Summary

Genome-wide RNAi Screening per identificare i fattori ospite che modulano la terapia Virus Oncolytic

Published: April 03, 2018
doi:

Summary

Qui descriviamo un protocollo per impiegando HTS RNAi per scoprire destinazioni di host che possono essere manipolate per migliorare la terapia virus oncolytic, specificamente terapia del rhabodvirus e del vaccinia virus, ma può essere facilmente adattata ad altri oncolytic piattaforme di virus o di scoperta di geni ospitanti che modulano la replicazione del virus in generale.

Abstract

Tecnologia di retinatura di alto-rendimento genoma RNAi (RNA interference) è stato ampiamente utilizzata per scoprire i fattori che influenzano la replicazione del virus. Qui presentiamo l’applicazione di questa tecnologia per scoprire obiettivi di host che specificamente modulano la replica di Maraba virus oncolytic rhabdovirus e un papilloma virus con l’obiettivo di migliorare la terapia. Mentre il protocollo è stato testato per l’utilizzo con virus oncolytic Maraba e virus vaccinia virus oncolytic, questo approccio è applicabile ad altri virus oncolytic e può essere utilizzato anche per identificare gli obiettivi di host che modulano la replicazione del virus nelle cellule di mammifero in generale. Questo protocollo descrive lo sviluppo e la validazione di un test per HTS RNAi in cellule di mammifero, le considerazioni chiave e importante per lo svolgimento di uno schermo di RNAi ad alta produttività primario e una guida dettagliata per la procedura di preparazione lo svolgimento di uno schermo di RNAi di alto-rendimento primario; Inoltre, largamente descrive i metodi per lo svolgimento di convalida lo schermo secondario e terziario convalida gli studi. Il beneficio del RNAi high throughput screening è che permette di catalogare, in modo ampio e imparziali, fattori dell’ospite che modulano qualsiasi aspetto della replicazione del virus per il quale si può sviluppare un test in vitro quali infettività, dimensione, burst e citotossicità. Ha il potere di scoprire bioterapeutici obiettivi imprevisti sulla base delle attuali conoscenze.

Introduction

HTS RNAi genoma ha dimostrato di essere uno strumento prezioso per rivelare intuizioni biologiche in diverse aree di studio tra cui biologia del virus. Nel corso degli ultimi dieci anni o così, numerosi gruppi hanno intrapreso basati su cellule su larga scala lo screening RNAi per estesamente identificare geni ospitanti che modulano la replicazione del virus (rivisto1,2,3,,4 , 5 , 6 , 7). interessante, un gran numero di questi schermi è stati condotti in cellule di cancro e diverse con virus che sono attuali candidati dei virus oncolytic compreso vaccinia virus8,9,10 , Myxoma virus11, herpes simplex virus12, stomatite vescicolare virus13,14e Maraba virus15. Mentre l’attenzione della maggior parte di questi studi era sull’individuazione di fattori dell’ospite che influenzano alcuni aspetti della replicazione del virus e non sull’identificazione di bersagli bioterapeutici per migliorare la terapia del virus oncolytic, preziosi dati potrebbero essere Estratto da questi insiemi di dati in questo proposito. È chiaro che il potenziale potente per identificare gli obiettivi di host che possono essere manipolati per migliorare la terapia virus oncolytic non è stato pienamente sfruttato.

Una pletora di piattaforme virus oncolytic sono attualmente in fase di test in studi preclinici e clinici tra cui herpes simplex virus, reovirus e vaccinia virus, che hanno avuto successo dimostrabile in ritardo-fase di test clinici. Per la maggior parte di queste piattaforme, gli sforzi sono stati diretti verso alterando i genomi di virus per migliorare la terapia. Per esempio, per aumentare la specificità del tumore, geni specifici virus sono stati eliminati o mutati per limitare significativamente la replicazione virale in cellule normali, ma non in cellule del tumore. In alcuni casi, i transgeni sono stati aggiunti come GM-CSF (fattore distimolazione del macrofago del granulocyte) per potenziare la risposta immunitaria o NIS (symporter ioduro di sodio) per attivare in vivo imaging e l’assorbimento cellulare di radioiodide per terapeutico fini. Tuttavia, ci è stato molto poco lavoro incentrata sulla manipolazione dei geni host/tumore ed esplorare l’impatto dei geni ospite/tumore sulla replicazione del virus oncolytic. Con l’avvento della tecnologia high throughput screening, è ora possibile per sondare le interazioni ospite-virus su una scala di genoma e decifrare le opportunità di manipolare il genoma ospite per migliorare la terapia virus oncolytic (recensione a16, 17,18).

