Method Article
Wir haben einen speziesübergreifenden vergleichenden Onkogenomik-Ansatz entwickelt, der genomische Analysen und funktionelle genomische Screenings verwendet, um therapeutische Ziele in Tumoren, die in gentechnisch veränderten Mausmodellen auftreten, und den entsprechenden menschlichen Tumortyp zu identifizieren und zu vergleichen.
Maligne periphere Nervenscheidentumoren (MPNSTs) stammen von Schwann-Zellen oder ihren Vorläufern ab. Bei Patienten mit dem Tumor-Suszeptibilitäts-Syndrom Neurofibromatose Typ 1 (NF1) sind MPNSTs die häufigste Malignität und die häufigste Todesursache. Diese seltenen und aggressiven Weichteilsarkome bieten mit einer krankheitsfreien 5-Jahres-Überlebensrate von 34-60% eine düstere Zukunft. Die Behandlungsmöglichkeiten für Menschen mit MPNST sind enttäuschend begrenzt, wobei eine entstellende Operation die wichtigste Behandlungsoption ist. Viele einst vielversprechende Therapien wie Tipifarnib, ein Inhibitor des Ras-Signalwegs, haben klinisch versagt. Auch klinische Phase-II-Studien mit Erlotinib, das auf den epidermalen Wachstumsfaktor (EFGR) abzielt, und Sorafenib, das auf den vaskulären endothelialen Wachstumsfaktorrezeptor (VEGF), den Thrombozyten-Wachstumsfaktor-Rezeptor (PDGF) abzielt, und Raf in Kombination mit einer Standard-Chemotherapie haben bei den Patienten kein Ansprechen hervorgerufen.
In den letzten Jahren haben sich funktionelle genomische Screening-Methoden in Kombination mit der genetischen Profilierung von Krebszelllinien als nützlich erwiesen, um essentielle zytoplasmatische Signalwege zu identifizieren und zielspezifische Therapien zu entwickeln. Bei seltenen Tumorarten wird zunehmend eine Variante dieses Ansatzes, die sogenannte speziesübergreifende vergleichende Onkogenomik, eingesetzt, um neue therapeutische Ziele zu identifizieren. In der artübergreifenden vergleichenden Onkogenomik werden genetische Profilierung und funktionelle Genomik in gentechnisch veränderten Mausmodellen (GEM) durchgeführt und die Ergebnisse dann in den seltenen menschlichen Proben und Zelllinien validiert, die zur Verfügung stehen.
In diesem Artikel wird beschrieben, wie Kandidaten-Treibergenmutationen in menschlichen und Maus-MPNST-Zellen mittels Whole-Exom-Sequenzierung (WES) identifiziert werden können. Anschließend beschreiben wir, wie shRNA-Screenings auf Genomebene durchgeführt werden können, um kritische Signalwege in MPNST-Zellen von Mäusen und Menschen zu identifizieren und zu vergleichen und medikamentöse Ziele in diesen Signalwegen zu identifizieren. Diese Methoden bieten einen effektiven Ansatz zur Identifizierung neuer therapeutischer Ziele bei einer Vielzahl von Krebsarten beim Menschen.
