תוכנית המחקר שלנו מתמקדת בהבנת האופן שבו צורות שונות של מוות תאי מווסתות. בדרך כלל אנו חוקרים מוות תאי בהקשר של טיפולים בסרטן במטרה ללמוד כיצד תרופות מתפקדות כדי להפעיל מוות תאי וכיצד להפוך את התגובות האלה לטובות וספציפיות יותר. מתברר יותר ויותר שישנם סוגים רבים ושונים של מוות תאי מוסדר.
התחום זיהה כיום לפחות 14 סוגים שונים של מוות מבחינה מכנית. רובם גורמים למוות נמק מבחינה מורפולוגית, ובאופן כללי, אנו יודעים מעט מאוד על אופן פעולתם של מסלולים אלה. דרך יעילה לחקור ויסות מוות תאי היא להשתמש בגנומיקה פונקציונלית.
במילים אחרות, להפריע באופן שיטתי לכל גן ולקבוע כיצד הפרעות אלה משפיעות על מוות התאים. כאשר מבוצע בהקשר של תרופות, זה נקרא פרופיל כימוגנטי. מסכים כימוגנטיים בדרך כלל מעריכים כיצד נוקאאוט גנים משפיע על גודל האוכלוסייה הסופי.
עם זאת, גודל האוכלוסייה יכול להיות מושפע משינויים בקצב הגידול, בשיעור התמותה או בשניהם. שיטות הסינון הנוכחיות אינן מצליחות לזהות גנים מווסתים למוות בשל ההשפעות המגבילות של שינויים בקצב הגדילה. מדוזה משתמשת בסימולציות של התגובה לתרופות כדי להדגים כיצד שינוי קצב הגידול או שיעור התמותה משפיע על גודל האוכלוסייה הסופי.
סימולציות אלה מאפשרות לנו לחלץ את שיעור התמותה המושרה על ידי התרופה עבור כל גן במסך ולהסיר גורמים מבלבלים אחרים כדי להתחיל, תאי צלחת ב-96 צלחות באר שחורות, שקופות בצפיפות זריעה בין 1500 ל-5,000 תאים לבאר. דגרו את הצלחות בטמפרטורה של 37 מעלות צלזיוס עם 5% פחמן דו חמצני ולחות למשך 16 עד 24 שעות. הכן דילול תרופות במדיה המכילה את ריכוז הציטוטוקס, מותאם בעבר.
ליין צלחת אחת באמצעות Triton X בריכוז האופטימלי. לאחר מכן הנח את הצלחת בקורא הלוחות ומדוד את הקרינה הציטוטוקסית בלוחות הניסוי ב-T0 באמצעות ההגדרות האופטימליות, ולאחר מכן בנקודת זמן מאוחרת יותר. לאחר נקודת הזמן הסופית, לוחות הניסוי משתמשים בטריטון X כדי לקבוע את גודל האוכלוסייה הסופי של כל מצב.
חשב את כדאיות השבר באמצעות נתוני נקודת הקצה והתאם את התוצאות לעקומות תגובת המינון. הערך את עקומות תגובת המינון כדי לזהות מינוני תרופות הגורמים למוות של כ-50% מהתאים. לאחר אופטימיזציה של מינון התרופה כדי לגרום למוות תאי, הקצה באופן אקראי RNA SG שאינו מטרה לגנים שאינם מטרה.
חתוך RNA SG עם ספירות נמוכות על סמך אסטרטגיית חיתוך שנבחרה. הדמיה של כל ההפרעות האפשריות לקצב גידול האוכלוסייה נטו או NPG על ידי שימוש בלולאת for כדי להעריך טווח של ערכי NPG. עבור כל RNA SG יחיד ניסיוני, התאם את שינוי הקיפול המדומה הקרוב ביותר לנתונים שנצפו והקצה את קצב הצמיחה היחסי המתאים ל-SG RNA.
