高通量藥物篩選對Rhabdoid tumors
細胞系背景知識
重點關注Rhabdoid tumors (RTs) ，所以挑選了兩種細胞系：
- SMARCB1-positive cell lines，包括 I2A 和 (I2A + SMARCB1)
- SMARCB1-negative cell lines (G401 and G402)
有意思的是 pazopanib 這個藥物在這兩個細胞系表現有統計學顯著的區別。
還引入了另外5個人類Rhabdoid tumors (RTs) 細胞系：
- 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).
還有4個細胞系作為對照：
- 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).
藥物篩選背景知識
藥物篩選用384孔板，共納入了1200種FDA批準的藥物，以DAPI染色來判斷藥效。這1200種藥物可以買到：Prestwick Chemical Library V2 (Prestwick Chemical), a collection of 1,200 off-patent drugs already approved by the FDA
重點挑選那些能顯著抑制SMARCB1缺陷型細胞系生長的藥物。
計算了藥物的 robust Z [RZ] score 來作為評價標準。(初篩)
總共挑選了10個藥物
- 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).
詳情如表格：Table 1. RZ Scores ，當然因為這些藥物有希望，所以就又測了48小時的藥物處理IC50 (μM)
只有6個藥物滿足在兩個SMARCB1缺陷型細胞系都表現 (IC50) <10 μM ，其中四個都是anti-mitotic類別的，所以拋棄。
最后剩下的，值得期待的藥物是：
- one antiarrhythmic agent (clofilium tosylate [CfT])
- broad TKi’s such as vatalanib, ponatinib, and pazopanib
其中CfT是potassium channel 的抑制劑
對于TKi’s藥物，挑選了9個FDA批準的藥物比較發現pazopanib最顯著，后面的研究就替換掉了 vatalanib。
藥物機制研究
因為TKi’s藥物就是作用于 tyrosine kinase receptors (RTKs) ，所以作者用現成的商業的試劑盒： Proteome Profiler human phospho-RTK array 來探索 I2A, DEV, G401, and KD 這4種細胞系的 49個 RTKs的磷酸化情況。發現只有其中2個在藥物pazopanib處理前后有區別：
- 首先是 platelet-derived growth factor receptors(PDGFRs) :
- 然后是 fibroblast growth factor receptor 2 (FGFR2)
還有Pazopanib和CfT的聯合用藥的體外細胞系實驗。
表達芯片及RNA-Seq數據
在兩個細胞系 (DEV and G401 ) 處理CfT 前后測轉錄組表達數據，共4*3=12個樣本。
在I2A SMARCB1-def細胞系添加SMARCB1處理的時間序列，共(0,2,4,7,14day)*3=15個樣本。
數據公布在GEO: GSE98277 : GSE102467
- I2A microarray gene expression data
- CfT-treated G401 and DEV RNA-seq data
事實上，這個芯片數據作者并沒有細致的分析。
而轉錄組數據呢，也僅僅是找了差異，然后根據閾值篩選到有統計學顯著的差異基因做GO富集看看而已。
當然，也可能是我沒有仔細去看補充材料。
PDX模型驗證
制作了兩個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.
（文章轉自jimmy的2018年閱讀文獻筆記）
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