تنفيذ<em> في المختبر</em> المخدرات المقاومة فحوصات: تعظيم إمكانات لكشف آليات المقاومة ذات الصلة سريريا
Summary
مقاومة الجراثيم للأدوية إلى العلاجات المستهدفة على نطاق واسع، وضرورة تحديد آليات المقاومة – قبل أو بعد الإصابة السريرية – أمر بالغ الأهمية لتوجيه استراتيجيات إدارة السريرية بديلة. هنا، نقدم بروتوكول لزوجين اشتقاق خطوط المقاوم للأدوية في المختبر مع التسلسل لتسريع اكتشاف هذه الآليات.
Abstract
Although targeted therapies are initially effective, resistance inevitably emerges. Several methods, such as genetic analysis of resistant clinical specimens, have been applied to uncover these resistance mechanisms to facilitate follow-up care. Although these approaches have led to clinically relevant discoveries, difficulties in attaining the relevant patient material or in deconvoluting the genomic data collected from these specimens have severely hampered the path towards a cure. To this end, we here describe a tool for expeditious discovery that may guide improvement in first-line therapies and alternative clinical management strategies. By coupling preclinical in vitro or in vivo drug selection with next-generation sequencing, it is possible to identify genomic structural variations and/or gene expression alterations that may serve as functional drivers of resistance. This approach facilitates the spontaneous emergence of alterations, enhancing the probability that these mechanisms may be observed in the patients. In this protocol we provide guidelines to maximize the potential for uncovering single nucleotide variants that drive resistance using adherent lines.
Introduction
وقد أدى التوصيف الجزيئي مفصل من الجينوم الورم عن طريق تقنيات التسلسل قوية والأدوات التحليلية تحسن البيانات إلى اكتشاف تغيرات جينية رئيسية في أنواع معينة من السرطان 1،2. تطوير العلاجات المستهدفة التي تستهدف هذه الآفات الوراثية، مثل HER2، BCR-ABL، EGFR وALK، قد تحسنت بشكل ملحوظ نوعية الحياة للمرضى 1،2. ومع ذلك، على الرغم من خصوصية هذا النهج، كانت الاستجابة السريرية لمعظم العلاجات واحدة دون المستوى الأمثل كمقاومة يخرج في نهاية المطاف. مؤخرا، تم إحراز تقدم كبير في فهم الأسس الجزيئية لمقاومة العلاجات المستهدفة. يثير الاهتمام والفضول، فقد أصبح واضحا أن آلية بارزة للمقاومة تتضمن استمرار النشاط المستهدف / المسار. كما مثال على ذلك، مستقبلات الاندروجين (AR) -directed العلاج enzalutamide من سرطان البروستاتا يؤدي إلى إثراء تفعيل الطفرات في AR نفسها، والحفاظ على OUTP-AR يشيرحزب التحرير في وجود المانع 3-5. وقد أدى هذه المعرفة لحملة شرسة ل1) تطوير مضادات الجيل الثالث التي يمكن أن تستمر لقمع كل من WT وظيفة متحولة-AR في محكمة التحكيم الدائمة 3 و 2) تحديد العقد المصب المحتملة للAR الإشارات التي قد تكون مستهدفة للتدخل العلاجي مقاومة للenzalutamide . وبالمثل، ومقاومة للفئات الأخرى من مثبطات مثل تلك التي تستهدف EGFR، BRAF وABL غالبا ما تؤدي إلى حدوث طفرات أن تنشيط الأصلي الإدمان كيناز مسار 1.
مع العلم بأن المقاومة يخرج حتما في معظم المرضى، ووضع نهج لتحقيق على وجه السرعة هذه الآليات للضوء تتيح تطوير علاجات فعالة للمتابعة. نهج واحد والذي يتم استخدامه على نطاق واسع هو تحليل الجينوم الأورام السريرية الحرارية بالنسبة للأورام معالجة ساذجة أو -sensitive لتحديد التخصيب / استنفاد في الآفات الوراثية التي قد تكون قابلة للدسجادة الاكتشاف. على الرغم من وعدها، وهناك نوعان من الالتزامات الرئيسية لهذا النهج الذي يعيق اكتشاف سريع. أولا، الوصول في الوقت المناسب لمواد ورم لاستجوابه الجيني قد يكون بمثابة عقبة كبيرة في الانتقال من العلاج إلى علاج. ثانيا، deconvolution من عدد لا يحصى من الآفات الوراثية في الإعداد مقاومة قد تكون صعبة منذ الأورام يمكن أن تقدم كبير البينية ورمي التجانس 6،7.