Maligne periphere Nervenscheidentumoren (MPNSTs) sind hochaggressive Spindelzellneoplasien, die in Verbindung mit dem Tumor-Suszeptibilitätssyndrom Neurofibromatose Typ 1 (NF1) sporadisch in der Allgemeinbevölkerung und an Stellen früherer Strahlentherapie auftreten 1,2,3. NF1-Patienten werden mit einer Wildtyp-Kopie des NF1-Tumorsuppressorgens und einem zweiten NF1-Allel mit einer Loss-of-Function-Mutation geboren. Dieser Zustand der Haploinsuffizienz macht NF1-Patienten anfällig für eine zweite Loss-of-Function-Mutation in ihrem Wildtyp-NF1-Gen, die die Tumorgenese auslöst. Wenn diese "Second Hit"-NF1-Mutation in einer Zelle der Schwann-Zelllinie auftritt, ist der resultierende Tumor entweder ein dermales Neurofibrom, das in der Haut entsteht, oder ein plexiformes Neurofibrom, das sich in großen Nerven oder Nervengeflechten entwickelt. Obwohl die Pathologie dermaler und plexiformer Neurofibrome identisch ist, ist ihr biologisches Verhalten sehr unterschiedlich - obwohl sowohl dermale als auch plexiforme Neurofibrome gutartig sind, können nur plexiforme Neurofibrome eine Transformation durchlaufen und MPNSTs hervorrufen. Neben dem Verlust von Neurofibromin, dem Ras-GTPase-aktivierenden Protein, das vom NF1-Gen kodiert wird, tragen MPNSTs Mutationen mehrerer anderer Tumorsuppressorgene, darunter TP53 4,5,6,7, CDKN2A 8,9 und PTEN 10, Mutationen von Genen, die für Komponenten des Polycomb-Repressionskomplexes 2 11,12 (PRC2; die SUZ12- und EED-Gene) und aberrante Expression von Rezeptor-Tyrosinkinasen 1,2. Mutationen von NF1 und den anderen oben genannten Genen sind auch in sporadischen und strahleninduzierten MPNSTs vorhanden11,12.
Obwohl diese Fortschritte in unserem Verständnis der genomischen Anomalien in MPNSTs von unschätzbarem Wert für das Verständnis ihrer Pathogenese waren, haben sie noch nicht zur Entwicklung wirksamer neuer Therapien für MPNSTs geführt. Ein großes Hindernis für die Entwicklung neuer Therapien ist die Tatsache, dass MPNSTs seltene Krebsarten sind. Aus diesem Grund ist es schwierig, die große Anzahl von Patientenproben zu erhalten, die für globale Analysen zur Definition wichtiger Treibermutationen erforderlich sind, wie sie vom Cancer Genome Atlas (TCGA) durchgeführt werden. Unserer Erfahrung nach kann es Jahre dauern, selbst eine bescheidene Anzahl menschlicher MPNST-Exemplare zu sammeln. Um solche Einschränkungen zu überwinden, haben sich viele Forscher, die andere seltene Krebsarten untersuchen, der Verwendung der vergleichenden Onkogenomik zwischen verschiedenen Spezies zugewandt, um wesentliche Treibergenmutationen zu identifizieren, die wesentlichen zytoplasmatischen Signalwege in ihrem interessierenden Tumor zu definieren und neue therapeutische Ziele zu identifizieren. Da die Signalwege, die für die Tumorentstehung essentiell sind, zwischen Menschen und anderen Wirbeltierarten hochkonserviert sind, kann die Anwendung funktioneller Genomik-Ansätze wie shRNA-Screenings auf Genomebene ein wirksames Mittel sein, um diese neuen Treibermutationen, Signalwege und therapeutischen Ziele zu identifizieren 13,14,15,16,17,18,19 , insbesondere bei der Untersuchung seltener menschlicher Tumorarten, die in begrenzter Anzahl verfügbar sind20.
In den hier vorgestellten Methoden beschreiben wir diesen Ansatz zur Durchführung von genomischen Profilen in humanen MPNST-Zelllinien und frühen MPNST-Kulturen, die von P 0-GGFβ3-Mäusen stammen, einem gentechnisch veränderten Mausmodell (GEM), in dem die Schwann-Zell-spezifische Überexpression des Wachstumsfaktors Neuregulin-1 (NRG1) die Pathogenese plexiformer Neurofibrome und deren anschließende Progression zu MPNSTs fördert21, 22,23. Der erste Schritt in diesem Ansatz besteht darin, Kandidatentreibergene in P 0-GGFβ3-MPNSTs, humanen MPNST-Zelllinien und chirurgisch resezierten humanen MPNSTs zu identifizieren. Um die Signalwege, die von diesen Mutationen betroffen sind, funktionell zu validieren, verwenden wir dann shRNA-Screenings auf Genomebene, um die Gene zu identifizieren, die für die Proliferation und das Überleben in menschlichen und Maus-MPNST-Zelllinien erforderlich sind. Nachdem wir die Gene identifiziert haben, die für die Proliferation und das Überleben erforderlich sind, identifizieren wir die medikamentösen Genprodukte innerhalb der Sammlung von "Treffern" mit Hilfe der Drug Gene Interaction Database. Wir vergleichen auch die "Treffer" in menschlichen und Maus-MPNST-Zellen, um festzustellen, ob das GEM-Modell und die menschlichen MPNSTs eine ähnliche Abhängigkeit von denselben Genen und Signalwegen aufweisen. Die Identifizierung von Überlappungen in den Genen, die für die Proliferation und das Überleben erforderlich sind, und den betroffenen Signalwegen dient als Mittel zur Validierung des P 0-GGFβ3-Mausmodells auf molekularer Ebene. Dieser Ansatz unterstreicht auch die Wirksamkeit der Kombination von Human- und Mausbildschirmen, um neue therapeutische Ziele zu identifizieren, wobei das Mausmodell als Ergänzung zu den menschlichen Bildschirmen dienen kann. Der Wert dieses speziesübergreifenden Ansatzes zeigt sich besonders bei der Suche nach therapeutischen Zielen in seltenen Tumoren, bei denen menschliche Tumore und Zelllinien schwer zu gewinnen sind.
