Krebs-Transkriptomik-Sequenzierung fördert die Arzneimittelentwicklung

Unter den zahlreichen Krankheiten ist Krebs eine Gruppe von Krankheiten, die durch unkontrollierte Zellproliferation und Invasion des umgebenden Gewebes gekennzeichnet sind und die größte Bedrohung für die moderne menschliche Gesundheit darstellen. Chirurgie, Strahlentherapie und Chemotherapie sind die drei wichtigsten klinischen Maßnahmen zur effektiven Behandlung von Krebs. Chemotherapie hingegen verursacht schwerwiegende Nebenwirkungen, und Chemotherapeutika schädigen auch die Immunfunktion erheblich. Angesichts der begrenzten Anzahl von Krebsmedikamenten auf dem globalen Markt und der steigenden klinischen Bedürfnisse nach Tumormedikamenten, die nicht erfüllt werden, ist es sehr notwendig, zielgerichtete Therapien für Krebs zu entwickeln und nach neuen wirksamen Antikrebsmedikamenten zu suchen. Dennoch bieten die Sequenzierungstechnologien ein umfangreiches Katalog von Methoden und Datenbanken, die erforderlich sind, um die multi-omischen Daten von Krebs zu analysieren, zu integrieren und zu interpretieren. Bemerkenswerterweise hat die Transkriptomik die Entdeckung und Entwicklung neuer Antikrebsmedikamente vorangetrieben.

Zusammen mit den Fortschritten in Hochdurchsatz-RNA-Sequenzierung (RNA-Seq) Und die Entwicklung von computergestützten Algorithmen hat die transkriptionale Vielfalt bei menschlichen Krankheiten weitgehend ans Licht gebracht. Transkriptionsvarianten erzeugen spezifische RNA-Transkripte, die eine wichtige Rolle bei der Tumorentwicklung spielen können. Zum Beispiel zeigt die Transkriptomanalyse die vollständigen Informationen über unterschiedlich exprimierte Gene in verschiedenen Behandlungen aus spezifischen Zelltypen oder Geweben. Es gab bedeutende Fortschritte in der präzisen Onkologie, mit einer zunehmenden Anwendung von Sequenzierungstests, die zielbare Mutationen in Krebs-Treiber-Genen identifizieren, und aktuelle Studien haben begonnen, die Nutzung von Transkriptomik-Daten zur Steuerung der Behandlung von Krebspatienten zu erforschen. Die Daten aus dieser Analyse können verwendet werden, um anti-krebsliche Verbindungen und die Arzneimittelentwicklung zu charakterisieren.

Darüber hinaus ist es als eine effektive und effiziente Technologie hoffnungsvoll, die regulatorischen Mechanismen von Krebszellen zu erläutern, die mit verschiedenen Signalwegen verbunden sind, und unterschiedlich exprimierte Gene zu suchen, um die molekularen Mechanismen und an Krebs beteiligte Verbindungen zu identifizieren, um die Entwicklung natürlicher Krebsbehandlungsmedikamente zu unterstützen.

Hochdurchsatz-Transkriptom-Sequenzierung fördert das Screening von natürlichen Brustkrebsbehandlungsmedikamenten.

Brustkrebs ist einer der am häufigsten diagnostizierten bösartigen Tumoren bei Frauen. Die Forschung zur Entwicklung neuer Medikamente zur Behandlung von Brustkrebs konzentriert sich darauf, natürliche Inhaltsstoffe mit geringer Toxizität und hoher Effizienz aus der Traditionellen Chinesischen Medizin (TCM) zu finden. Eine vergleichende Transkriptomanalyse ist hilfreich, um anti-krebswirksame Verbindungen zu charakterisieren und die Arzneimittelentwicklung voranzutreiben. Eine Studie verwendete Hochdurchsatz-Transkriptom-Sequenzierung, um die Transkriptomdaten einer Brustkrebszelllinie zu liefern, die mit 74 TCM und 10 chemischen Verbindungen behandelt wurde. Durch den Vergleich der Veränderungen in der Genexpression in den krebsbezogenen Signalwegen von Zelllinien, die mit TCM oder chemischen Verbindungen mit bekanntem anti-krebswirksamem Effekt behandelt wurden, wurden drei neue TCM identifiziert, die das Potenzial haben, natürliche Medikamente zur Therapie von Brustkrebs zu entwickeln, und die therapeutischen Ziele wurden ermittelt.