في ضوء هذه التحديات، كانت هناك زيادة في الاعتماد على اكتشاف ما قبل السريرية آليات المقاومة. هذا النهج قد تسمح تحديد آليات مقاومة بارزة قبل التجارب السريرية 1 التي يمكن أن توجه استراتيجيات بديلة لإدارة السريرية في المرضى الذين لا يتحملون هذه الآليات إما قبل العلاج أو بعد ظهور المقاومة.
واحدة من هذه الأداة اكتشاف ما قبل السريرية والذي يتم استخدامه على نطاق واسع هو تطبيق مشاركات شاشات رني الوظيفية. للامتحانسبيل، ويتاكر وزملاؤه تطبيق شاشة رني الجينوم على نطاق تحديد تلك الخسارة NF1 تتوسط مقاومة لسلاح الجو الملكي البريطاني ومنظمة مجاهدي خلق مثبطات خلال MAPK حقت تفعيل المسار 8. تم العثور على هذه النتائج لتكون وثيقة الصلة سريريا كما لوحظت الخسارة من وظيفة الطفرات في NF1 في BRAF الخلايا السرطانية -mutant التي هي في جوهرها مقاومة للRAF تثبيط الأورام وسرطان الجلد مقاومة للvemurafenib تفعيل 8. ومع ذلك، على الرغم من نجاح هذا النهج، وغالبا ما يتم تحديد العديد من الأهداف ذات الصلة سريريا، ويفترض بسبب التحيز الخسارة من وظيفة هذا النهج.
في المقابل، أداة أقل انحيازا لاكتشاف ما قبل السريرية آليات المقاومة ينطوي على جيل من خطوط الخلايا المقاومة من خلال التعرض لفترات طويلة لمجمع الفائدة إلى جانب مقرها NGS-التنميط الجيني أو transcriptomic. وقد تم تنفيذ هذا النهج بنجاح من قبل عدة مجموعات لتحديد عفويةواحدة المتغيرات النوكليوتيدات أو التعبير التعديلات المتكررة التي تمكن المقاومة 5،9،10. على سبيل المثال، تم اكتشاف طفرة F876L المتكررة في AR مؤخرا في استنساخ مقاومة في المختبر 3-5 والأورام طعم أجنبي في الجسم الحي 5 قبل تحديد هذه الطفرة في العيادة 4. مؤخرا جدا، بانغ وزملاؤه (2015) 11 يستخدم ClonTracer في اثنين من النماذج ذات الصلة سريريا تبين أن الغالبية العظمى من الحيوانات المستنسخة المقاومة التي تنشأ أثناء التعرض للمخدرات لفترة طويلة كانت جزءا من قبل القائمة حيوانية مما يشير إلى أن الطفرات الأكثر أهمية وظيفيا ومن المرجح بالفعل موجودة مسبقا أن تصبح اختيارها لاختيار 11 خلال.
وعلى النقيض من التنميط الجيني للأورام نوقش في وقت سابق، وهذا النهج فوائد من أقل التجانس كما تستخدم "متجانسة" استنساخ مقاومة للتحليل تسهيل تشريح الجيني أكثر دقة من السائقين المحتملة. Furthermخام، المثير، بالإضافة إلى إمكانية الكشف عن آليات المقاومة، وهذه الطريقة يمكن أن تطبق أيضا على تحديد الآليات الخلوية من العمل والأهداف من الجزيئات الصغيرة النشطة بيولوجيا تكون هذه المعلومات غير معروف (10). نظرا للمزايا واضحة والاستخدامات المتعددة لهذا النهج، وهنا نقدم بروتوكول تفاصيل التنفيذ الناجح لمثل هذه الشاشة قبل السريرية لتعظيم إمكانات الاكتشافات ذات مغزى سريريا.
Protocol
Representative Results
Discussion
اختيار خط الخلية (ق): توصيف الدولة الجينية وعدم الاستقرار الجيني
مما لا شك فيه، فإن العامل الأكثر أهمية واحد في الكشف عن آليات المقاومة ذات الصلة سريريا بنجاح هو اختيار خط الخلية الأولية. وينبغي النظر عاملين. أولا، تهدف إلى تحديد خط الخلية (ق) من نفس النسب / سلالة إيواء الصفات الوراثية المميزة لهذا المرض (على سبيل المثال، BRAF V600E في سرطان الجلد). سوف استجواب البيانات transcriptomic وطفرة المتاحة علنا لكل من خطوط الخلايا 30-32 والأورام الأولية / ورم خبيث لمجموعة متنوعة من المؤشرات 33،34 تسهيل عملية الاختيار. على الرغم من تحديد خطوط الخلايا مع تغيرات جينية ذات الصلة سريريا مثالية، في بعض الحالات قد لا يكون هذا ممكنا بسبب عدم وجود خطوط الخلايا المتاحة أو ممكنا بسبب عوامل مثل صعوبة وطول عملية الفرز.