Abbiamo segnalato il primo studio che dimostra di prova per l’utilizzo di high throughput screening per identificare bersagli di host che potrebbero essere modificati per migliorare la terapia virus oncolytic genetico. Per scoprire i geni ospitanti che modulano Maraba virus oncolitici, un rhabdovirus oncolytic attualmente in fase di sperimentazione in fase I e studi II, abbiamo condotto schermi RNAi genoma attraverso tre linee cellulari differenti del tumore in duplice copia con un siRNA (breve interferenza RNA) Biblioteca 18.120 geni15di targeting. Analisi dei percorsi dei successi identificato nelle schermate ha rivelato arricchimento dei membri della vie di risposta di sforzo ER (reticolo endoplasmatico). Abbiamo selezionato 10 colpi all’interno di queste vie per la convalida secondario utilizzando siRNA con sequenze di destinazione diversi da quelli della schermata principale. Come parte della convalida terziario, abbiamo condotto un esperimento di salvataggio con IRE1α (inositolo-richiedere alfa enzima 1) per confermare che il colpo era il bersaglio. In vitro e in vivo test utilizzando un inibitore di piccola molecola di IRE1α ha provocato oncolytic drammaticamente maggiore efficacia.

Workenhe et al. 12 ha anche condotto una schermata di RNAi genoma utilizzando un pool lentivirale shRNA (short hairpin RNA) libreria targeting 16.056 geni per identificare fattori ospite limitando il virus di simplex di erpete umano tipo 1 (HSV-1) oncolitici mutante KM100-mediata del seno cellule tumorali. Nella schermata principale, hanno identificato i 343 geni l’atterramento di che conducono alla citotossicità migliorata delle cellule infettate KM100 sopra cellule mock-infettate; hanno selezionato 24 di questi geni per convalida secondario. Fuori i 24 geni, 8 geni sono stati confermati nella schermata secondaria con uno di loro essendo SRSF2 (serina/arginina-ricco splicing factor 2), che successivamente è stata confermata usando un esperimento genetico salvataggio durante la convalida del terziario. Il gruppo proseguì per identificare un inibitore della topoisomerasi del DNA chemioterapico che ridotto la fosforilazione di SRSF2 e ha dimostrato che il trattamento di combinazione di HSV-1 KM100 con questo inibitore ha portato alla sopravvivenza estesa dei topi del tumore-cuscinetto TUBO.

Negli studi di cui sopra, è stato seguito un simile flusso di lavoro. Ciascuno ha cominciato con uno schermo di RNAi genoma primario seguito da una schermata secondaria su un numero selezionato di colpi identificati nella schermata principale. Ciò è stata seguita da studi di validazione terziaria, che comprendeva confermando che il colpo era il bersaglio eseguendo genetica rescue esperimenti in vitro con ultima convalida eseguita manipolando la destinazione gene prodotto in vivo. In questo articolo, forniamo prima un protocollo generale per lo sviluppo e la validazione di un test di siRNA-screening ad alta velocità, che consiste nel determinare le condizioni ottimali di transfezione, quantità di virus e la lunghezza dell’infezione. Offriamo anche un protocollo dettagliato per lo svolgimento di un primario, uno schermo di alto-rendimento siRNA, nonché una descrizione generale del metodo per l’esecuzione di convalida lo schermo secondario e terziario convalida.

