Anwendung von scRNA-Seq in der Arzneimittelentwicklung

Mit dem Aufkommen der Einzelzell-RNA-Sequenzierung (scRNA-seq) Technologie wurden bedeutende Fortschritte im Bereich der Arzneimittelentwicklung erzielt. Dieser Ansatz bietet durch die sorgfältige Profilierung der Genexpressionslandschaften einzelner Zellen eine neuartige, effiziente und präzise Methode zur Untersuchung der Wirkmechanismen von Arzneimitteln. Durch scRNA-seq erhalten wir tiefgehende Einblicke in die spezifischen Auswirkungen von Arzneimitteln auf verarbeitete Zellen und Gewebe, wodurch unser Verständnis der molekularen Mechanismen, die der Arzneimittelwirkung zugrunde liegen, verbessert wird. Die weitreichende Anwendung dieser Technologie birgt großes Potenzial zur erheblichen Steigerung der Effizienz von Arzneimittel-Screening und -Entwicklung und bietet letztendlich präzisere und effektivere therapeutische Lösungen für die Behandlung von Krankheiten.

Kürzlich veröffentlichte Professor Edgardo Ferran und sein Team vom European Molecular Biology Laboratory-European Bioinformatics Institute (EMBL-EBI) im Vereinigten Königreich eine umfassende Übersicht mit dem Titel "Anwendungen der Einzelzell-RNA-Sequenzierung in der Arzneimittelentdeckung und -entwicklung" in der renommierten Fachzeitschrift Nature Reviews Drug Discovery. Diese Übersicht untersucht umfassend die breiten Anwendungen der scRNA-seq-Technologie im gesamten Prozess der Arzneimittelentdeckung und -entwicklung, von der Zielidentifikation bis zur klinischen Entscheidungsfindung. Darüber hinaus geht der Artikel auf die Herausforderungen ein, die mit der Implementierung der scRNA-seq-Technologie in der Pharmaindustrie verbunden sind, und bietet wertvolle Einblicke und Leitlinien zur Förderung der Forschung in verwandten Bereichen.

Die Arzneimittelentwicklung war historisch gesehen ein zeitaufwändiger, kostspieliger und risikobehafteter Prozess. Trotz vielversprechender präklinischer Potenziale, die viele Medikamente zeigen, sinken ihre Erfolgsquoten oft beim Eintritt in klinische Studien aufgrund verschiedener komplizierender Faktoren. Zu diesen gehören Einschränkungen in unserem Verständnis der menschlichen Biologie – insbesondere tiefgehende Einblicke in die Krankheitsmechanismen, die effektive Identifizierung therapeutischer Ziele und das Verständnis individueller Unterschiede in der Krankheitsreaktion – die erhebliche Hürden darstellen.

Vor dem Aufkommen von Einzelzelltechnologien (SC) waren Forscher stark auf Analysen großer Stichprobengrößen von Zellpopulationen und Geweben angewiesen. Das Aufkommen von Next-Generation Sequencing (NGS), insbesondere Durchbrüche in der Einzelzell-Sequenzierung, haben die Tiefe und Breite der genomischen und biomedizinischen Forschung erheblich erweitert. Durch die Nutzung dieser hochmodernen Technologien können wir tiefgehende Ganzgenom (DNA-Sequenzierung), gesamtes Epigenom, und Whole-Transcriptom-Sequenzierung auf der Ebene einzelner Zellen, wodurch genauere Einblicke in die Geheimnisse des Lebens gewonnen werden.

Seit 2009 hat die scRNA-seq-Technologie erhebliche Fortschritte gemacht und findet breite Anwendung in der Pharmaindustrie. Die Verbreitung und Reifung dieser Technologie bieten robuste Lösungen für zentrale Herausforderungen in der Arzneimittelentdeckung und -entwicklung und fördern somit Innovationen im medizinischen Bereich.

Abbildung 1. Wie scRNA-seq die Entscheidungsfindung während der Arzneimittelentdeckung und -entwicklung unterstützen kann.

Ein typischer scRNA-seq-Workflow umfasst drei Kernphasen: Bibliothekskonstruktion, Vorverarbeitung und Nachverarbeitung. Während der Phase der Bibliothekskonstruktion bestehen die Verfahren hauptsächlich aus der Isolierung einzelner Zellen oder Kerne, der mRNA-Erfassung und den anschließenden Sequenzierungsoperationen (Abbildung 2).