<p class="jove_content"> وفيما يتعلق النقطة المذكورة أعلاه، والعامل الثاني للنظر ثم خلال اختيار خط الخلية هو سهولة أو جدوى المقاومة الفحص باستخدام الخط المطلوب. على سبيل المثال، يمكن لعوامل مثل انتشار ومعدلات الطفرة الجوهرية تؤثر بشكل كبير على سرعة الاكتشاف. تحقيقا لهذه الغاية، خطوط الخلايا يمكن استخدامها مع حركية النمو أسرع ونقص في الآليات DNA MMR على أمل أن ظهور المقاومة العفوية يمكن تسريع 35. استنادا إلى قاعدة بيانات الكونية وجود عدة خطوط الخلايا مرشح يعانون من نقص في واحد من اثنين تحور الجينات كثيرا MMR، MSH2 أو MLH1 (الجداول 2 و 3). بدلا من ذلك، إذا خطوط الخلايا من الفائدة لا وجود عيوب واضعة في MMR، العلاج حادة مع المطفرة الفيزيائية والكيميائية أو DNA التفاعلية مثل وكيل مؤلكل N -ethyl- N -nitrosourea (ENU) يمكن استخدامها لتعزيز عدم الاستقرار الجيني. على الرغم من أن كلا النهجين قد ق كبيرHORTEN الوقت لتحقيق استنساخ المقاومة ومتابعة التسلسل، ينبغي إجراء اختبار وظيفي صرامة على الجينات المرشحة إلى عدد أكبر من غير وظيفية، من المرجح أن تظهر الطفرات الركاب. SNVs يمكن أن تكون رتبة أمر لتعظيم فرص لتحديد الطفرات ذات الصلة وظيفيا. أولا، واختيار تلك الطفرات التي المتكررة في استنساخ مستقلة سيزيد من احتمال هذه الطفرات هي دوافع المقاومة. في حال لم يتم تحديد الطفرات المتكررة، مع التركيز على SNVs التي تتلاءم مع آلية عمل الدواء (على سبيل المثال، الهدف المخدرات أو المستجيب المصب يعرف الهدف المخدرات) قد تكون ذات مغزى. في نهاية المطاف، ومعيار الذهب هو دائما تقييم تجريبي لنشاط المقاومة التي تمنح للSNVs مرشح خارج الرحم التعبير كدنا] في الخلايا الأبوية الحساس للأدوية.الحمض النووي RNA مقابل التسلسل
تم إنشاء استنساخ مرة واحدة مقاومة، DNA و / أو RNAيمكن أن تكون متسلسلة حسب الحاجة. تسلسل الحمض النووي، إما exome أو كامل تسلسل الجينوم، سيسمح تحديد سلالة الجرثومية وجسدية المتغيرات، مثل تعدد الأشكال، indels ونسخ عدد المتغيرات. في حين أن أكثر ودية من حيث التكلفة exome التسلسل يركز على توليد يقرأ من مناطق الترميز المعروفة، وكامل الجينوم التسلسل توليد البيانات تسلسل للجينوم بأكمله التي قد تسهل التعرف على الطفرات في العناصر غير الترميز مثل القدرة أو miRNAs 36. ومع ذلك، لأنه لا يقاس بيانات التعبير الجيني خلال تسلسل الحمض النووي، فمن الصعب التنبؤ الذي تحور (ق) من المرجح أن يكون سائق وظيفية. في هذا الصدد، وتسلسل الحمض النووي الريبي، على الرغم من أن أكثر تكلفة، ويقدم هذه الميزة. حقيقة أن الدعوة طفرة يتم تنفيذ فقط على الأنواع RNA أعرب يعزز احتمال تحور الفائدة قد يكون سائق وظيفية. بالإضافة إلى السماح لمسح أكثر تركيزا من الطفرات لمتابعة التجارب الفنية وتسلسل الحمض النووي الريبي أيضاتقدم ميزة إضافية تتمثل في القدرة على تحديد التعديلات التعبير الجيني، الربط البديلة والأنواع RNA خيالية جديدة، بما في ذلك اندماج الجينات التي قد تخدم أيضا السائقين قوية اعتبارا من المقاومة.
