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Cell:繼構(gòu)建Z大肺癌細(xì)胞庫(kù)后,又找到170種治療肺癌的潛在藥物

2022-07-23 19:50:01來(lái)源:上海希言科學(xué)儀器有限公司 閱讀量:263

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導(dǎo)讀:

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“從超20萬(wàn)種化合物中篩選出170種潛在的抗肺癌藥物”——這是美國(guó)德克薩斯大學(xué)西南醫(yī)學(xué)中心的科學(xué)家們?nèi)〉玫某晒?。繼構(gòu)建了zui大的肺癌細(xì)胞庫(kù)之后,他們利用這一資源,繪制出肺癌遺傳突變與潛在藥物之間的關(guān)聯(lián)。

DOI: https://doi.org/10.1016/j.cell.2018.03.028

這一研究以“Chemistry-First Approach for Nomination of Personalized Treatment in Lung Cancer”為題在線發(fā)表在《Cell》期刊上。

 

肺癌是發(fā)病率和死亡率zui快的惡性腫瘤之一,其中非小細(xì)胞肺癌(NSCLC)約占肺癌病例的85%。大多數(shù)癌癥研究都“聚焦”在基因突變上,但是腫瘤異質(zhì)性增加了治療的復(fù)雜度。

 

為了打破局限,UT西南醫(yī)學(xué)中心腫瘤研究Hamon中心主任John Minna教授采用了“化學(xué)為先”的模式——從超20萬(wàn)種化合物中篩選到潛在候選藥物,并將化合物信息與癌細(xì)胞信息匹配,找到非小細(xì)胞肺癌的新治療靶點(diǎn)以及作用于這些靶標(biāo)的潛在藥物。

 

“對(duì)于大部分化合物,我們找到了一套預(yù)測(cè)性生物標(biāo)志物,可以助力實(shí)現(xiàn)個(gè)性化醫(yī)療。” John Minna教授解釋道。

From left, Dr. Bruce Posner, Dr. Michael Roth, Dr. Michael Peyton, and Dr. John Minna were part of the team scientists who identified 170 chemicals for potential new targets to develop drugs to treat lung cancer.Credit: UT Southwestern Medical Center

 

zui大的肺癌細(xì)胞庫(kù)

 

自上世紀(jì)70年代,由John Minna教授和研究伙伴、病理學(xué)教授Adi Gazdar帶領(lǐng)d Hamon*中心就開(kāi)始了構(gòu)建肺癌細(xì)胞系的研究項(xiàng)目,并取得了顯著成果——建立了zui大的肺癌細(xì)胞庫(kù)。2015年,為表彰其在肺癌領(lǐng)域的杰出貢獻(xiàn),John Minna教授被譽(yù)為“Giant of Cancer Care”。

 

個(gè)性化抗癌的“新范式”

 

現(xiàn)在,研究團(tuán)隊(duì)利用這一細(xì)胞庫(kù)篩選能夠特異性消滅癌細(xì)胞(不損傷正常肺細(xì)胞)的化合物。他們制定了“三聯(lián)”目標(biāo):消滅癌細(xì)胞的化合物、預(yù)測(cè)反應(yīng)的生物標(biāo)志物、藥物積極作用的靶點(diǎn)。研究人員認(rèn)為這是朝著個(gè)性化癌癥治療邁出的重要一步。

圖片來(lái)源:Cell

 

具體而言,他們借助于UT西南中心的高通量篩選核心設(shè)備——腫瘤探測(cè)儀(Precision Oncology Probe Set,POPS),共檢測(cè)了超20萬(wàn)種化合物對(duì)抗12種肺癌細(xì)胞株的效果。zui終,他們從中找到170種化合物。

 

與此同時(shí),研究團(tuán)隊(duì)對(duì)肺癌細(xì)胞系進(jìn)行了深入的分子學(xué)分析,包括基因突變、蛋白表達(dá)鑒定。他們將分子學(xué)數(shù)據(jù)與“單個(gè)癌細(xì)胞系是否對(duì)特定的化合物敏感”的結(jié)果相結(jié)合,開(kāi)發(fā)出一套生物標(biāo)志物,作為明確患者腫瘤是否響應(yīng)這170種化合物中某一種的指標(biāo)。

 

下一步,他們將進(jìn)一步挖掘170種潛在化合物的主要作用機(jī)制。此外,研究團(tuán)隊(duì)還將檢測(cè)這些化合物對(duì)于其他癌癥的作用效果。初步研究顯示,一些化合物對(duì)于某些類型的乳腺癌、卵巢癌有效果。

參考資料:

Scientists identify 170 potential lung cancer drug targets using unique cellular library

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