欢迎关注类器官前言（沿）进展，第一时间了解类器官领域（生物学、人工智能、材料学、仿生学）的新进展
本文由芬兰奥卢大学生物化学与分子医学学院疾病网络部的科研人员10月31日在线发表于Nature Chemical Biology杂志。原文衔接请点击文章最后下方阅读原文
用于药物发现的多重单细胞 RNA-Seq 药物转录组学流程
文章创新点
论文通过开发一种高通量、多重单细胞RNA测序（scRNA-Seq）流程用于药物转录组分析，为药物发现提供了新视角。该流程采用抗体-寡核苷酸偶联物对活细胞进行条形码标记，从而可以在单细胞层面详细分析药物处理后的基因调控动态，特别适用于癌症研究。
精准肿瘤学与单细胞分辨率：与传统的整体RNA测序不同，该流程实现了单细胞分辨率，可以更细致地揭示异质性癌症群体中细胞特异的药物响应动态。通过这种方法，可以发现个体细胞中的独特药物响应机制，克服了整体分析中难以观察到的复杂癌症异质性问题。
可扩展性和高效性：使用96重组scRNA-Seq设置，该流程可以并行测试大量药物在多种患者来源的癌症细胞系和样本中的效果。高通量格式不仅降低了成本，还提升了时间效率，使大规模的药物转录组研究成为可能。
耐药机制的发现：研究揭示了一种以前未被描述的耐药机制，该机制涉及受体酪氨酸激酶（RTKs），如EGFR，通过小窝信号蛋白CAV1的上调介导。这一机制提供了针对高分化浆液性卵巢癌（HGSOC）联合治疗的潜在方向。
临床相关性与个性化治疗潜力：通过研究来源于患者肿瘤细胞的药物反应，该方法为个性化癌症治疗策略提供了支持。该流程能够提供实时的、患者特异的洞察，帮助针对难治性癌症（如HGSOC）定制治疗，从而改善治疗效果。
整体来看，这项研究通过推进多重单细胞RNA测序在药物测试中的应用，为精准肿瘤学带来了重要进展，能够以低成本的方式实现单细胞药物反应分析和耐药机制的识别，适用于多种患者来源的癌症模型。
文章解析
背景
论文探讨了理解癌症中药物反应差异的关键挑战，特别是在肿瘤异质性和复杂反馈机制使有效治疗难以达成的高分化浆液性卵巢癌（HGSOC）中。尽管在转录组分析方面已有进展，但现有方法在单细胞分辨率上存在局限，且往往成本高昂、耗时较长。研究人员提出了一种新颖的多重单细胞RNA测序（scRNA-Seq）流程，利用抗体-寡核苷酸偶联物对活细胞进行条形码标记，从而进行高通量药物转录组分析。这一方法可用于癌症细胞的个性化药物测试，深入探究驱动耐药的基因调控动态。
方法
该研究流程涉及一个96重组scRNA-Seq方法，对经过多种药物处理的单个上皮癌细胞进行转录组分析。具体流程包括：
药物敏感性与耐药性测试（DSRT）：识别适用于HGSOC的有效药物。
多重scRNA-Seq与组合条形码：允许对最多96个单细胞样本进行同时分析。
生物信息分析（如UMAP和差异基因表达分析）：对单细胞分辨率下的转录变化和药物反应表型进行映射。
研究人员将这一流程应用于三种HGSOC模型（一种代表性细胞系和两种患者来源的原代细胞系），用13类药理药物中的45种药物处理细胞，这些药物靶向已知与卵巢癌相关的PI3K-AKT-mTOR和Ras-Raf-MEK-ERK等通路。
研究结果
药物反应的转录异质性：分析显示HGSOC细胞对药物处理的转录响应存在异质性，特定药物类别（如BET、HDAC和CDK抑制剂）在模型中引发了明显的基因表达变化。
耐药机制：重要发现是涉及受体酪氨酸激酶（RTKs，如EGFR）和小窝相关蛋白CAV1的反馈回路在PI3K-AKT-mTOR抑制剂的处理下被上调。这种反馈可通过与RTK靶向剂的联合治疗缓解，提示了一种潜在的联合治疗策略。
单细胞药物转录组分析：该流程实现了每种药物引发的基因调控的细致映射，帮助识别HGSOC个性化治疗的可操作靶点。
论文强调了该流程在药物发现和精准肿瘤学中转型作用，通过实现单细胞分辨率的低成本、高效药物测试，提升了个体患者来源肿瘤样本的转录变异捕捉能力，这有助于制定个体化的治疗策略。例如，涉及CAV1和EGFR的反馈回路提供了克服HGSOC耐药的治疗靶点，表明将PI3K-AKT-mTOR和EGFR靶向治疗联合使用可能提高治疗效果。
研究的局限性
样本量和模型代表性：尽管研究使用了三种HGSOC模型，但要充分推广结果，还需要在更多不同的HGSOC模型中进行验证。
技术复杂性和成本：尽管相比传统单细胞测序方法具有成本优势，该流程依然技术复杂，可能需要进一步优化以适应常规临床使用。
未探究的机制：尚不明确CAV1介导的反馈回路的确切分子基础及其对其他癌症类型的影响，有待进一步研究。
本研究提出了一种创新性的高通量单细胞RNA测序流程，有效捕捉卵巢癌细胞中的药物反应异质性。通过实现单细胞分辨率的患者特异性药物反应分析，该研究为精准肿瘤学提供了有力工具，尽管广泛的临床应用仍需进一步验证和优化。
微信交流群（请扫描群主二维码，经验证后邀请入群，添加时请注明单位姓名等信息，申请入群群体：投资人，技术与研发人员，科研和医疗机构工作者，企业实控人，高校老师和学生等等一线研究人员）
星球号二维码
