2つの遺伝子間の合成致死的相互作用は、どちらかの1回のノックダウンが細胞の生存率に影響を与えないが、両方の合成致死的パートナーのノックダウンが細胞生存率または細胞死の喪失につながる場合に起こる。異種データセットを組み合わせることで、細胞増殖を止める目的で、がんなどの疾患における薬物の組み合わせによって標的とされる合成致死的相互作用の同定につながる可能性があります。合成致死性の概念は、細胞増殖が問題となっているあらゆる疾患に関心がある。
がんに関しては、PARP阻害剤を用いたBRCA変異腫瘍の合成致死性遺伝子相互作用が既に標的とされている。私たちのような努力は、他の遺伝子相互作用や癌のエンティティのための概念の使用を拡大する可能性があります。私たちの研究室では、乳がんの文脈で合成致死的相互作用を標的とした計算的に予測された薬物の組み合わせをテストしました。
まず、バイオグリッドからデータを取得します。Web ブラウザを使用して、最新の BioGRID インタラクション ファイルを tab2 形式でダウンロードします。列をフィルター処理して、後続の分析ステップに関連する列のみを保持します。
次に、合成致死性および陰性の遺伝的相互作用をフィルタ処理する。[実験システム] 列の情報を使用して、負の遺伝的または合成の致死性の値を持つエントリにデータセットを制限します。合成致死的相互作用が報告された種を特定するには、合成致死的相互作用パートナー税IDの数を決定し、生物ごとに利用可能なこれらの相互作用の数の推定値を提供します。
Ensembl BioMart から関連するモデル生物の人間のオルソログを取得するには、それぞれのモデル生物データセットを選択し、[属性]をクリックして[遺伝子名]を選択します。次に、[データセット] をクリックし、[ヒト遺伝子] を選択します。ここでも、[属性] をクリックして[遺伝子名]を選択します。
次に、[結果] をクリックします。[一意の結果のみ] をオンにし、[Go.Autois] をクリックして検索プロセスを自動化し、クエリを直接 BioMart RESTful アクセスに送信して、オーソリンス遺伝子ペアを取得します。Ensembl BioMart Webインターフェイスを介してデータを手動で取得する場合は、名前を変更し、ヘッダー行が自動的に追加されたことを確認してください。
他のモデル生物のヒト遺伝子のオーソニエンスを取得するには、最初のデータセット要素の name 属性の値を、それぞれの Ensembl データセットの名前に置き換えます。次に、同族体のない遺伝子のエントリを破棄し、すべての相同マッピングを 1 つのファイルに収集し、ヒト遺伝子のダミー マッピングを追加します。さらに、ヒト遺伝子の人工的なエントリを追加します。
各インタラクションパートナーに対して、税 ID と遺伝子シンボルの組み合わせを保持する新しい列を追加して、後続の結合用のシンレット ファイルを準備します。取得したオルソロゴスのペアで、生物税IDと遺伝子シンボルに基づく合成致死的相互作用を結合します。ダウンロードセクションからDrugBankから薬物ターゲットペアを取得し、必要に応じて最初にアカウントを作成します。
ドラッグバンクの薬物ターゲットファイルを関連する列に制限します。人間の分子エンティティのエントリのみを保持します。次に、関連する列を抽出し、ヒトの種のデータをフィルタリングします。
薬物名と薬物標的情報は2つの別々のCSVファイルで提供されるため、2つのファイルの情報をマージする必要があります。そのためには、まず薬物名エントリを正規化する必要があります。次に、薬物ターゲットファイルを正規化して、薬物ごとに1行を持つ。
DrugBank のボキャブラリファイルを続行し、関連する列を抽出します。薬物名と薬物標的情報は2つの別々のCSVファイルで提供されるため、共通のDrugBank IDを使用して2つのファイルからの情報をマージします。最後に、臨床試験に関する情報を ClinicalTrials.gov から取得します。
簡単にアクセスするには、臨床試験変革イニシアチブが提供するリレーショナルデータベースを使用し、必要に応じて最初にアカウントを作成します。提案された薬物をDMSOまたはPBSなどの適切な溶媒に少なくとも4つの異なる濃度で溶解する。96ウェルプレートに播種したヒト乳癌細胞に薬物を加え、所望の時間インキュベートして阻害濃度値を決定する。
既に確立されたIC50から始めて、様々な薬剤の組み合わせおよび濃度で細胞生存率を決定するために選択した生存率またはアポトーシスアッセイを使用してください。次に、それらの組み合わせ指数を計算することによって、薬物組み合わせの相乗的な細胞傷害効果を決定する。この方法は、卵巣癌における合成致死的相互作用を標的とする薬物の組み合わせを同定するために使用された。
21のユニークな薬物が39の合成致死性インターアクターのセットを標的とした84の同定された薬物の組み合わせに寄与したことがわかった。同じワークフローは、乳癌の文脈で166の合成致死遺伝子ペアを標的とする243の有望な薬物組み合わせを同定するために使用された。選択した組み合わせは、2つの乳癌細胞株における細胞生存率およびアポトーシスへの影響について試験された。
セレコキシブ、ゾレドロン酸、およびSK-BR-3乳癌細胞株におけるゾレドロン酸とセレコキシブの組み合わせに対する生存率アッセイ結果は、薬物を組み合わせると細胞生存率に有意な相乗効果を有することを示した。2つの薬物で処理したSK-BR-3細胞のアネキシンVおよび7-AAD染色を自ら組み合わせると、薬物併用による治療後に後期アポトーシス細胞および壊死細胞の割合が増加したことを示した。このプロトコルを試みる場合, 臨床試験から取得したすべての薬剤と介入に対応する DrugBank 薬の名前を識別するために必要な時間を取る.
研究中の疾患に対する合成致死性インターアクターの科学的文献における遺伝子発現プロファイルまたは注釈学位などの追加データを含めることにより、合成致死的相互作用を優先するためにさらに使用され得る。利用可能な生物医学データの量が増えているため、計算生物学者と力を合わせることは、実験室でテストされる新しい仮説につながる有益な相互作用です。細胞増殖抑制剤を使用する場合は、研究室の安全装置および有害な試薬の取り扱いを取り扱う現地ガイドラインに従ってください。
いつでも直接接触を避け、実験を開始する前に使用された物質に関する情報を収集するようにしてください。
