Объединенный скрининг библиотеки шРНК для выявления факторов, модулирующих фенотип лекарственной устойчивости
Summary
Высокопроизводительный скрининг РНК-интерференции (РНКи) с использованием пула лентивирусных шРНК может быть инструментом для обнаружения терапевтически значимых синтетических смертельных целей при злокачественных новообразованиях. Мы предоставляем объединенный подход к скринингу шРНК для исследования эпигенетических эффекторов при остром миелоидном лейкозе (ОМЛ).
Abstract
Понимание клинически значимых драйверных механизмов приобретенной химиорезистентности имеет решающее значение для выяснения способов обхода резистентности и улучшения выживаемости у пациентов с острым миелоидным лейкозом (ОМЛ). Небольшая часть лейкемических клеток, которые выживают после химиотерапии, имеют уравновешенное эпигенетическое состояние, чтобы переносить химиотерапевтический инсульт. Дальнейшее воздействие химиотерапии позволяет этим персистентным клеткам достичь фиксированного эпигенетического состояния, что приводит к изменению экспрессии генов, что приводит к пролиферации этих лекарственно-устойчивых популяций и в конечном итоге к рецидиву или рефрактерному заболеванию. Поэтому выявление эпигенетических модуляций, которые требуют выживания лекарственно-устойчивых лейкемических клеток, имеет решающее значение. Мы подробно описываем протокол для идентификации эпигенетических модуляторов, которые опосредуют устойчивость к нуклеозидному аналогу цитарабина (AraC) с использованием объединенного скрининга библиотеки шРНК в приобретенной цитарабин-резистентной клеточной линии AML. Библиотека состоит из 5 485 конструкций шРНК, нацеленных на 407 эпигенетических факторов человека, что позволяет проводить высокопроизводительный скрининг эпигенетических факторов.
Introduction
Терапевтические варианты при остром миелоидном лейкозе (ОМЛ) оставались неизменными в течение почти последних пяти десятилетий, с цитарабином (AraC) и антрациклинами в качестве краеугольного камня для лечения заболевания. Одной из проблем успеха терапии ОМЛ является устойчивость лейкемических стволовых клеток к химиотерапии, приводящая к рецидиву заболевания 1,2. Эпигенетическая регуляция играет жизненно важную роль в патогенезе рака и лекарственной устойчивости, и несколько эпигенетических факторов стали перспективными терапевтическими мишенями 3,4,5. Эпигенетические регуляторные механизмы влияют на пролиферацию и выживаемость при постоянном воздействии химиотерапевтических препаратов. Исследования в негематологических злокачественных новообразованиях показали, что небольшая часть клеток, которые преодолевают эффект препарата, подвергаются различным эпигенетическим модификациям, в результате чего выживаемость этих клетоксоставляет 6,7. Однако роль эпигенетических факторов в опосредовании приобретенной резистентности к цитарабину при ОМЛ не изучена.
Высокопроизводительный скрининг – это подход к открытию лекарств, который со временем приобрел глобальное значение и стал стандартным методом в различных аспектах для выявления потенциальных целей в клеточных механизмах, для профилирования путей и на молекулярном уровне 8,9. Концепция синтетической летальности включает в себя взаимодействие между двумя генами, где возмущение любого гена само по себе является жизнеспособным, но обоих генов одновременно приводит к потере жизнеспособности10. Использование синтетической летальности при лечении рака может помочь идентифицировать и механически охарактеризовать надежные синтетические летальные генетические взаимодействия11. Мы приняли комбинаторный подход высокопроизводительного скрининга шРНК с синтетической летальностью для выявления эпигенетических факторов, ответственных за приобретенную резистентность к цитарабину при ОМЛ.
Известно, что острые лейкозы, вызванные хромосомной транслокацией гена лейкемии смешанной линии (MLL или KMT2A), связаны с плохой выживаемостью у пациентов. Полученные химерные продукты перегруппировок генов MLL , то есть белки слияния MLL (MLL-FPs), могут трансформировать гемопоэтические стволовые /прогениторные клетки (HSPCs) в лейкемические бласты с участием нескольких эпигенетических факторов. Эти эпигенетические регуляторы представляют собой сложную сеть, которая диктует поддержание программы лейкемии и, следовательно, может формировать потенциальные терапевтические мишени. В этом контексте мы использовали клеточную линию MV4-11 (содержащую ген слияния MLL MLL-AF4 с мутацией FLT3-ITD; называемую MV4-11 P) для разработки приобретенной резистентной к цитарабину клеточной линии, называемой MV4-11 AraC R. Клеточная линия подвергалась воздействию увеличивающихся доз цитарабина с прерывистым восстановлением после медикаментозного лечения, известного как отпуск лекарств. Полумаксимальную ингибирующую концентрацию (IC50) оценивали с помощью анализа цитотоксичности in vitro .