Lassen Sie vor Beginn der Studien Tierverfahren und -protokolle für den Umgang mit viralen Vektoren vom Institutional Animal Care and Use Committee (IACUC) und dem Institutional Biosafety Committee (IBC) überprüfen und genehmigen. Die hier beschriebenen Verfahren wurden von den IACUC- und IBC-Gremien der Medical University of South Carolina genehmigt und von entsprechend geschultem Personal in Übereinstimmung mit dem NIH-Leitfaden für die Pflege und Verwendung von Labortieren und den institutionellen Tierpflegerichtlinien des MUSC durchgeführt.
1. WES-Seq-Analysen und Identifizierung pathogener Varianten
2. shRNA-Screenings im Genommaßstab
HINWEIS: Es stehen mehrere shRNA- und CRISPR-Bibliotheken zur Verfügung, die für funktionelle Screenings im Genommaßstab mit Low-Passage-Tumorkulturen verwendet werden können. Hier beschreiben wir beispielhaft die Verwendung von CELLECTA DECIPHER shRNA-Bibliotheken. CELLECTA DECIPHER lentivirale shRNA-Bibliotheken sind für RNAi-Genscreenings im gepoolten Format optimiert. Jedes Transkript wird von mindestens 5-6 einzigartigen shRNAs anvisiert, und jeder lentivirale shRNA-Vektor enthält einen eindeutigen genetischen Barcode, der von PCR-Primerstellen flankiert wird. Diese Bibliotheken decken die Mehrheit der krankheitsrelevanten Gene von Mensch und Maus ab, aber nicht alle Gene im Genom. Die Plasmid-DNA-Pools der Cellecta-Bibliothek sind in drei Modulen verfügbar (Humanmodul I, II, III; zielt auf 15.377 Gene ab), während die Plasmidpools der Mausbibliothek in zwei Modulen (Mausmodule I und II; auf 9.145 Gene) verfügbar sind. Diese Bibliotheken werden verwendet, um "Drop-out"-Assays durchzuführen, bei denen Zielgene, die für die Proliferation und/oder das Überleben erforderlich sind, zu verschiedenen Zeitpunkten nach der viralen Transduktion unterschiedlich exprimiert werden.
3. Durchführung von Zytometer-Assays der Zellzahl und Viabilität in MPNST-Zellen, die mit potenziellen Therapeutika konfrontiert sind
Abbildung 5 zeigt die Depletionswerte von essentiellen Kerngenen (CEGs), die als WAHR markiert sind, im Vergleich zu Nicht-CEGs (als FALSCH markiert) in jeder gescreenten menschlichen Zelllinie. Die Punkte stellen log2 der Fold-Depletion-Scores für einzelne Gene dar, die über einer Boxplot-Darstellung der Gesamtscore-Verteilung dargestellt werden. Der Student's t-Test wurde verwendet, um einen signifikanten Unterschied im Mittelwert der Depletionswerte zwischen den beiden Gruppen in jeder Zelllinie zu testen. Die resultierenden p-Werte werden in jedem Feld angezeigt. Beachten Sie, dass die durchschnittlichen Fold-Depletion-Werte für die CEGs signifikant höher sind als für die Nicht-CEGs. Dies ist zu erwarten, da essentielle Kerngene definitionsgemäß für die Proliferation und/oder das Überleben in den meisten Zelltypen erforderlich sind.