Abbildung 2. Prozess der ScRNA-seq-Bibliothekserstellung

scRNA-Seq in der Arzneimittelentwicklung

scRNA-seq wurde umfassend im gesamten Arzneimittelentwicklungsprozess eingesetzt. Durch die genaue Klassifizierung von Zellzusammensetzungen und -zuständen auf Subtyp-Ebene verbessert diese Technologie unser Verständnis der Krankheitsgrundlagen und bietet somit eine solide Grundlage für die Entdeckung neuer zellulärer und molekularer Ziele. Darüber hinaus zeigt scRNA-seq ein enormes Potenzial bei der Zielidentifizierung und -validierung und erleichtert die Identifizierung von präklinischen Modellen, die eng mit spezifischen Krankheitsuntertypen verbunden sind.

Während der kritischen Phase der Auswahl von Kandidatendrogen bietet die scRNA-seq-Sequenzierungstechnologie tiefgreifende Einblicke in die spezifischen Wechselwirkungen von Verbindungen mit Zelltypen, Nebenwirkungen und heterogene Reaktionen, wodurch eine wissenschaftliche Grundlage für Entscheidungen in der Arzneimittelentwicklung geschaffen wird. Während der klinischen Entwicklung spielt diese Technologie eine unverzichtbare Rolle, indem sie Forschern hilft, Biomarker für die Patientenschichtung zu identifizieren, die Wirkmechanismen und Resistenzen von Arzneimitteln zu erhellen, Arzneimittelreaktionen und den Krankheitsverlauf zu überwachen und somit die Sicherheit und Wirksamkeit von Arzneimitteln zu gewährleisten.

Bemerkenswerterweise bietet die scRNA-seq-Technologie auch neue Möglichkeiten zur Charakterisierung und Verbesserung aufstrebender Bereiche wie ingenieurbiologische Produkte und Zelltherapien, was kontinuierlich Innovation und Entwicklung in diesen Bereichen vorantreibt. Mit fortlaufenden technologischen Fortschritten und sich erweiternden Anwendungsbereichen wird scRNA-seq eine zunehmend zentrale Rolle in der Arzneimittelentwicklung spielen.

Krankheiten verstehen

Viele komplexe Krankheiten beinhalten Wechselwirkungen zwischen mehreren Zelltypen, und die scRNA-seq-Technologie hat unser Verständnis ihrer zugrunde liegenden Natur durch ihre hochauflösenden Fähigkeiten erheblich verbessert. Durch die Nutzung von scRNA-seq können wir Unterschiede zwischen Zelltypen und Veränderungen in Zellphänotypen präzise erfassen, die oft bedeutende Merkmale pathologischer Zustände darstellen. Darüber hinaus ermöglicht die objektive Perspektive von scRNA-seq die Erkennung seltener Zelltypen, die eine entscheidende Rolle in den biologischen Prozessen von Krankheiten spielen können.

Derzeit bietet diese Technologie tiefgreifende Einblicke in potenzielle Krankheitsmechanismen und erleichtert damit die Erforschung neuartiger therapeutischer Strategien. Ob bei Krebs, neurodegenerativen Erkrankungen, Entzündungen, Autoimmunerkrankungen oder Infektionskrankheiten, scRNA-seq zeigt einzigartige Vorteile und Potenziale (Abbildung 3). Wir sind überzeugt, dass diese Technologie mit fortlaufender Entwicklung und Verfeinerung weiterhin Durchbrüche und Fortschritte in der Krankheitsforschung und -behandlung ermöglichen wird.

Abbildung 3. scRNA-seq im Verständnis von Krankheiten

Zielentdeckung in der Arzneimittelentwicklung

In der Onkologie haben Einzelzellmethoden an Bedeutung gewonnen, da sie eine wegweisende Rolle bei der Identifizierung präziser therapeutischer Strategien spielen, die direkt auf Krebszellen abzielen. Gleichzeitig erweitert die scRNA-seq-Technologie, die ihre einzigartigen Vorteile nutzt, ihren Einsatz in anderen therapeutischen Bereichen und unterstützt die Bemühungen zur Zielentdeckung.

Während der Zielvalidierung erfordert die Sicherstellung der Glaubwürdigkeit von Gen-Zielen eine umfassende Berücksichtigung von Beweisen aus der Krankheitsbiologie, der Zielbiologie, der Arzneimittelzugänglichkeit und genetischen Studien. Darüber hinaus ermöglicht die Bewertung der translationalen Wirksamkeit von Forschungsmodellen eine tiefere Analyse potenzieller Diskrepanzen zwischen Modellen und Krankheitsbiologie oder therapeutischen Zielen. In diesem Prozess spielt scRNA-seq-Daten eine entscheidende Rolle, indem sie wertvolle Einblicke für die Zielvalidierung bieten.