خط أنابيب المعلوماتية الحيوية
يتم توفير أوامر سبيل المثال لأغراض التوضيح، ولكن لا وثائق أكثر تفصيلا والبرامج التعليمية المتاحة من معهد برود 16 وينبغي قراءتها جيدا قبل البدء في تحليل NGS. مصممة الأوامر التالية للبيئة قذيفة UNIX على نظام فيه جميع الأدوات والبيانات المرجعية تم مثبتة مسبقا. هذه الأوامر أيضا تحمل ملفات FASTQ تحتوي على تسلسل إقران نهاية يقرأ من عينتين، واسمه "الدية" و "مقاومة"، وردت من البائع وضعها في الدليل "بيانات". في معظم الحالات يجب أن تتكيف هذه الأوامر أو الأمثل لتطبيق معين باستخدام إضافي وسيطة سطر الأوامرuments (على سبيل المثال، مضيفا "-t 8" إلى الأمر التحالف يتيح عملية مؤشرات في 8 النوى CPU). يجب أن تكون في كثير من الأحيان إضافة مجموعات القراءة (الذي تعيين التحالفات لعينات بيولوجية)، إلى ملفات BAM حتى إذا كان هناك نموذج واحد فقط لكل ملف بام، من أجل الامتثال لمتطلبات تنسيق ملف لأدوات معينة. قراءة المعلمات مجموعة RGID، RGSM، RGPL، RGPU، وRGLB يمكن أن تكون السلاسل التعسفية واصفا اسم العينة، منصة التسلسل، واستراتيجية المكتبة.
في المختبر مباراة في الجسم الحي المقايسات
على الرغم من أن عدة آليات المقاومة التي تم تحديدها عن طريق الانتقاء في المختبر وقد تم التحقق من أن تكون ذات صلة سريريا، هناك احتمال أن آليات قد لا تكون الآليات ذات الصلة أو الغالبة من المقاومة السريرية. وأحد أسباب ذلك يمكن أن تشمل دورا أساسيا للبيئة الصغرى في قيادة المقاومة للعلاج، وهو المكون الذي يخلو في بروتوكول تجريبي / إعداد دiscussed حتى الآن. في الواقع، وقد أظهرت العديد من الدراسات أن العوامل المضادة للسرطان التي هي قادرة على قتل الخلايا السرطانية وتصبح غير فعالة عندما الخلايا السرطانية يتم تربيتها في وجود خلايا انسجة يعني الآليات الفطرية المقاومة التي يمنحها سدى 37،38. لتحديد هذه الآليات المقاومة المكتسبة التي يسببها سدى، يمكن للمرء أن ينظر في أداء في المختبر شارك في الثقافة أو في فحوصات مقاومة الورم الجسم الحي. منذ الفحص السابق معقد جدا، وكثير لجأت إلى توليد xenografts الورم المقاوم للأدوية لمعالجة الدور المحتمل للسدى في قيادة المقاومة. وقد كشفت هذه الدراسات سواء متطابقة 5 وفريدة من نوعها 39 آليات المقاومة بالنسبة للاختيار في المختبر، مما يعني أن سدى قد تلعب بالفعل دورا في هذا الأخير. ومع ذلك، لا بد من أن تضع في اعتبارها طول الوقت قد يستغرق لتوليد مثل هذه الأورام مقاومة وتعقيد متابعة الجيني تحليل complexitieالصورة بسبب عدم تجانس الجزيئية والخلوية داخل ورمي.