Abbildung 6A zeigt ein Venn-Diagramm der "Treffer" für drei humane MPNST-Zelllinien. Wir stellen in der Regel fest, dass eine große Anzahl von Genen von mehreren Linien geteilt wird. Diese Treffer haben eine hohe Priorität, da sie Gene darstellen, die für Proteine kodieren, die wahrscheinlich für die Proliferation und/oder das Überleben einer großen Untergruppe von MPNSTs unerlässlich sind. Beachten Sie auch, dass es eine Reihe von Genen gibt, die nur in einer Zelllinie getroffen werden. Dies ist häufig der Fall und sollte nicht als Hinweis darauf gewertet werden, dass die Bildschirme von schlechter Qualität sind. Die Gene, die gemeinsame Treffer zwischen mehreren Linien sind, werden dann mit Hilfe der Drug Gene Interaction Database bewertet, um Gene innerhalb dieser Untergruppe zu identifizieren, die Proteine kodieren, die mit bestehenden Wirkstoffen medikamentös behandelt werden können. Wir wählen dann mehrere davon aus und führen eine erste Validierung durch, indem wir die Expression der entsprechenden mRNA mit shRNAs ausschalten. Da einige shRNAs Off-Target-Effekte haben, testen wir immer mehrere shRNAs, die auf dasselbe Transkript abzielen. Abbildung 6B zeigt ein repräsentatives Ergebnis, in dem wir MPNST-Zellen mit einer nicht-zielgerichteten Kontrolle und mehreren shRNAs, die auf BCL6 abzielen, transduziert haben. Die Zellzahlen wurden dann zu unterschiedlichen Zeitpunkten nach der Transduktion bestimmt. Beachten Sie, dass mehrere der BCL6-shRNAs die Zellzahl deutlich reduzierten; Wie im beiliegenden Immunoblot gezeigt, korreliert der Grad der Abnahme der Zellzahl mit dem Grad des BCL6-Knockdowns. Abbildung 6C zeigt eine repräsentative Wachstumskurve für eine frühe Passage P 0-GGFβ3 MPNST-Kultur.
Abbildung 1: Arbeitsablauf für die Durchführung der Sequenzierung des gesamten Exoms von MPNST-Gewebe oder MPNST-Zellen in der frühen Passage. Das Schema veranschaulicht den allgemeinen Ablauf des Variantennachweises in tumorabgeleiteten Frühpassagekulturen. Isolierung von DNA aus frühen Passagekulturen (1) und Übermittlung von Qualitäts-DNA an den Sequenzierungskern gemäß ihren Einreichungsprotokollen (2). Der Sequenzierungskern prüft die Qualität der eingereichten DNA und führt alle notwendigen Proben- und Genombibliotheksvorbereitungen durch. Die Core Facility wird den Nutzern FASTQ-Sequenzierungsdateien mit Qualitätskontrollmetriken zur Verfügung stellen (3). Die Benutzer laden die FASTQ-Dateien in ein Genom-Alignment- und Variant-Caller-Programm ihrer Wahl hoch. (4) Annotierte Varianten werden nach benutzerdefinierten Kriterien gefiltert, um nicht relevante Varianten zu entfernen. Repräsentative Daten vergleichen resezierte menschliche MPNST-Tumorprobe mit einer Zelllinie, die aus dem Tumor gewonnen wurde26. (5) Führen Sie eine funktionale Klassifikationsanalyse mit PANTHER durch. Abkürzung: MPNST = Malignant Peripheral Nerve Sheath Tumor. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.
