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1946年，Theodosius Dobzhansky發(fā)現(xiàn)并命名了“合成致死”效應(yīng)。這個(gè)概念沉寂了51年后。1997年，在相關(guān)研究發(fā)現(xiàn)癌細(xì)胞攜帶有大量基因突變之后，福瑞德·哈金森癌癥研究中心的Stephen Friend敏銳地察覺到，這個(gè)“合成致死”的理念或許可以用到癌癥的治療中。
如今，癌癥靶向治療成為精準(zhǔn)醫(yī)療的必然趨勢(shì)，但靶向治療的目標(biāo)主要集中在癌癥突變的基因和通路上，這嚴(yán)重限制了藥物靶標(biāo)的種類。利用了合成致死性這樣一種概念，即癌癥基因突變的存在通常與一種可以靶向治療的新脆弱性有關(guān)，可以幫助我們極大地?cái)U(kuò)展?jié)撛诎┌Y藥物靶點(diǎn)的武器庫。生物信息學(xué)以及實(shí)驗(yàn)還可以用來確定合成致命的相互作用。以此來進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)新的藥物靶標(biāo)。
導(dǎo)致癌癥發(fā)展的突變同時(shí)也會(huì)帶來可以用于治療的弱點(diǎn)，癌癥的藥物治療也是依賴于這樣一種觀念。大規(guī)模的癌癥基因組測(cè)序工作已經(jīng)對(duì)各種癌癥類型的突變進(jìn)行了分類，可以借此對(duì)癌癥的脆弱性進(jìn)行探索。這些基因改變包括功能獲得突變(基因擴(kuò)增、易位或突變)和功能喪失突變(基因功能因誤義突變或缺失而受損)。
功能獲得性突變一直是癌癥攻克中在開發(fā)靶向癌癥藥物時(shí)高度關(guān)注的主題。已經(jīng)開發(fā)了一些針對(duì)被激活的突變驅(qū)動(dòng)癌基因的癌癥藥物，如HER2、BCR-ABL、EGFR和BRAF 。這些藥物針對(duì)的是因致癌突變而異常激活的信號(hào)蛋白。這種對(duì)致癌驅(qū)動(dòng)通路的依賴的治療方法通常被稱為致癌基因依賴。
從藥物研發(fā)的角度來看，功能突變的缺失更難處理，對(duì)于許多已被證明無法用藥的癌基因來說也是如此，如MYC轉(zhuǎn)錄因子和RAS蛋白。因此，需要采取替代策略來針對(duì)這些類型的致癌基因引起的脆弱性。合成致死率則提供了為間接非藥物作用靶點(diǎn)施藥的可能。
合成致死性指的是一種遺傳原理，即兩種基因干擾的組合是致命的，而單獨(dú)的每一種都不是。
在進(jìn)化過程中，細(xì)胞信號(hào)中出現(xiàn)了許多反饋回路，以在細(xì)胞外環(huán)境發(fā)生變化時(shí)維持細(xì)胞內(nèi)穩(wěn)態(tài)。當(dāng)一個(gè)基因被抑制時(shí)，由于另一個(gè)基因可以在功能上補(bǔ)償或替代它，信號(hào)傳遞中的這種補(bǔ)償保證了細(xì)胞能夠存活。然而，抑制這些代償基因可能會(huì)在第一個(gè)基因突變時(shí)特異性地誘導(dǎo)細(xì)胞死亡，而不會(huì)影響缺這種突變的細(xì)胞的生長(zhǎng)。同樣，當(dāng)一個(gè)信號(hào)通路的抑制導(dǎo)致介導(dǎo)生存的第二個(gè)通路的激活時(shí)，同時(shí)抑制這兩個(gè)通路可由于合成致死相互作用而導(dǎo)致細(xì)胞死亡。