تحديد الهدف
بالإضافة إلى الكشف عن آليات المقاومة للأدوية، ويمكن أيضا أن تطبق هذا النهج التنميط الجيني استنادا NGS لتحديد أهداف الخلوية تحقيقات الكيميائية. تاريخيا، وقد استخدمت أساليب مشاركات متعددة لتحديد الآليات الخلوية من العمل والأهداف للمواد الكيميائية منخفضة الوزن الجزيئي مع الأنشطة البيولوجية، بما في ذلك تنقية تقارب إلى جانب البروتينات الكمية والأساليب الجينوم الخميرة، رني الفرز، والاستدلال الحسابي النهج 40. امتدادا لتوضيح آليات المقاومة للأدوية باستخدام استنادا NGS-التنميط الجيني أو transcriptomic من السكان الخلية مقاومة ظاهريا، وتحديد الاختلافات فريدة المتكررة النووية المنفردة (SNVs) أو التعديلات التعبير التي تمكن المقاومة يمكن أن تقدم نظرة ثاقبة أهداف الخلوية الوظيفية للمركبات. تويستند على مفهوم أن مجموعة فرعية من آليات المقاومة لوحظ قد تنطوي على الطفرات المتكررة في الجينات التي تشفر بروتين الأهداف المباشرة للجزيء صغير. في الآونة الأخيرة، التحقق من صحة عدة تقارير الأداة المساعدة لهذا النهج، ولا سيما من خلال الجمع بين مع المناهج الأخرى بما في ذلك على نطاق واسع خط الخلايا السرطانية حساسية التنميط، لكشف أهداف الخلوية الصغيرة جزيء تحقيقات 9،10.
Divulgazioni
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
The authors would like to acknowledge our colleagues at H3 Biomedicine for their feedback during the manuscript preparation.
Materials
| 48-well plates | Fisher Scientific | 07-200-86 | Expanding clones |
| 96-well plates | Fisher Scientific | 07-200-588 | Generating GI50 curves |
| CellTiter-Glo | Promega | G7572 | Viability testing |
| Cloning discs (3 mm) | Sigma | Z374431 | Picking clones |
| Sterile forceps | Unomedical | DF8088S | Picking clones |
| RNeasy Plus RNA extraction kit | Qiagen | 74134 | Isolating RNA |
| Blood and Tissue DNeasy extraction kit | Qiagen | 69581 | Isolating gDNA |
| GATK | The Broad Institute | Indel realigner | |
| MuTect | The Broad Institute | Paired variant calling tool | |
| Oncotator | The Broad Institute | Variant annotation tool | |
| MutationAccessor | The Broad Institute | Functional impact prediction tool |
Riferimenti
- Sellers, W. R. A blueprint for advancing genetics-based cancer therapy. Cell. 147 (1), 26-31 (2011).
- Housman, G., et al. Drug resistance in cancer: an overview. Cancers (Basel). 6 (3), 1769-1792 (2014).
- Balbas, M. D., et al. Overcoming mutation-based resistance to antiandrogens with rational drug design. Elife. 2, e00499 (2013).
- Joseph, J. D., et al. A clinically relevant androgen receptor mutation confers resistance to second-generation antiandrogens enzalutamide and ARN-509. Cancer Discov. 3 (9), 1020-1029 (2013).
- Korpal, M., et al. An F876L mutation in androgen receptor confers genetic and phenotypic resistance to MDV3100 (enzalutamide). Cancer Discov. 3 (9), 1030-1043 (2013).
- Lawrence, M. S., et al. Mutational heterogeneity in cancer and the search for new cancer-associated genes. Nature. 499 (7457), 214-218 (2013).
- Gerlinger, M., et al. Intratumor heterogeneity and branched evolution revealed by multiregion sequencing. N Engl J Med. 366 (10), 883-892 (2012).
- Whittaker, S. R., et al. A genome-scale RNA interference screen implicates NF1 loss in resistance to RAF inhibition. Cancer Discov. 3 (3), 350-362 (2013).
- Wacker, S. A., Houghtaling, B. R., Elemento, O., Kapoor, T. M. Using transcriptome sequencing to identify mechanisms of drug action and resistance. Nat Chem Biol. 8 (3), 235-237 (2012).
- Adams, D. J., et al. NAMPT Is the Cellular Target of STF-31-Like Small-Molecule Probes. ACS Chem Biol. 9 (10), 2247-2254 (2014).
- Bhang, H. E., et al. Studying clonal dynamics in response to cancer therapy using high-complexity barcoding. Nat Med. 21 (5), 440-448 (2015).
- Boland, C. R., et al. A National Cancer Institute Workshop on Microsatellite Instability for cancer detection and familial predisposition: development of international criteria for the determination of microsatellite instability in colorectal cancer. Cancer Res. 58 (22), 5248-5257 (1998).
- Heinen, C. D., Richardson, D., White, R., Groden, J. Microsatellite instability in colorectal adenocarcinoma cell lines that have full-length adenomatous polyposis coli protein. Cancer Res. 55 (21), 4797-4799 (1995).
- Yamada, N. A., Castro, A., Farber, R. A. Variation in the extent of microsatellite instability in human cell lines with defects in different mismatch repair genes. Mutagenesis. 18 (3), 277-282 (2003).