Abbildung 2: Arbeitsablauf für die Durchführung der viralen Transduktion der shRNA-Bibliotheken in MPNST-Zellen und die Isolierung genomischer DNA aus den Zellen zum Zeitpunkt 1 und 2. (A) Die Zielzellen werden mit einem niedrigen MOI von 0,3 mit barcodedierten lentiviralen Partikeln infiziert und für 72 Stunden selektiert. Die Zellen werden für 5-7 Populationsverdopplungen (ca. 7 Tage) durchgelassen. Die Zellpellets an Tag 0 und Tag 7 werden zur genomischen DNA-Isolierung bei -80 °C gelagert. Tag 0 wird als Zeitpunkt 1 (T1) und Tag 7 als Zeitpunkt 2 (T2) bezeichnet. (B) Die genomische DNA-Isolierung beginnt mit der Resuspension von Zellpellets in Resuspensionspuffer, die dann in zwei 15-ml-Röhrchen aufgeteilt werden. Um die Zelllyse zu erleichtern, wird jedem Röhrchen 10 % SDS zugesetzt und 25 Zyklen von 30 s an und 30 s aus beschallt. Nach der Beschallung wird Phenol/Chloroform in jedes Röhrchen gegeben und 45-60 s lang kräftig vortexed. Anschließend werden die Röhrchen zentrifugiert. (C) Eine klare obere Phase wird abgepipettiert und unter Zugabe von Natriumacetat/Isopropanol in ein sauberes Röhrchen gegeben und gut vermischt. Die Röhrchen werden erneut zentrifugiert. Diesmal wird der Überstand verworfen und das Pellet unter Zugabe von 70% Ethanol gelöst. Kombinieren Sie die resuspendierten Pellets in einem Röhrchen und schleudern Sie sie bei maximaler Geschwindigkeit in einer Tischzentrifuge. Verwerfen Sie den Überstand und suspendieren Sie das Pellet wieder in destilliertem Wasser. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.
Abbildung 3: Arbeitsablauf zur Amplifikation von Barcode-Sequenzen aus lentiviralen shRNA-Vektoren in Vorbereitung auf die Quantifizierung von Barcodes mit Next-Generation-Sequencing. (A) Darstellung der Einrichtung von Röhrchen für die erste verschachtelte PCR-Reaktion (7 Röhrchen: eines für die Negativkontrolle, eines für die Positivkontrolle und die restlichen 4 Röhrchen für genomische DNA. Das letzte Röhrchen dient als Mastermix-Röhrchen). Nach der ersten PCR-Reaktion werden die genomischen DNA-Röhrchen zu einem Röhrchen zusammengefügt und vermischt. (B) Die Produkte aus der ersten verschachtelten PCR-Reaktion dienen als Matrizen für die zweite verschachtelte PCR-Reaktion. Nach der zweiten PCR werden genomische DNA-Röhrchen zu einem Röhrchen kombiniert und vermischt. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.
Abbildung 4: Arbeitsablauf für die Aufreinigung der amplifizierten shRNA-Barcodes und die Sequenzierung von Barcodes zur Quantifizierung ihrer Darstellung zum Zeitpunkt 1 und 2. (A) Gießen Sie ein 3,5%iges Agarose-Gel ein. Da das Volumen der gepoolten DNA die Grenze für eine Vertiefung überschreitet, kleben Sie 4-6 Zähne eines Gelkamms zusammen, um eine große Vertiefung zu erhalten. Bereiten Sie PCR-Produkte mit 6-fachem Beladungsfarbstoff vor und laden Sie die Positivkontrolle, die Negativkontrolle und die gepoolte DNA in das Gel. Nach der Elektrophorese sollte eine große Bande mit etwa 250 Basenpaaren in der gepoolten DNA-Spur erscheinen. Mit einem sauberen Skalpell das gesamte Band herausschneiden und dann in 4 Gelscheiben schneiden. Solubilisieren Sie die Gelstücke und kombinieren Sie sie dann zu zwei Spinsäulen, um DNA zu eluieren. Kombinieren Sie die eluierte DNA in einem Röhrchen. (B) Die DNA wird durch einen zweiten Reinigungsschritt gereinigt. Geben Sie Bindungspuffer 2 in das Röhrchen mit gepoolter DNA und pipettieren Sie es dann auf eine Spin-Säule. Waschen Sie die Membran und eluieren Sie dann die DNA in destilliertem Wasser. (C) Die gereinigte DNA wird dem Sequenzierungskern zugeführt. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.