In präklinischen Studien erweitert die scRNA-seq-Technologie den Evaluierungsfokus über traditionelle Batch- oder Durchschnittsansätze hinaus auf präzise Messungen der Zellzusammensetzung, Gewebeheterogenität und seltener Zellphänotypen. Dieser Wandel verbessert erheblich die Genauigkeit bei der Bewertung der Modelltreue oder Patientenrelevanz, was bei der Auswahl von Modellen hilft, die am besten den klinischen Bedürfnissen entsprechen, und somit die Erfolgsquote der klinischen Translation erhöht.

Arzneimittel-Screening und Analyse des Wirkmechanismus (MoA)

Im Bereich der Arzneimittelentdeckung basieren traditionelle Hochdurchsatz-Screening-Methoden (HTS) häufig auf relativ groben Kennzahlen wie Zellviabilität oder Proliferation oder auf hochspezifischen Bewertungen, die auf der Expression bestimmter Marker basieren. Mit den technologischen Fortschritten haben die neuesten HTS-Methoden jedoch begonnen, die scRNA-seq-Technologie zu integrieren, was genauere und umfassendere Bewertungen ermöglicht.

Traditionelles HTS umfasst typischerweise umfangreiche Verbindungenbibliotheken, ist jedoch durch Testbedingungen und -methoden eingeschränkt, wobei in der Regel eine Einzeldosis unter stark eingeschränkten biologischen Bedingungen eingesetzt wird. Im Gegensatz dazu nutzen neuartige HTS-Ansätze die reichhaltigen Informationen, die durch Einzelzell-Genexpressionsprofile bereitgestellt werden, und ermöglichen das gleichzeitige Testen mehrerer Dosen sowie eine umfassende Bewertung unter verschiedenen biologischen Bedingungen. Diese Verbesserung erhöht erheblich das Potenzial und die Vorteile neuer HTS-Methoden beim Studium von Wirkmechanismen von Arzneimitteln (Abbildung 4).

Abbildung 4. Hochdurchsatz-Screening auf Einzelzellebene

Biomarker und Patientenstratifizierung

In letzter Zeit hat die scRNA-seq eine entscheidende Rolle bei der präzisen Definition von prognostischen Biomarkern für kolorektale Karzinome (CRC) gespielt (Abbildung 5). Darüber hinaus wurde scRNA-seq umfassend genutzt, um Mechanismen des Chemotherapie-Widerstands bei Krebserkrankungen zu charakterisieren, wie in Studien zu hochgradigem serösem Ovarialkarzinom (HGSOC) gezeigt. Derzeit konzentrieren sich zahlreiche Studien darauf, scRNA-seq anzuwenden, um erkrankte Gewebe zu analysieren und Biomarker zu entdecken, die die Arzneimittelreaktion oder den Widerstand vorhersagen. Trotz dieser Fortschritte bleiben Herausforderungen und Einschränkungen bei der Übertragung dieser Erkenntnisse in klinische Anwendungen bestehen.

Abbildung 5. Entdeckung von Biomarkern und Patienteneinstufung.

Überwachung der Arzneimittelreaktion und des Krankheitsverlaufs

In den letzten Jahren haben Methoden der Einzelzellsequenzierung einen erheblichen Einfluss auf die klinische Entscheidungsfindung zur Überwachung therapeutischer Antworten, insbesondere in der Onkologie, gehabt. Minimal residual disease (MRD) dient als entscheidender Indikator zur Bewertung der Anwesenheit von verbleibenden Krebszellen während oder nach der Behandlung und bleibt ein zentraler Standard zur Messung der Wirksamkeit von Arzneimittelantworten. Im Vergleich zu traditionellen MRD-Bewertungsmethoden ermöglicht der aktuelle Ansatz, der die Einzelzellmutationsanalyse integriert, präzise Bewertungen auf subklonaler Ebene bei niedrigeren Nachweisgrenzen und analysiert umfassend die dynamische Evolution von Subklonen während der Behandlung.

Die Anwendung der Einzelzell-Mutationsanalyse hat nicht nur die Sensitivität und Spezifität der MRD-Diagnostik erheblich verbessert, sondern identifiziert auch effektiv resistente Subklone, die zu einem Krankheitsrückfall führen können. Bemerkenswerterweise ergeben sich einige Rückfallrisiken, die mit MRD verbunden sind, aus persistierenden Zellen, die auf die Behandlung ansprechen und durch nicht-genetische adaptive Mechanismen induziert werden. Unser derzeitiges Verständnis dieser Mechanismen ist noch begrenzt.