- Ahmed, D., et al. Epigenetic and genetic features of 24 colon cancer cell lines. Oncogenesis. 2, e71 (2013).
- . GATK Available from: https://www.broadinstitute.org/gatk/guide (2015)
- Li, H., Durbin, R. Fast and accurate long-read alignment with Burrows-Wheeler transform. Bioinformatics. 26 (5), 589-595 (2010).
- Li, H., et al. The Sequence Alignment/Map format and SAMtools. Bioinformatics. 25 (16), 2078-2079 (2009).
- McKenna, A., et al. The Genome Analysis Toolkit: a MapReduce framework for analyzing next-generation DNA sequencing data. Genome Res. 20 (9), 1297-1303 (2010).
- Cibulskis, K., et al. Sensitive detection of somatic point mutations in impure and heterogeneous cancer samples. Nat Biotechnol. 31 (3), 213-219 (2013).
- Larson, D. E., et al. SomaticSniper: identification of somatic point mutations in whole genome sequencing data. Bioinformatics. 28 (3), 311-317 (2012).
- Koboldt, D. C., et al. VarScan 2: somatic mutation and copy number alteration discovery in cancer by exome sequencing. Genome Res. 22 (3), 568-576 (2012).
- . Oncotator Available from: https://www.broadinstitute.org/oncotator (2015)
- Wang, K., Li, M., Hakonarson, H. ANNOVAR: functional annotation of genetic variants from high-throughput sequencing data. Nucleic Acids Res. 38 (16), e164 (2010).
- Cingolani, P., et al. A program for annotating and predicting the effects of single nucleotide polymorphisms, SnpEff: SNPs in the genome of Drosophila melanogaster strain w1118; iso-2; iso-3. Fly. 6 (2), 80-92 (2012).
- Reva, B., Antipin, Y., Sander, C. Predicting the functional impact of protein mutations: application to cancer genomics. Nucleic Acids Res. 39 (17), (2011).
- Ng, P. C., Henikoff, S. SIFT: Predicting amino acid changes that affect protein function. Nucleic Acids Res. 31 (13), 3812-3814 (2003).
- Adzhubei, I., Jordan, D. M., Sunyaev, S. R. Predicting functional effect of human missense mutations using PolyPhen-2. Curr Protoc Hum Genet. Chapter 7, Unit 7.20 (2013).
- Barretina, J., et al. The Cancer Cell Line Encyclopedia enables predictive modelling of anticancer drug sensitivity. Nature. 483 (7391), 603-607 (2012).
- Abaan, O. D., et al. The exomes of the NCI-60 panel: a genomic resource for cancer biology and systems pharmacology. Cancer Res. 73 (14), 4372-4382 (2013).
- Forbes, S., et al. Cosmic 2005. Br J Cancer. 94 (2), 318-322 (2006).
- Shah, S. P., et al. The clonal and mutational evolution spectrum of primary triple-negative breast cancers. Nature. 486 (7403), 395-399 (2012).
- Behjati, S., et al. Recurrent PTPRB and PLCG1 mutations in angiosarcoma. Nat Genet. 46 (4), 376-379 (2014).
- de las Alas, M. M., Aebi, S., Fink, D., Howell, S. B., Los, G. Loss of DNA mismatch repair: effects on the rate of mutation to drug resistance. J Natl Cancer Inst. 89 (20), 1537-1541 (1997).
- Kotani, A., et al. A novel mutation in the miR-128b gene reduces miRNA processing and leads to glucocorticoid resistance of MLL-AF4 acute lymphocytic leukemia cells. Cell Cycle. 9 (6), 1037-1042 (2010).
- Straussman, R., et al. Tumour micro-environment elicits innate resistance to RAF inhibitors through HGF secretion. Nature. 487 (7408), 500-504 (2012).
- Yang, X., Sexauer, A., Levis, M. Bone marrow stroma-mediated resistance to FLT3 inhibitors in FLT3-ITD AML is mediated by persistent activation of extracellular regulated kinase. Br J Haematol. 164 (1), 61-72 (2014).
- Arora, V. K., et al. Glucocorticoid receptor confers resistance to antiandrogens by bypassing androgen receptor blockade. Cell. 155 (6), 1309-1322 (2013).
- Schenone, M., Dancik, V., Wagner, B. K., Clemons, P. A. Target identification and mechanism of action in chemical biology and drug discovery. Nat Chem Biol. 9 (4), 232-240 (2013).
