高通量药物筛选对Rhabdoid tumors
细胞系背景知识
重点关注Rhabdoid tumors (RTs) ，所以挑选了两种细胞系：
- SMARCB1-positive cell lines，包括 I2A 和 (I2A + SMARCB1)
- SMARCB1-negative cell lines (G401 and G402)
有意思的是 pazopanib 这个药物在这两个细胞系表现有统计学显著的区别。
还引入了另外5个人类Rhabdoid tumors (RTs) 细胞系：
- KD (Versteege et al., 1998)
- 2004 (Versteege et al., 1998)
- DEV (Giraudon et al., 1993)
- Wa2 (Handgretinger et al., 1990)
- LM (Versteege et al., 1998).
还有4个细胞系作为对照：
- A673 (Ewing sarcoma)
- DAOY (medulloblastoma)
- A549 (SMARCA4-deficient lung carcinoma; obtained from the ATCC [CRL-1598, HTB-186, and CCL-185, respectively])
- SK-N-BE(2)C (neuroblastoma) (Barnes et al., 1981).
药物筛选背景知识
药物筛选用384孔板，共纳入了1200种FDA批准的药物，以DAPI染色来判断药效。这1200种药物可以买到：Prestwick Chemical Library V2 (Prestwick Chemical), a collection of 1,200 off-patent drugs already approved by the FDA
重点挑选那些能显著抑制SMARCB1缺陷型细胞系生长的药物。
计算了药物的 robust Z [RZ] score 来作为评价标准。(初筛)
总共挑选了10个药物
- compounds showing a RZ score <−5 in at least one RT cell line (I2A or G401 cells) and showing no activity in I2A+ cells (RZ score >−2), which comprised 5 drugs (5-fluorouracil, luteolin, rimexolone, amethopterin [R,S], and methotrexate);
- (2) compounds with some weak activity in I2A+ cells (−5 < RZ score <−2) and showing a strong effect in at least one RT cell line (RZ score <−10) and a differential between I2A+ and I2A exceeding 2, leading to the selection of an additional 5 compounds (CfT, podophyllotoxin, ciclopirox ethanolamine, thioguanosine, and vatalanib).
详情如表格：Table 1. RZ Scores ，当然因为这些药物有希望，所以就又测了48小时的药物处理IC50 (μM)
只有6个药物满足在两个SMARCB1缺陷型细胞系都表现 (IC50) <10 μM ，其中四个都是anti-mitotic类别的，所以抛弃。
最后剩下的，值得期待的药物是：
- one antiarrhythmic agent (clofilium tosylate [CfT])
- broad TKi’s such as vatalanib, ponatinib, and pazopanib
其中CfT是potassium channel 的抑制剂
对于TKi’s药物，挑选了9个FDA批准的药物比较发现pazopanib最显著，后面的研究就替换掉了 vatalanib。
药物机制研究
因为TKi’s药物就是作用于 tyrosine kinase receptors (RTKs) ，所以作者用现成的商业的试剂盒： Proteome Profiler human phospho-RTK array 来探索 I2A, DEV, G401, and KD 这4种细胞系的 49个 RTKs的磷酸化情况。发现只有其中2个在药物pazopanib处理前后有区别：
- 首先是 platelet-derived growth factor receptors(PDGFRs) :
- 然后是 fibroblast growth factor receptor 2 (FGFR2)
还有Pazopanib和CfT的联合用药的体外细胞系实验。
表达芯片及RNA-Seq数据
在两个细胞系 (DEV and G401 ) 处理CfT 前后测转录组表达数据，共4*3=12个样本。
在I2A SMARCB1-def细胞系添加SMARCB1处理的时间序列，共(0,2,4,7,14day)*3=15个样本。
数据公布在GEO: GSE98277 : GSE102467
- I2A microarray gene expression data
- CfT-treated G401 and DEV RNA-seq data
事实上，这个芯片数据作者并没有细致的分析。
而转录组数据呢，也仅仅是找了差异，然后根据阈值筛选到有统计学显著的差异基因做GO富集看看而已。
当然，也可能是我没有仔细去看补充材料。
PDX模型验证
制作了两个PDX模型：
- RT-001-HAM (liver tumor; Nicolle et al., 2016)
- IC-pPDX-6 (soft tissue; Curie Institute).
pazopanib showed actual growth delay on two extra-cranial RT PDXs as a single agent.
（文章转自jimmy的2018年阅读文献笔记）
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