Um diese seltenen, vorübergehend medikamentenresistenten persistierenden Zellen zu untersuchen, haben Forscher eine hochkomplexe lentivirale Barcode-Bibliothek entwickelt, die als Watermelon bekannt ist. Diese Bibliothek kann gleichzeitig die klonale Abstammung, den Proliferationsstatus und das transkriptomische Profil einzelner Zellen während der Medikamentenbehandlung verfolgen und bietet ein leistungsstarkes Werkzeug zur Aufklärung der Mechanismen der zellulären Medikamentenresistenz.

Abbildung 6. Überwachung der Arzneimittelreaktion mit der Watermelon-Bibliothek

Aktuelle Herausforderungen

Trotz der erheblichen Fortschritte in der Arzneimittelentdeckung und -entwicklung, die durch Technologien der Einzelzellsequenzierung, insbesondere scRNA-seq, sowie durch zugehörige computergestützte Werkzeuge und öffentliche Datenressourcen ermöglicht wurden, steht das Feld weiterhin vor zahlreichen Herausforderungen. Um das transformative Potenzial dieser Technologien vollständig auszuschöpfen, muss die Branche diese Herausforderungen angehen und ihre Infrastruktur sowie Arbeitsabläufe anpassen. Darüber hinaus bleibt es angesichts des Umstands, dass das Volumen der öffentlich verfügbaren scRNA-seq-Daten das Output eines einzelnen Pharmaunternehmens bei weitem übersteigt, eine gewaltige Aufgabe, diese riesige Datenmenge effektiv zu integrieren.

Darüber hinaus ist diese Technologie aufgrund der Probenanforderungen und der Kostenfaktoren, die mit der Generierung von scRNA-seq-Daten verbunden sind, noch nicht in der Lage, die großangelegte molekulare Profilierung von frühen Entdeckungs- oder klinischen Proben zu ersetzen. Folglich ist ein zentrales Problem, das angegangen werden muss, wie man scRNA-seq-Daten effektiv mit großangelegten molekularen Profilierungsdatensätzen integriert.

Um diese Herausforderungen anzugehen, müssen mehrere entscheidende Faktoren berücksichtigt werden:

1. Sorgfältige Planung und rigorose Umsetzung von Studiendesign und Implementierungsstrategien.
2. Sicherstellung einer breiten Zugänglichkeit von scRNA-seq-Daten zur Förderung des Datenaustauschs und der Zusammenarbeit.
3. Verbesserung der Dateninteroperabilität und Wiederverwendbarkeit zur Förderung interdisziplinärer und plattformübergreifender kollaborativer Forschung.

Zusammenfassend sind Einzelzell-Sequenzierungstechnologien, insbesondere scRNA-seq, zusammen mit ihren zugehörigen computergestützten Werkzeugen und öffentlichen Datenressourcen unverzichtbar, um unser Verständnis von Krankheitsmechanismen zu vertiefen und die vielversprechendsten therapeutischen zellulären oder molekularen Ziele präzise zu identifizieren. Darüber hinaus unterstützt die scRNA-seq-Technologie die Auswahl geeigneter präklinischer Krankheitsmodelle und bietet neue Perspektiven zur Aufklärung von Wirkmechanismen von Arzneimitteln. Durch die Beschleunigung der Entdeckung neuer Biomarker trägt diese Technologie zur präzisen Patientenstratifizierung bei, was die Entwicklung personalisierter Behandlungspläne auf der Grundlage prognostischer oder prädiktiver Reaktionen ermöglicht und somit den Fortschritt der personalisierten Medizin vorantreibt.

Referenzen:

1. Van de Sande B, Lee J S, Mutasa-Gottgens E, et al. Anwendungen der Einzelzell-RNA-Sequenzierung in der Arzneimittelentdeckung und -entwicklung. Nature Reviews Arzneimittelentdeckung, 2023: 1-25.
2. Wu H, Wang C, Wu S. Einzelzell-Sequenzierung für die Arzneimittelentdeckung und Arzneimittelentwicklung. Aktuelle Themen der Medizinalchemie. 2017;17(15):1769-1777.
3. Chen H, Ye F, Guo G. Die Revolutionierung der Immunologie durch Einzelzell-RNA-Sequenzierung. Zell Mol Immunol. 2019 Mär;16(3):242-249.