etmektedir. Burada, hücre canlılığı ile değerlendirilir, örneğin 3- [4,5-dimetiltiazol-2-il] -2,5-difenil tetrazolyum bromür - yani, belirli alt tabakalar metabolik dönüşüm (dayanır MTT deneyi 4, böylece, hücrelerin mitokondrial faaliyeti yansıtan renkli ürünlere tetrazolyum tuzlarının kullanımı). Alternatif olarak, hücresel protein içeriğini sülforhodamin B (SRB) deneyi 5 kullanılarak belirlenebilir. Burada, yaşayabilir hücrelerin sayısı gerek olmadan, bir spektrofotometre, uygun bir dalga boyunda ölçülen optik yoğunluk (OD) ile orantılıdır yaygın ve zaman alıcı bir hücre sayımı işlemleri. Belirli bir kemoterapötik ilaç ile uyarılan büyüme inhibisyonu hücreleri test maddesi ile muamele edilmiş ve muamele edilmemiş kontrol hücrelerinin OD ile karşılaştırıldığı kuyu OD göre hesaplanabilir. Bir doz-tepki eğrisi obta olankontrol hücrelerine göre canlı hücre yüzdeleri karşılık ilaç konsantrasyonu işaretlenmesiyle çağırın. Son olarak, ilaç duyarlılığı tedavi edilmemiş hücrelere (IC50) ile kıyaslandığında hücre büyüme inhibisyonu% 50 ile sonuçlanan konsantrasyon olarak kaydedilmiştir.
ilaç direncinin altında yatan mekanizmalar, ilaç etkinliği ve hücresel metabolizma belirleyicilerinin gen ifadesini etkileyen değişiklikler gibi pek çok farklı anormallikleri içerir. Mutasyonlar, aberasyonların bir transkripsiyonel olarak ve post-transkripsiyonel seviyede yanı sıra rahatsız epigenetik düzenlemeler de dahil olmak üzere, bu moleküler lezyonlar genellikle ilaç metabolizması ya da apoptoz 6 ya oynayan genleri etkiler.
Alternatif pre-mRNA ekleme ve karmaşık düzenleme son zamanlarda kanser hücrelerinin 7 ilaç direnci dikte edebilir bir roman varlık olarak önem aldık. İnsan genlerinin% 95 a kadar, alternatif olarak, bu aracılığıyla normal hücrelerde birleştirilirAynı genin birçok farklı protein izoformları üreten sıkıca düzenlenmiş süreç. Alternatif yapıştırma genellikle kanser deregüle ve birkaç tümör ilaç metabolizmasında (örn, deoksisitidin kinaz, folylpolyglutamate sintetaz, veya çoklu ilaç direnci proteini) 6,8 katılan genlerin artan sayıda değişik ekleme mekanizması ile karakterize edilir. Bununla birlikte, ilaç dirençli hücrelerin yapıştırma profillerinin kapsamlı bir analiz acı eksiktir. Nedenle, bir alternatif birleştirme analizi için yüksek verimli yöntemlerin geliştirilmesi zorunludur. Bu daha etkili tedavi yaklaşımları geliştirmeye yardımcı olabilir.
Son on yılda, yeni nesil dizileme (NGS) teknolojilerinin hızla gelişmesi genom ifade düzenlenmesini ve çeşitli biyolojik süreçler 9 rollerini yöneten moleküler mekanizmaları içine yeni anlayışlar ile biyomedikal araştırmalar zenginleştirdi. RNA dizi (RNA DİZ) güçlü bir alt uygulamadırtranskriptomik alanında NGS arasında. Bu, miRNA, siRNA ve diğer küçük RNA (nitelik ve nicelik) aynı anda binlerce gen ifadesi desen bir genom profil izin verir ve iyi roman kodlama mRNA karakterizasyonu için uygun hem de uzun olmayan kodlama RNA sınıflar (örneğin, snRNA ve piRNA) 10,11.
RNA Seq transcriptome karakterizasyonu (örneğin, Sanger dizileme ve anlatım mikroarray'ler) önceki teknolojilere göre birçok avantajı vardır. Bu mevcut genom açıklama dayalı değildir, bu kararın bir tek nükleotid düzeyi vardır ve ekspresyon seviyesi tahmini için daha geniş bir dinamik aralığı vardır. Kısaca, RNA DİZ deneyler temel deneysel akışı cDNA kütüphane yapımı ve son olarak, yoğun paralel derin sıralama 12,13 dönüşüm ve ardından poliadenile transkript (mRNA) seçimi ve parçalanma meydana gelir. Nedeniyle sequencin hızlı düşüşSon birkaç yıldır, RNA-seq üzerinde g maliyetleri yavaş yavaş diğer teknolojiler yerini almaktadır ve önemli çabalar kütüphane hazırlık protokolleri geliştirmek için yapılıyor. Örneğin, deoksiüridin trifosfat (dUTP) ve önceki PCR amplifikasyonu, urasil-DNA glycosilase (Yeraltı) ile işaretli olan iplikçik sindirilmesi ile ikinci dizi cDNA, işaretleyerek mRNA transkriptlerinin şerit bilgilerini korumak için mümkündür. Bu süreç ekspresyon düzeyleri 14,15 gen açıklama ve tahmin doğruluğunu artırır.
