表型筛选的进步:药物发现的转折点吗?
人类大肠癌细胞接受一种拓扑异构酶抑制剂和蛋白激酶的抑制剂ATR。细胞核(蓝色),DNA损伤(红色),DNA复制(绿色)的焦点。信贷:伊夫英国移民,Rozenn Josse, NCI癌症研究中心。
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药物发现方法可以大致分为两类——靶向性表型筛选。从历史上看,药品被选为他们的可见(或可感知到的)健康福利,与系统的表型分析获得牵引在1900年代早期。到1990年代末,靶向性药物发现制药行业主导,建立在几十年的分子生物学的进步。
今天,很容易探测不满药物发现成功率;尽管制药研发重大技术进步和增加投资,有稳定下降数量的新药进入临床开发和进入市场。从2006年到2015年,整个进展从第一阶段到美国FDA批准的可能性只有9.6%(基于生物的报告临床开发成功率,n = 9985)。而转向靶向性药物发现并不是唯一的解释效率低下,有一个共识我们过于依赖假设目标如何与疾病(或途径β淀粉样蛋白假设是一个典型的例子)。
靶向性和表型之间的选择药物发现方法并不是一个“一个或另一个”的情况下,作为现实的谎言在混乱的中间。然而,现在迫切需要纳入研究模型和技术,承认生物系统的复杂性。在本文中,我们探索细胞表型筛选相关的最新发展,讨论一个好的表型的元素药物屏幕,并发现这些方法是如何帮助为药物筛选提供更准确的生物环境。
细胞表型筛选是什么?
在药物发现的背景下,细胞表型分析化合物筛选系统专注于细胞的表型的调制,以一种生物相关性疾病。而表型筛选主要用于化合物筛选,也用于一般研究——例如,研究基因淘汰赛和超表达,或者比较个别患者样本。以最纯粹的形式,表型筛选确定化合物产生理想的生物效应,在没有先验知识的活动或对一个具体的目标/ s模式行动。在实践中,并不总是target-agnostic表型筛查项目,Broad研究所高级计算生物学家说,贝丝Cimini博士:“有一个谱;你可以有一个目标分析,也有一个表型组件,你可以有一个纯粹是专注于一个目标,或者你可以有一个试验,你没有目标。”
研究人员希望表型筛选将导致更好地预测化合物的治疗价值,相关和可衡量的变化可以观察到细胞(或组织或whole-organism-based)模型,模拟疾病的某些方面。表型药物筛选利用核染料,免疫组织化学,和其他工具来观察表型变化等相关细胞形态(包括核或其他细胞器)、空间安排(模式和间距),生产特定的蛋白质/ s、基因表达、细胞死亡。有时,疾病表型不一致的特点,可以很容易地筛选和底层用作分子事件代理人。
如何成为一名优秀的表型药物屏幕吗?
从根本上讲,最重要的特征的表型药物屏幕是它的可译性,即筛查试验的能力来预测临床治疗对药物反应。但实际上这是什么意思吗?我们如何能知道一个表型药物屏幕是好的,在成为深深投入临床试验?在2015年,文森特et al。创造了表型筛选3“规则”,并强调了三个具体标准来帮助设计最预测表型分析:
- 系统:相关疾病的分析吗?细胞是合适的选择试验吗?