Мы использовали объединенную эпигенетическую библиотеку шРНК (см. Таблицу материалов), управляемую промотором hEF1a с лентивирусной основой pZIP. Эта библиотека содержит шРНК, нацеленные на 407 эпигенетических факторов. Каждый фактор имеет 5-24 шРНК, в общей сложности 5 485 шРНК, включая пять нецелевых контрольных шРНК. Модифицированный каркас miR-30 “UltrmiR” оптимизирован для эффективного первичного биогенеза и экспрессии шРНК12,13.
Схема этого эксперимента проиллюстрирована на рисунке 1А. Текущий протокол фокусируется на скрининге РНКи с использованием библиотеки шРНК эпигенетического фактора в клеточной линии MV4-11 AraC R (рисунок 1B), клеточной линии суспензии. Этот протокол может быть использован для скрининга любой целевой библиотеки в любой лекарственно-устойчивой клеточной линии по своему выбору. Следует отметить, что протокол трансдукции будет отличаться для адгезивных клеток.
Protocol
Representative Results
Discussion
РНК-интерференция (РНКи) широко используется для исследований функциональной геномики, которые включают скрининг siRNA и шРНК. Преимущество шРНК заключается в том, что они могут быть включены в плазмидные векторы и интегрированы в геномную ДНК, что приводит к стабильной экспрессии и, так?…
Divulgations
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Это исследование частично финансируется за счет гранта Департамента биотехнологии BT/PR8742/AGR/36/773/2013 для SRV; и Департамент биотехнологии Индии BT/COE/34/SP13432/2015 и Департамент науки и техники, Индия: EMR/2017/003880 до P.B. RVS и P.B. поддерживаются Wellcome DBT India Alliance IA/S/17/1/503118 и IA/S/15/1/501842, соответственно. S.D. поддерживается стипендией CSIR-UGC, а S.I. поддерживается старшей исследовательской стипендией ICMR. Мы благодарим Абхирупа Багчи, Сандию Рани и сотрудников CSCR Flow Cytometry Core Facility за их помощь. Мы также благодарим MedGenome Inc. за помощь в высокопроизводительном секвенировании и анализе данных.
Materials
| Reagents | |||
| 100 bp Ladder Hyper Ladder | BIOLINE | BIO-33025 | |
| 1kb Ladder Hyper Ladder | BIOLINE | BIO-33056 | |
| Agarose | Lonza Seachekm | 50004 | |
| Betaine (5mM) | Sigma | B03001VL | |
| Boric Acid | Qualigens | 12005 | |
| Cell culture plasticware | Corning | as appicable | |
| Cytosine β-D-arabinofuranoside hydrochloride | Sigma | C1768-500MG | |
| DMEM | MP BIO | 91233354 | |
| DMSO | Wak Chemie GMBH | Cryosure DMSO 10ml | |
| EDTA | Sigma | E5134 | |
| Ethidium Bromide | Sigma | E1510-10 mL | |
| Fetal Bovine Serum | Thermo Fisher Scientific | 16000044 | |
| Gel/PCR Purification Kit | MACHEREY-NAGEL | REF 740609.50 | |
| Gibco- RPMI 1640 | Thermo Fisher Scientific | 23400021 | |
| Glacial Acetic Acid | Thermo | Q11007 | |
| hCMV GFP Plasmid | Transomics | TransOmics Promoter selection KIT | |
| hEF1a GFPlasmid | Transomics | TransOmics Promoter selection KIT | |
| HEK 293T | ATCC | CRL-11268 | |
| HL60 cell line | ATCC | CCL-240 | |
| KOD Hot Start Polymerase | Merck | 71086 | |
| Molm13 cell line | Ellen Weisberg Lab, Dana Farber Cancer Institute, Boston, MA, USA | Dana Farber Cancer Institute, Boston, MA, USA | |
| MV4-11 cell line | ATCC | CRL-9591 | |
| Penicillin streptomycin | Thermo Fisher Scientific | 15140122 | |
| psPAX2 and pMD2.G | Addgene | Addgene plasmid no.12260 & Addgene plasmid no. 12259 | |
| Qubit dsDNA HS Assay Kit | Invitrogen | REF Q32854 | |