Abbildung 5: Repräsentative Beispiele für die Verteilung der essentiellen Kerngene nach der Analyse, wie im Protokoll beschrieben. In diesem Beispiel wurden drei humane MPNST-Zelllinien (S462, T265 und 2XSB) mit Cellecta DECIPHER shRNA-Bibliotheken gescreent. Für jede menschliche MPNST-Zelllinie wurde ein Boxplot erstellt, um die Depletionswerte auf Genebene für Gene in der Liste der Core Essential Genes (CEG; True Box Plot)25 zu dem von Genen, die nicht in der Liste der CEGs gefunden werden (False Box Plot). Einzelne Datenpunkte werden über jeden Boxplot gelegt. Die P-Werte stammen aus einem Standard-t-Test, der die Depletionswerte von CEGs auf Genebene mit denen von Nicht-CEGs vergleicht. Abkürzungen: CEG = Core Essential Gen; MPNST = Bösartiger peripherer Nervenscheidentumor. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.
Abbildung 6: Validierung der Screening-Ergebnisse . (A) Repräsentatives Venn-Diagramm überlappender Treffer in drei humanen MPNST-Zelllinien. (B) S462 humane MPNST-Zellen, transduziert mit einem nicht-zielgerichteten (NT) lentiviralen Vektor und Lentivirus, die vier verschiedene BCL6-shRNAs (shRNA1, shRNA2, shRNA3 und shRNA4) exprimieren. Die Zellen wurden mit Lentivirus transduziert und dann 3 Tage lang mit einem Selektionsmittel (Puromycin) behandelt. Die Zellzahlen wurden dann in den nächsten sieben Tagen ausgewertet. (C) Western-Blot-Analyse, die Proteinspiegel von BCL6 nach Transduktion mit NT,shRNA1-, shRNA2-, shRNA3- und shRNA4-Lentivirus zeigt. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.
Tabelle 1: Plattenlayout für die lentivirale Titerierung. Bitte klicken Sie hier, um diese Tabelle herunterzuladen.
Tabelle 2: Initiale Einrichtung der ersten PCR-Reaktionen. Bitte klicken Sie hier, um diese Tabelle herunterzuladen.
Tabelle 3: Herstellung des Mastermixes für die erste PCR-Reaktion. Bitte klicken Sie hier, um diese Tabelle herunterzuladen.
Tabelle 4: Erste PCR-Parameter von Cellecta. Bitte klicken Sie hier, um diese Tabelle herunterzuladen.
Tabelle 5: Anfänglicher Aufbau der zweiten PCR-Reaktion. Bitte klicken Sie hier, um diese Tabelle herunterzuladen.
Tabelle 6: Cellecta zweite PCR-Parameter. Bitte klicken Sie hier, um diese Tabelle herunterzuladen.
Die hier vorgestellten detaillierten Methoden wurden entwickelt, um die Neoplasie des peripheren Nervensystems und die MPNST-Pathogenese zu untersuchen. Obwohl wir festgestellt haben, dass diese Methoden effektiv sind, sollten wir uns darüber im Klaren sein, dass es einige potenzielle Einschränkungen für die hier beschriebenen Methoden gibt. Im Folgenden diskutieren wir einige dieser Einschränkungen und mögliche Strategien, um sie in anderen Modellsystemen zu überwinden.
Wir haben herausgefunden, dass die Sequenzierung des gesamten Exoms Mutationen von Interesse in P 0-GGFβ3-Mäusen effektiv identifiziert. Es sollte jedoch anerkannt werden, dass die gesamte Exom-Sequenzierung selbst Grenzen hat. Erstens ist die Sequenzierung des gesamten Exoms kein effektiver Ansatz zur Identifizierung von Fusionsgenprodukten. Dies liegt daran, dass die Mehrzahl der Chromosomenbrüche und der anschließenden Fusion überwiegend intergene Regionen und Introns betreffen, da diese Regionen den Großteil des Genoms ausmachen. Stattdessen haben wir herausgefunden, dass RNA-Seq mit Paired-End-Reads Fusionsgene viel effektiver identifiziert. Es stellt sich auch die Frage, wie effektiv die Sequenzierung des gesamten Exoms relativ große Regionen des Chromosomenverlusts identifiziert.