- 刺激:如何刺激相关疾病?理想情况下,细胞表型分析将使用高度相关,比如patient-derived细胞结合致病基因改变。这是不可能的,“揣测”可能是努力,如炎症或细胞毒性药物的使用重建感兴趣的细胞损伤。
- 端点:如何检测读出与临床终点?化验使用小型版本的临床端点检测读出优先于那些不像接近复制钥匙在活的有机体内疾病表型。
Patient-derived瀑样给希望个性化医疗
地址需要更复杂的细胞模型,更好的概括在活的有机体内生理学、一系列microphysiological系统已经出现。与二维单层细胞相比,microphysiological系统可以功能关键生物刺激包括机械线索(如剪切应力和拉伸),一个三维微环境,持续的浓度梯度,多种细胞类型之间的相互作用。这些系统(称为organs-on-a-chip瀑样3 d球状体,和静态微型图象技术)使用微工程学技术,药物输送和/或感应工具检查药物的效果和/或活细胞的微环境。人类瀑样是三维的多细胞在体外组织结构作为药物发现的工具和研究人类疾病的机制。他们喜欢模仿的能力至少有一些器官的功能,可以来自诱导多能干细胞或捐赠组织。
肠道瀑样由直肠活检已经被用于研究遗传疾病,如囊性纤维化。聪明的荷兰Hubrecht研究所的实验室,研究人员一直在寻找侵入性较小的瀑样开发的方法。利用kidney-derived细胞中发现的囊性纤维化患者的尿液,Schutgens et al。(2019)报告主要肾小管上皮瀑样的发展称为“tubuloids”代表近端和远端肾单位段。在囊性纤维化,突变雌性生殖道(囊性纤维化跨膜电导调节)基因妥协的功能离子液体运输一系列上皮细胞。演示的tubuloids的适用性体外评估治疗的疗效完成了forskolin肿胀试验。
Maarten吉尔茨,聪明的实验室的博士生,解释了如何使用分析来评估药物反应瀑样:“添加Forskolin健康肠道瀑样结果(CFTR-dependent)在一小时内肿胀反应,而这种反应是没有在CF-patient派生瀑样。我们可以测试CFTR-restoring药物通过监控Forskolin-induced肿胀反应后的这些药物瀑样。作为Forskolin tubuloids显示相似的响应,可以来源于尿液,他们可以是一个微创模型测试CFTR-restoring药物以不同的方式”。
保持符合文森特的“3”规则,有很强相关恢复之间的肿胀反应CFTR-restoring药物和个别病人的临床反应。吉尔茨指出,该集团获得的信心转化相关的细胞表型筛选试验患者开始服用一种潜在有益的药物在实验室确认:
“建立自信的最好方式在细胞表型药物筛选化验我们在实验室执行可能是通过使用直接相关的药物的病人。我们从病人派生瀑样不同的突变雌性生殖道基因和显示Orkambi Forskolin-induced肿胀试验 ® (lumacaftor / ivacaftor)导致瀑样肿胀,表明反应患者有益。这个病人开始lumacaftor / ivacaftor后,他的症状显著降低,表明我们的在体外表型药物屏幕可以直接翻译的病人。”
与形态分析铸件广泛撒网
疾病所需的表型是未知的,一些人认为图像,高含量筛查将提供价值,和数百万美元合作被推出来证明这一点。相比传统的筛选分析,关注量化少量的预先确定的特性,形态“分析”投净收集更广泛的见解基于细胞形态——丰富的数据源。后担心与一个化验,平均值读出可能产生质量差,已经有越来越多努力画出多个参数在单个细胞水平和改善图像处理,这历来是一个非常耗时的运动。现在,可以自动显微镜和图像分析,使高含量筛查和减少偏见的分析方法。
的细胞绘画试验,研究人员联合开发的卡彭特和以下两实验室在麻省理工和哈佛大学,可以产生约1500从每个彩色形态学特征及细胞成像。测量功能集成到一个形态学资料,包括染色强度、结构模式、大小和形状的八个标记细胞器,以及污渍跨通道之间的相关性,以及相邻细胞之间的关系和在细胞内的结构(图1)。虽然大多数发表的分析方法只使用三种染料,绘画细胞测定使用六个荧光斑点成像在五频道。
Cimini联合发展CellProfiler ™ 免费和开源细胞形态特征提取,图像分析软件,指出,“表型分析的最大优势是能够做到便宜和容易,然后能够创建关联。“这些联系可以用来选择化合物将受益于更有针对性的筛选方法。这一点,Cimini凸显了研究从一个高通量数据成像试验是用来预测化合物的生物活性在其他(更昂贵的或低吞吐量)化验,命中率增加50 - 250倍。
我们目睹一个转折点吗?
作为总结最近通过遗传学家先生艾德里安的鸟,“生物学已经成为一个巨大的画布”——和表型筛选也不例外。表型筛选工具包继续扩张,从microphysiological系统和形态分析,基因编辑技术重建疾病状态在体外,基于图像的机器学习模型预测复合活动基于表型特征嵌入到图像中。希望,我们将回顾这一次转折点,在努力中提取更多的生物在药物筛选相关的信息转化为改善的临床成功率。
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