Transkriptionales Atlas über pan-krebs Zelllinien (Hu W) u. a., 2022)

Transkriptionsniveau-Analyse bietet potenzielle Behandlungsstrategien bei Krebs.

Menschliche, aus Krebs abgeleitete Zelllinien wurden umfassend als präklinische Krebsmodelle in der Krebsforschung und der Entdeckung von Krebsmedikamenten eingesetzt. Forscher führten eine referenzbasierte Transkription-Assemblierung mit RNA-seq-Daten über mehr als 1000 Krebszelllinien durch. Darüber hinaus wurden RBP-Transkript-Regulation und Transkript-Arzneimittel-Assoziationen im Krebs kombiniert, um RBP-Transkript-Arzneimittel-Achsen zu erstellen, wobei PTBP1 experimentell validiert wurde, um die Empfindlichkeit gegenüber Decitabin zu beeinflussen, indem es das Transkript KIAA1522-a6 reguliert. Diese Studie erweitert erheblich das Krebs-RNA-Repository, was die Entdeckung von Krebsmedikamenten und das Verständnis der Vielfalt des Krebs-Transkriptoms sowie das potenzielle klinische Nutzen auf Transkriptebene erleichtert.

Die Einzelkern-RNA-Sequenzierung trägt zur Entwicklung klinischer Medikamente bei.

Die Einzelzell-Sequenzierung und die räumliche Transkriptomik sind hochmoderne Werkzeuge, um die Zellheterogenität und das Mikroumfeld von Tumoren zu entschlüsseln. Die genannte Sequenzierungstechnologie offenbart das immunologische Mikroumfeld des zervikalen Plattenepithelkarzinoms (CSCC) und identifiziert pro-tumorogene krebsassoziierte Myofibroblasten (myCAFs), die als potenzielles Ziel für die Behandlung von CSCC angesehen werden. Insgesamt wirft die snRNA-seq Licht auf die Behandlung und leitet wissenschaftlich die klinische Arzneimittelentwicklung bei fortgeschrittenem CSCC.

Transkriptomische Analyse der Heterogenität von Immunität und Energiestoffwechsel im zervikalen Plattenepithelkarzinom (CSCC) (Ou Z) u. a., 2022)

Zusammenfassung

Die Nutzung von Transkriptomik zur Enthüllung molekularer Netzwerke und zum Screening von Arzneimittelzielen hat sich als eine Behandlung der nächsten Generation für verschiedene Krebsarten erwiesen. Das Transkriptom hat aus verschiedenen Aspekten ein unverzichtbares Anwendungspotenzial in der Krebsforschung. In Zukunft wird die Anwendung der Transkriptomik zur gezielten personalisierten und präzisen Arzneimittelverwendung dieser aufkommenden Technologie weiterhin weit verbreitet sein und neue Einblicke in die Entwicklung und Forschung neuer Krebsmedikamente bieten.

Referenzen:

1. Kui L, Kong Q, Yang X, u. a. Hochdurchsatz In Vitro Genexpressionsprofil zur Screening von natürlichen Heilkräutern zur Behandlung von Brustkrebs. Front Onkol. 2021; 11:684351. Veröffentlicht am 13. August 2021.
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3. Ou Z, Lin S, Qiu J, u. a.Einzelkern-RNA-Sequenzierung und räumliche Transkriptomik enthüllen das immunologische Mikroumfeld des zervikalen Plattenepithelkarzinoms. Adv Sci (Weinh). 2022;9(29): e2203040.