Obwohl mehrere Algorithmen entwickelt wurden, um solche Verluste zu identifizieren, ist der Begriff "Whole Exom Sequencing" selbst irreführend, da die Erfassung des Exoms selbst bei guten Läufen oft bis zu 5-10% der exonischen Regionen verfehlt. Aus diesem Grund ergänzen wir die Sequenzierung des gesamten Exoms routinemäßig mit anderen Ansätzen wie der Array-vergleichenden genomischen Hybridisierung (aCGH). Nachdem wir Gewinne und Verluste identifiziert haben, untersuchen wir die Gene innerhalb dieser Intervalle und vergleichen sie mit den bekannten Treibermutationen, die mit ihren menschlichen Gegenstücken assoziiert sind. Das Genom der Maus ist jedoch stabiler als das menschliche Genom27. Folglich zeigen Maustumoren in der Regel keine Chromothripsis analog zu dem, was bei menschlichen Neoplasien beobachtet wird. Das Muster bei Maustumoren ist stattdessen viel einfacher und tendiert zu Gewinnen oder Verlusten des gesamten Chromosoms oder der Chromosomen mit relativ wenigen fokalen Deletionen, die tendenziell unter starkem Selektionsdruck auftreten22,23.
Es gibt einige potenzielle Fallstricke, auf die wir bei der Durchführung von shRNA-Screenings auf Genomebene gestoßen sind. Eines der häufigsten Probleme, auf die wir stoßen, ist die relativ schlechte Transduktion der lentiviralen Vektoren in die Zielzellen. Wir stellen am häufigsten fest, dass das Problem durch eine unsachgemäße Titrierung der verpackten lentiviralen Pools entstanden ist. Da die frühe Passage von Maustumorzellkulturen eine begrenzte Ressource darstellt, werden viele Forscher stattdessen versuchen, ihr Lentivirus mit einer anderen etablierten Zelllinie zu titrieren, die leichter verfügbar ist. Das Problem bei diesem Ansatz ist jedoch, dass die Effizienz der lentiviralen Transduktion von Zelltyp zu Zelltyp sehr unterschiedlich sein kann. Aus diesem Grund empfehlen wir, das Lentivirus auf die tatsächlichen Zellen zu übertragen, die im Experiment verwendet werden. Wir sind auch auf Probleme mit relativ niedrigen Virustitern gestoßen. Dieses Problem ist in den meisten Fällen auf eine schlechte Transfektion von 293T-Zellen bei der Produktion des verpackten Virus zurückzuführen.
Es ist möglich, falsch positive Treffer zu erhalten, wenn shRNA-Screenings auf Genomebene durchgeführt werden. Aus diesem Grund validieren wir, sobald wir die potenziell medikamentösen Ziele identifiziert haben, die für uns am interessantesten sind, immer die Ergebnisse unserer shRNA-Screenings. In der Regel verwenden wir zwei verschiedene Ansätze, um hochinteressante Ziele zu validieren. Zunächst unterbinden wir die Genexpression mit zwei oder mehr shRNAs, die sich von denen unterscheiden, die im ersten Screening verwendet wurden, und bestimmen die Auswirkungen, die dies auf die Proliferation und das Überleben von Tumorzellen hat. Zweitens erhalten wir das/die in der Drug Gene Interaction Database identifizierte(n) Medikament(e) und bestimmen die Auswirkungen, die dies auf die Proliferation und das Überleben von Tumorzellen hat. Wir verwenden beide Ansätze gleichzeitig, weil wir auf Umstände gestoßen sind, in denen die shRNAs funktionieren und das Medikament nicht. In zumindest einigen dieser Fälle hat die Untersuchung des gesamten Exom-Sequenzdatensatzes gezeigt, dass das Zielprotein von einem Gen produziert wird, das eine Mutation aufweist, die möglicherweise die Wechselwirkungen zwischen Arzneimitteln und Proteinen beeinflusst.