Protocol

1. sviluppo e validazione di un siRNA di high throughput screening test Nota: Per tutti gli esperimenti, utilizzare tamponata Hepes crescita mezzi appropriati per ogni linea cellulare. Vedere la Figura 1 per una panoramica del flusso di lavoro da ottimizzazione analisi convalida terziario. Determinazione delle condizioni ottimali di transfezione Selezionare una linea cellulare del tumore o idealmente tumore multiplo cellule lin…

Representative Results

Nella Figura 1viene presentata una panoramica del flusso di lavoro per identificare gli obiettivi di host per migliorare la terapia virus oncolytic. Come illustrato nella Figura 1, il primo passo importante per lo svolgimento di uno schermo di RNAi di alto-rendimento è sviluppo di analisi. Figura 2A fornisce un esempio di layout di piastra…

Discussion

Qui presentiamo un protocollo per impiegare HTS RNAi per identificare gli obiettivi di host che possono essere manipolati per migliorare la terapia virus oncolytic. Questo è stato testato con successo con virus oncolytic Maraba e virus vaccinia virus oncolytic, ma, come osservato, può essere adattato per l’uso con altri virus oncolytic o altri virus in genere per identificare geni ospitanti che modulano la replicazione del virus. Il protocollo di screening è inoltre progettato per identificare i geni che aumentano o d…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Quest’opera è stata sostenuta da sovvenzioni da Ontario Institute per ricerca sul cancro, la Fondazione canadese per l’innovazione, l’Ottawa Regional Cancer Foundation e l’Istituto di ricerca di Terry Fox. K.J.A. è stata sostenuta da un Vanier Canada Graduate Scholarship, un Istituto canadese per la salute-Master di ricerca Award e una borsa di studio laureato di Ontario.

Materials

Consumables
siRNA library GE Dharmacon G-005005-02
Corning 384-well plate Corning 3985
Falcon 384-well plate Becton Dickinson 353962
Water Sigma W4502
siGenome SMARTpool PLK1 GE Dharmacon M-003290-01
AllStars Negative Control siRNA Qiagen SI03650318
siGenome Non-targeting siRNA Pool #2 GE Dharmacon D-001206-14-20
DMEM/HIGH Glucose GE Healthcare Life Sciences SH30022.01
Fetal Bovine Serum Sigma F15051-500ML
HEPES solution (1M) Sigma H3535-100ML
Penicillin-Streptomycin 100X solution GE Healthcare Life Sciences SV30010
Trypsin-EDTA (0.25%) Thermo Fisher Scientific 2500056
DPBS/Modified GE Healthcare Life Sciences SH30028.02
Lipofectamine RNAiMAX Thermo Fisher Scientific 13778100
Oligofectamine Thermo Fisher Scientific 1225011
Opti-MEM Thermo Fisher Scientific 22600-050
Resazurin sodium salt Sigma R7017-5G
Hoechst 33342 Thermo Fisher Scientific H21492
Formaldehyde (37% by weight) Fisher Scientific F79-4
500 ml bottles Corning 430282
Adhesive Sealing Film For Microplates Excel Scientific 361006007
Peelable Heat Sealing Foil Thermo Fisher Scientific AB-3720
BioTek MicroFlo Select Dispenser cassette Fisher Scientific 11-120-625
Name Company Catalog Number Comments
Equipment
MicroFlo Select (liquid dispenser) Fisher Scientific 11120621
BioTek Synergy HT plate reader Biotek N/A
Opera Imaging and Analysis Instrument PerkinElmer HH10000115
KiNEDx Robotic Arm Peak Analysis and Automation (formerly Peak Robotics) KX-300-660
Cytomat 24C Series Automated Incubator Thermo Fisher Scientific 50080227
JANUS Automated Workstation PerkinElmer AJI4M01
Plate Carousel Peak Analysis and Automation (formerly Peak Robotics) N/A
Alps 3000 plate sealer Thermo Fisher Scientific AB-3000