| SFFV GFP Plasmid | Transomics | TransOmics Promoter selection KIT | |
| shERWOOD-UltrmiR shRNA Library from Transomics | Transomics | Cat No. TLH UD7409; Lot No: A116.V 132.14 | |
| Trans-IT-LTI Mirus | Mirus | Mirus Catalog Number: MIR2300 | |
| Tris | MP Biomedicals | 0219485591 | |
| Trypan Blue | Sigma-Aldrich | T8154-100ML | |
| Ultra centrifuge Tubes | Beckman Coulter | 103319 | |
| Equipments | |||
| 5% CO2 incubator | Thermo Fisher | ||
| BD Aria III cell sorter | Becton Dickinson | ||
| Beckman Coulter Optima L-100K- Ultracentrifugation | Beckman coulter | ||
| Centrifuge | Thermo Multiguge 3SR+ | ||
| ChemiDoc Imaging system (Fluro Chem M system) | Fluro Chem | ||
| Leica AF600 | Leica | ||
| Light Microscope | Zeiss Axiovert 40c | ||
| Nanodrop | Thermo Scientific | ||
| Qubit 3.0 Fluorometer | Invitrogen | ||
| Thermal Cycler | BioRad |
References
- Döhner, H., Weisdorf, D. J., Bloomfield, C. D. Acute myeloid leukemia. The New England Journal of Medicine. 373 (12), 1136-1152 (2015).
- De Kouchkovsky, I., Abdul-Hay, M. Acute myeloid leukemia: A comprehensive review and 2016 update. Blood Cancer Journal. 6 (7), 441 (2016).
- Zuber, J., et al. RNAi screen identifies Brd4 as a therapeutic target in acute myeloid leukaemia. Nature. 478 (7370), 524-528 (2011).
- Shi, J., et al. The Polycomb complex PRC2 supports aberrant self-renewal in a mouse model of MLL-AF9;NrasG12D acute myeloid leukemia. Oncogene. 32 (7), 930-938 (2013).
- Chen, C. -. W., et al. DOT1L inhibits SIRT1-mediated epigenetic silencing to maintain leukemic gene expression in MLL-rearranged leukemia. Nature Medicine. 21 (4), 335-343 (2015).
- Li, F., et al. In vivo epigenetic CRISPR screen identifies Asf1a as an immunotherapeutic target in Kras-mutant lung adenocarcinoma. Cancer Discovery. 10 (2), 270-287 (2020).
- Balch, C., Huang, T. H. -. M., Brown, R., Nephew, K. P. The epigenetics of ovarian cancer drug resistance and resensitization. American Journal of Obstetrics and Gynecology. 191 (5), 1552-1572 (2004).
- Carnero, A. High throughput screening in drug discovery. Clinical and Translational Oncology. 8 (7), 482-490 (2006).
- Lal-Nag, M., et al. A high-throughput screening model of the tumor microenvironment for ovarian cancer cell growth. SLAS Discovery: Advancing Life Sciences R & D. 22 (5), 494-506 (2017).
- O’Neil, N. J., Bailey, M. L., Hieter, P. Synthetic lethality and cancer. Nature Reviews Genetics. 18 (10), 613-623 (2017).
- Hoffman, G. R., et al. Functional epigenetics approach identifies BRM/SMARCA2 as a critical synthetic lethal target in BRG1-deficient cancers. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 111 (8), 3128-3133 (2014).
- Fellmann, C., et al. An optimized microRNA backbone for effective single-copy RNAi. Cell Reports. 5 (6), 1704-1713 (2013).
- Knott, S. R. V., et al. A computational algorithm to predict shRNA potency. Molecular Cell. 56 (6), 796-807 (2014).
- Papaemmanuil, E., et al. Genomic classification and prognosis in acute myeloid leukemia. New England Journal of Medicine. 374 (23), 2209-2221 (2016).
- Vidal, S. J., Rodriguez-Bravo, V., Galsky, M., Cordon-Cardo, C., Domingo-Domenech, J. Targeting cancer stem cells to suppress acquired chemotherapy resistance. Oncogene. 33 (36), 4451-4463 (2014).
- Evers, B., et al. CRISPR knockout screening outperforms shRNA and CRISPRi in identifying essential genes. Nature Biotechnology. 34 (6), 631-633 (2016).