Die oben skizzierten Ansätze werden dem Forscher ein anwendbares Mittel an die Hand geben, um potenzielle Treibermutationen zu identifizieren, die bei seltenen Neoplasien auftreten, die für die Proliferation und das Überleben erforderlichen Signalwege funktionell zu identifizieren und Ziele für die therapeutische Entwicklung zu priorisieren. Wir hoffen, dass andere Forscher diese Ansätze nützlich finden werden, um wichtige therapeutische Ziele bei anderen menschlichen Krebsarten zu identifizieren. Der Leser sollte sich jedoch darüber im Klaren sein, dass es andere funktionelle genomische Ansätze gibt, mit denen Gene, die an der Tumorpathogenese beteiligt sind, und Gene, die für potenzielle therapeutische Ziele kodieren, identifiziert werden können. Als Beispiel stehen CRISPR-Bibliotheken zur Verfügung, die analog zu shRNA-Bibliotheken verwendet werden können. Funktionelle Screenings können auch in vivo durchgeführt werden, um Gene zu identifizieren, die die Tumorgenese fördern. Als Beispiel dafür wurde das auf Dornröschen-Transposon basierende somatische Mutagenesesystem bereits verwendet, um Schwann-Zellen und ihre Vorläufer anzugreifen, was zur Identifizierung von mehreren hundert Genen führte, die an der MPNST-Pathogenese beteiligt sind28. Da diese Systeme die funktionelle Genomik auf unterschiedliche Weise angehen, empfehlen wir dem Forscher, die Ziele seiner geplanten Experimente sorgfältig abzuwägen und seine Auswahl einer funktionellen Genomik-Methodik auf diese Ziele zu stützen.
Die Autoren haben keine Interessenkonflikte offenzulegen.
Diese Arbeit wurde durch Zuschüsse des National Institute of Neurological Diseases and Stroke (R01 NS048353 und R01 NS109655 an S.L.C. unterstützt; R01 NS109655-03S1 an D.P.J.), das National Cancer Institute (R01 CA122804 an S.L.C.) und das Verteidigungsministerium (X81XWH-09-1-0086 und W81XWH-12-1-0164 an S.L.C.).
Name | Company | Catalog Number | Comments |
Bioruptor Sonication System | Diagenode | UCD-600 | |
CASAVA 1.8.2 | |||
Cbot | Illumina, San Diego, CA | N/A | |
Celigo Image Cytometer | Nexcelom | N/A | |
Cellecta Barcode Analyzer and Deconvoluter software | |||
Citrisolve Hybrid | Decon Laboratories | 5989-27-5 | |
Corning 96-well Black Microplate | Millipore Sigma | CLS3603 | |
Diagenode Bioruptor 15ml conical tubes | Diagenode | C30010009 | |
dNTP mix | Clontech | 639210 | |
Eosin Y | Thermo Scientific | 7111 | |
Elution buffer | Qiagen | 19086 | |
Ethanol (200 Proof) | Decon Laboratories | 2716 | |
Excel | Microsoft | ||
FWDGEX 5’-CAAGCAGAAGACGGCATACGAGA-3’ | |||
FWDHTS 5’-TTCTCTGGCAAGCAAAAGACGGCATA-3’ | |||
GexSeqS (5’ AGAGGTTCAGAGTTCTACAGTCCGAA-3’ | HPLC purified | ||
GraphPad Prism | Dotmatics | ||
Harris Hematoxylin | Fisherbrand | 245-677 | |
Illumina HiScanSQ | Illumina, San Diego, CA | N/A | |
Paraformaldehyde (4%) | Thermo Scientific | J19943-K2 | |
PLUS Transfection Reagent | Thermo Scientific | 11514015 | |
Polybrene Transfection Reagent | Millipore Sigma | TR1003G | |
PureLink Quick PCR Purification Kit | Invitrogen | K310001 | |
Qiagen Buffer P1 | Qiagen | 19051 | |
Qiagen Gel Extraction Kit | Qiagen | 28704 | |
RevGEX 5’-AATGATACGGCGACCACCGAGA-3’ | |||
RevHTS1 5’-TAGCCAACGCATCGCACAAGCCA-3’ | |||
Titanium Taq polymerase | Clontech | 639210 | |
Trimmomatic software | www.usadellab.org |
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