References

  1. Cherry, S. What have RNAi screens taught us about viral-host interactions?. Curr. Opin. Microbiol. 12 (4), 446-452 (2009).
  2. Panda, D., Cherry, S. Cell-based genomic screening: elucidating virus-host interactions. Curr. Opin. Virol. 2 (6), 784-792 (2012).
  3. Houzet, L., Jeang, K. T. Genome-wide screening using RNA interference to study host factors in viral replication and pathogenesis. Exp. Biol. Med. 236 (8), 962-967 (2011).
  4. Friedel, C. C., Haas, J. Virus-host interactomes and global models of virus-infected cells. Trends Microbiol. 19 (10), 501-508 (2011).
  5. Gao, S., Yang, C., et al. Applications of RNA interference high-throughput screening technology in cancer biology and virology. Protein Cell. 5 (11), 805-815 (2014).
  6. Kilcher, S., Mercer, J. Next generation approaches to study virus entry and infection. Curr. Opin. Virol. 4, 8-14 (2014).
  7. Ramage, H., Cherry, S. Virus-Host Interactions: From unbiased genetic screens to function. Annu. Rev. Virol. 2 (1), 497-524 (2015).
  8. Mercer, J., Snijder, B., et al. RNAi screening reveals proteasome- and Cullin3-dependent stages in vaccinia virus infection. Cell Rep. 2 (4), 1036-1047 (2012).
  9. Sivan, G., Martin, S. E., et al. Human genome-wide RNAi screen reveals a role for nuclear pore proteins in poxvirus morphogenesis. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 110 (9), 3519-3524 (2013).
  10. Beard, P. M., Griffiths, S. J., et al. A loss of function analysis of host factors Influencing vaccinia virus replication by RNA Interference. PLoS ONE. 9 (6), e98431 (2014).
  11. Teferi, W. M., Dodd, K., Maranchuk, R., Favis, N., Evans, D. H. A whole-genome RNA interference screen for human cell factors affecting myxoma virus replication. J. Virol. 87 (8), 4623-4641 (2013).
  12. Workenhe, S. T., Ketela, T., Moffat, J., Cuddington, B. P., Mossman, K. L. Genome-wide lentiviral shRNA screen identifies serine/arginine-rich splicing factor 2 as a determinant of oncolytic virus activity in breast cancer cells. Oncogene. 35 (19), 2465-2477 (2015).
  13. Panda, D., Das, A., et al. RNAi screening reveals requirement for host cell secretory pathway in infection by diverse families of negative-strand RNA viruses. Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A. 108 (47), 19036-19041 (2011).
  14. Lee, A. S. -. Y., Burdeinick-Kerr, R., Whelan, S. P. J. A genome-wide small interfering RNA screen identifies host factors required for vesicular stomatitis virus infection. J. Virol. 88 (15), 8355-8360 (2014).
  15. Mahoney, D. J., Lefebvre, C., et al. Virus-tumor interactome screen reveals ER stress response can reprogram resistant cancers for oncolytic virus-triggered Caspase-2 cell death. Cancer Cell. 20 (4), 443-456 (2011).
  16. Mahoney, D. J., Stojdl, D. F. A call to arms: Using RNAi screening to improve oncolytic viral therapy. Cytokine Growth Factor Rev. 21 (2-3), 161-167 (2010).
  17. Mahoney, D. J., Stojdl, D. F. Functional genomic screening to enhance oncolytic virotherapy. Br. J. Cancer. 108 (2), 245-249 (2012).
  18. Allan, K. J., Stojdl, D. F., Swift, S. L. High-throughput screening to enhance oncolytic virus immunotherapy. Oncolytic Virother. 5, 15-25 (2016).
  19. Lundholt, B. K., Scudder, K. M., Pagliaro, L. A simple technique for reducing edge effect in cell-based assays. J. Biomol. Screen. 8 (5), 566-570 (2003).
  20. Birmingham, A., Selfors, L. M., et al. Statistical methods for analysis of high-throughput RNA interference screens. Nat. Methods. 6 (8), 569-575 (2009).
  21. Zhang, J., Chung, T., Oldenburg, K. A simple statistical parameter for use in evaluation and validation of high throughput screening assays. J. Biomol. Screen. 4 (2), 67-73 (1999).