Analiz ve RNA-seq verilerin yorumlanması biyoinformatik boru hatları 16,17 içinde karmaşık ve güçlü hesaplama yazılım paketleri ve işlem gerektiren. İlk olarak, ham sıkı kalite gereksinimlerini ulaşamayan dizileri, teknik ve biyolojik eserlerin çıkarılması ve atılması (kesim) tarafından kalite kontrol sürecinden okur. Daha sonra bir referans genom eşleştirilir ve endekslidir her bir örnek için okurGen düzeyinde, ekson düzey ya da transkript düzeyinde içine sırayla her kategorinin bolluğu belirlemek için. Uygulamaya bağlı olarak, rafine edilmiş veriler daha sonra alel-spesifik ekspresyonu, alternatif uç uca eklenmesi gen füzyonu ve tek nükleotid polimorfizmlerin (SNP), 12 tanımlanması için istatistiksel model hesaplanmıştır. Son olarak, seçilen seviyeye (yani, gen ekspresyonu veya alternatif ayırma) ile diferansiyel analizi, farklı koşullar altında elde edilen örnekleri karşılaştırma için kullanılabilir.
Diferansiyel yapıştırma analizi iki örnek arasındaki ekleme sitesi kullanımında farklar açıklanır. Bu amaçla ayrılmış yazılım paketleri giderek artan sayıda, farklı istatistiksel modeller, performans ve kullanıcı arayüzü 18 dayalı bulunmaktadır. Bunlar arasında, PASPASLAR (Transkript yapıştırma değişkenli Analizi) Bayes istatistiksel çerçeveye dayalı bir serbestçe kullanılabilir ve kesin hesaplama aracı olarak ortaya çıkmaktadır ve farklılık sorumluluk yönün tespit etmek için tasarlanmıştek veya eşli uç RNA-seq veri birinden rential yapıştırma olayları. Hizalanmış (.bam) dosyaları başlayarak, MATS alternatif birleştirme olayları tüm önemli türleri algılayabilir (ekson atlama, alternatif 3 'splice site alternatif 5' splice site birbirini dışlayan ekson ve intron tutma - Ayrıca bakınız Şekil 1).
İlk olarak, yazılım tanımlar örneğin ekson atlama için, belirli bir ekleme olayı destekleyen okur ve iki tip bunları sınıflandırır. incelenen ekson içinde harita ve belirli ekson ve iki memba ve mansap yan ekzon arasındaki kavşaklar yayılan (kanonik ekleme olayı için) "İçerme okur". İki yan ekzon arasındaki kavşak yayılan (alternatif bağlantı olayı için) "atlanıyor okur". Daha sonra, MATS hem kurallı ve alternatif etkinlikler için normalize içerme seviyesini döndürür ve numune veya koşulları arasındaki değerleri karşılaştırır. Sonuçta, bu P-değeri a hesaplarnd yanlış keşif oranı (FDR) iki durum arasında bir genin varyantı oranında fark her ekleme olayı 19,34 için belirli bir kullanıcı tanımlı eşiği aşan varsayarak.
RNA seq ile birlikte diferansiyel yapıştırma analizi takiben, geniş bir deneysel doğrulama gerçek pozitif gen adayları 18 belirlemek için garanti edilir. Kantitatif ters transkribe-polimeraz zincir reaksiyonu (qRT-PCR) RNA Sekans analizi 20 elde edilen aday doğrulama en yaygın olarak kullanılan ve en iyi yöntemdir. Bu yazının amacı solid tümörlerin ve hematolojik malignitelerde ilaç direnci ile ilişkili birleştirme profilleri araştırmak için sağlam bir metodoloji sağlamaktır. Yaklaşımımız ilaç direnci belirtilen genler onaylanması için kurulmuş bir QRT-PCR yöntemi ile kombinasyon halinde ilaç dirençli kanser seçilen hücre hattı model RNA seq göre transcriptome profil kullanmaktadır.
Bu çalışmada kullanılan insan lösemi hücre hattı modelleri çocuk T hücre akut lenfoblastik lösemi dahildir (T-ALL) hücre çizgisi CCRF-CEM (CEM-WT), iki glukokortikoid (GC) dayanıklı alt klonlar CEM -C7H2-R5C3 (CEM-C3) olup, CEM-C7R5 (CEM-R5) 21,22 ve metotreksat (MTX) -dirençli subline CEM / R30dm 23. GCS, MTX göre mevcut tedaviler vakaların yaklaşık% 90, klinik fayda oluşturulması da, GC-direnç ortaya hala açık molekül mekanizma ile çözülmemiş bir sorun teşkil etmektedir. GC dayanıklı alt klonları izole etmek için, CEM-WT, hücreler, 2 ila 3 hafta içinde 1 uM deksametazon (Dex) 'de kültürlenmiştir. MTX dirençli subline CEM / R30dm tekrarlanan kısa dönem (24 saat) klinik protokollere bir taklit olarak 30 uM MTX CEM-WT hücrelerinin maruz kalma yoluyla geliştirilmiştir. İlginç bir şekilde, Bu hücre hattı ayrıca mekanizması tam olarak anlaşılmış değildir olan Dex çapraz direnç (yayınlanmamış sonuçlar) görülür.
katı tumya da bu çalışmada incelenen modelin kemoterapiye olağanüstü refrakterliği için ünlü pankreatik duktal adenokarsinom vardır. Bu amaçla, Panc-1 hücre çizgisi ve ilaç 24 1 uM sürekli inkübe etmek suretiyle elde edilen kendi gemsitabin dayanıklı alt klon Panc-1 R seçilir. Burada üç protokolleri birleştirerek in vitro ilaç direnci yatan yeni mekanizmalarını keşfetmek için bir yaklaşım açıklanmaktadır: kolorimetrik sitotoksisite deneyleri ile ilgili yeni uç uca eklenen varyantları belirlemek için lösemik hücreler ve katı tümörler, RNA seq göre boru kanser hücrelerindeki ilacın duyarlılığını değerlendirmek için ilaç duyarlılık / direnç ve RT-PCR ve QRT-PCR analizi potansiyel adayları doğrulamak için.