לאחר מכן קבע את קצב הגדילה המושרה על ידי התרופה לפני המוות מנתוני ספירת תאים חיים. התאם את הנתונים למשוואה מעריכית פשוטה כדי לגזור את קצב הגידול. חשב את קצב הצמיחה הנגרמת על ידי תרופות לאחר תחילת המוות על ידי שילוב נתוני ספירת התאים החיים וערכי דרגת התרופה.
שרטט את הציון למינון התרופה שנבחר בתרשים כיתה. באמצעות התיאום שנקבע בניסוי בין צמיחה הנגרמת על ידי תרופות ושיעור תמותה, צור מודל להדמיית גודל האוכלוסייה הנגרמת על ידי תרופות לאורך זמן. לאחר מכן פתח מודל מדוזה הכולל NPG, שיעורי גדילה הנגרמת על ידי תרופות לפני ואחרי הופעת המוות בהכפלות לשעה, ושיעור התמותה המושרה על ידי התרופה.
הגדר את נקודת הזמן ההתחלתית לאפס שעות והגדר נקודות זמן סופיות הן למצבים לא מטופלים והן למצבים מטופלים. לדמות את כל ההפרעות האפשריות לשיעורי הגדילה והתמותה עבור המודל הבסיסי. עבור כל שילוב, חשב את בסיס הלוגריתם שניים משינוי הקיפול שנצפה בנקודת הסיום של הבדיקה.
עבור כל SG RNA, משולש את שיעור התמותה הנגרם על ידי תרופה שייצר את שינוי הקפל הנצפה. התחל במיצוי קצב הצמיחה היחסי שנקבע מראש. קבע את שיעורי הגדילה הנגרמת על ידי תרופות לפני ואחרי הופעת המוות.
החל את קצב הצמיחה היחסי מה-NPG כדי לחשב שיעורי גדילה פרופורציונליים לשיעורי גדילה הנגרמת על ידי תרופות לפני ואחרי תחילת המוות. באמצעות האילוצים של NPG, קצב צמיחה המושרה על ידי תרופות לפני ואחרי תחילת המוות, זהה את שינוי הקפל המדומה הקרוב ביותר לשינוי הקפל שנצפה עבור כל SG RNA. קבע את רמת הגן, הגדילה ושיעורי התמותה עבור כל גן בספרייה.
חשב את שיעורי הגדילה והתמותה הממוצעים עבור כל רנ"א SG הקשורים לכל גן, בדרך כלל נעים בין 4 ל-10 רנ"א SG. כדי לחשב ערכי P אמפיריים, אתחל את נתוני רמת ה-SG RNA והחל תיקון קצב גילוי שגוי באמצעות נוהל בנג'מין הוכברג. הכדאיות החלקית של תאי U2 OS ירדה באופן תלוי מינון עם קטלניות של כ-50% שנצפתה בחמישה אטופוסידים מיקרו-מולאריים לאחר 96 שעות.
גודל האוכלוסייה שהחלימה ירד ב-40% עד 50% לאחר ארבעה ימים של חשיפה לחמישה אטופוסידים מיקרו-מולאריים, מה שאישר את מוות התאים במהלך הטיפול התרופתי. ניתוח הציונים חזה כי חמישה אטופוסידים מיקרו-מולאריים גרמו לירידה משמעותית בקצב הגדילה כאשר מוות תאים החל רק לאחר עצירת גדילה מלאה. ניתוח מדוזה גילה כי תאי XRCC חמישה נוקאאוט הראו צמיחה איטית במצבים לא מטופלים ושיעורי תמותה גבוהים הנגרמים על ידי תרופות תחת טיפול באטופוזיד.
ניסויי אימות אישרו שתאי נוקאאוט XRCC 5 הראו צמיחה איטית יותר בתנאים לא מטופלים, ושיעורי תמותה גבוהים תחת אטופוסיד, בהתאם לתחזיות מדוזה.