  22. Huang, D. W., Sherman, B. T., Lempicki, R. A. Systematic and integrative analysis of large gene lists using DAVID bioinformatics resources. Nat. Protoc. 4 (1), 44-57 (2009).
  23. Huang, D. W., Sherman, B. T., Lempicki, R. A. Bioinformatics enrichment tools: paths toward the comprehensive functional analysis of large gene lists. Nucleic Acids Res. 37 (1), 1-13 (2009).
  24. Thomas, P. D., Campbell, M. J., et al. PANTHER: a library of protein families and subfamilies indexed by function. Genome Res. 13 (9), 2129-2141 (2003).
  25. Szklarczyk, D., Morris, J. H., et al. The STRING database in 2017: quality-controlled protein-protein association networks, made broadly accessible. Nucleic Acids Res. 45 (D1), D362-D368 (2017).
  26. Luc, P. -. V., Tempst, P. PINdb: a database of nuclear protein complexes from human and yeast. Bioinformatics. 20 (9), 1413-1415 (2004).
  27. Chung, N., Zhang, X. D., et al. Median absolute deviation to improve hit selection for genome-scale RNAi screens. J. Biomol. Screen. 13 (2), 149-158 (2008).
  28. Zhang, X. D. Illustration of SSMD, z Score, SSMD*, z* Score, and t statistic for hit selection in RNAi high-throughput screens. J. Biomol. Screen. 16 (7), 775-785 (2011).
  29. Zhang, X. D., Lacson, R., et al. The use of SSMD-based false discovery and false nondiscovery rates in genome-scale RNAi screens. J. Biomol. Screen. 15 (9), 1123-1131 (2010).
  30. Amberkar, S. High-throughput RNA interference screens integrative analysis: towards a comprehensive understanding of the virus-host interplay. World J. Virol. 2 (2), 18-31 (2013).
  31. Barrows, N. J., Le Sommer, C., Garcia-Blanco, M. A., Pearson, J. L. Factors affecting reproducibility between genome-scale siRNA-based screens. J. Biomol. Screen. 15 (7), 735-747 (2010).
  32. Carralot, J. -. P., Ogier, A., et al. A novel specific edge effect correction method for RNA interference screenings. Bioinformatics. 28 (2), 261-268 (2011).
  33. Caffrey, D. R., Zhao, J., et al. siRNA off-target effects can be reduced at concentrations that match their individual potency. PLoS ONE. 6 (7), e21503-e21511 (2011).
  34. Makarenkov, V., Zentilli, P., Kevorkov, D., Gagarin, A., Malo, N., Nadon, R. An efficient method for the detection and elimination of systematic error in high-throughput screening. Bioinformatics. 23 (13), 1648-1657 (2007).
  35. Caraus, I., Alsuwailem, A. A., Nadon, R., Makarenkov, V. Detecting and overcoming systematic bias in high-throughput screening technologies: a comprehensive review of practical issues and methodological solutions. Brief. Bioinform. 16 (6), 974-986 (2015).
  36. Savidis, G., McDougall, W. M., et al. Identification of Zika virus and dengue virus dependency factors using functional genomics. Cell Rep. 16 (1), 232-246 (2016).
  37. Ma, H., Dang, Y., et al. A CRISPR-Based screen identifies genes essential for West-Nile-virus-induced cell death. Cell Rep. 12 (4), 673-683 (2015).
  38. Zhang, R., Miner, J. J., et al. A CRISPR screen defines a signal peptide processing pathway required by flaviviruses. Nature. 535 (7610), 164-168 (2016).
  39. Marceau, C. D., Puschnik, A. S., et al. Genetic dissection of Flaviviridae host factors through genome-scale CRISPR screens. Nature. 535 (7610), 159-163 (2016).
check_url/56913?article_type=t

Play Video

Cite This Article
Allan, K. J., Mahoney, D. J., Baird, S. D., Lefebvre, C. A., Stojdl, D. F. Genome-wide RNAi Screening to Identify Host Factors That Modulate Oncolytic Virus Therapy. J. Vis. Exp. (134), e56913, doi:10.3791/56913 (2018).

View Video