目前還不清楚人類細(xì)胞中存在多少人工合成的致命基因?qū)?。在?biāo)準(zhǔn)培養(yǎng)條件下，大約2000個(gè)基因?qū)θ祟惣?xì)胞存亡至關(guān)重要。
在抗癌藥物開發(fā)的背景下，合成致死性有兩個(gè)重要方面。
（1）首先，帶有致癌驅(qū)動(dòng)基因突變的合成致死基因不一定會(huì)在癌癥中發(fā)生突變。因此，腫瘤細(xì)胞中合成致死相互作用的開發(fā)可能會(huì)顯著增加腫瘤藥物靶點(diǎn)的數(shù)量。失去腫瘤抑制基因的細(xì)胞可能會(huì)對(duì)另一種可能不是致癌基因的基因產(chǎn)生更大的依賴，這種現(xiàn)象被稱為非致癌基因依賴。
（2）其次，當(dāng)與第一種藥物合成致死的第二種藥物聯(lián)合使用時(shí)，相比作為單一藥物，其臨床活性的藥物效果可以大大增強(qiáng)。研究人員討論應(yīng)用合成致死性的概念，以發(fā)展新的(和組合)癌癥治療。
在這種基因篩選中，可以使用所謂的“等基因細(xì)胞系”，即只在單一突變上有差異的細(xì)胞對(duì)，來尋找那些失活只殺死突變細(xì)胞的基因。
另一種方法是，通過恢復(fù)具有突變基因的細(xì)胞的正?；蚬δ埽瑸楹铣芍滤缆屎Y選一個(gè)等基因細(xì)胞對(duì)。
致死相互作用的實(shí)驗(yàn)測(cè)定是基于識(shí)別基因，在失活后，在特定的基因型背景下顯示致死表型。有很多方法識(shí)別基因型，可以干擾單個(gè)基因的表達(dá)，或可用于大規(guī)模篩選。其中包括：
短干擾rna (sirna)庫、短發(fā)夾rna (shRNAs)庫，以及最近用于Crispr/Cas9基因組編輯的大量引導(dǎo)rna (gRNAs)庫。
所有這些技術(shù)都可以應(yīng)用于高通量篩選模式，既可以用在單個(gè)池中分析每個(gè)基因或每個(gè)試劑，也可以應(yīng)用于混合模式，即數(shù)千個(gè)載體組合在一個(gè)池中。
匯集篩選：定量地比較了長(zhǎng)時(shí)間培養(yǎng)前后人群中個(gè)體shrna或gRNAs的相對(duì)豐度，無論是否存在(藥物)選擇。那些針對(duì)基因的shrna或gRNAs在失活后都會(huì)導(dǎo)致致命表型將從種群中消失。
通過高通量測(cè)序可以確定每個(gè)個(gè)體shRNA或gRNA的豐度，并可以確定不同種群之間的變化或損耗。
聯(lián)合篩選的優(yōu)點(diǎn)是可以相對(duì)容易地篩選大量的shrna或gRNAs。這一點(diǎn)很重要，因?yàn)槊總€(gè)基因需要多個(gè)shRNA或gRNA，因?yàn)槊總€(gè)shRNA或gRNA的基因失活效率差異很大，與特定序列相關(guān)的脫靶效應(yīng)可能會(huì)導(dǎo)致假陽性。因此，根據(jù)給定基因的多個(gè)不同shrna或gRNAs的行為選擇基因作為命中點(diǎn)是很重要的。
此外，有人可能認(rèn)為shrna介導(dǎo)的敲除會(huì)更接近于藥物的效果，因?yàn)榇蠖鄶?shù)藥物不會(huì)完全和持續(xù)地抑制它們的靶標(biāo)。將這些基因視為有吸引力的治療靶點(diǎn)是否現(xiàn)實(shí)，仍是一個(gè)懸而未決的問題。重要的是要強(qiáng)調(diào)，shrna也可以有顯著的脫靶效應(yīng)，使篩選結(jié)果的解釋復(fù)雜化。
這個(gè)問題的一個(gè)潛在解決方案是通過使用CRISPR干擾(或CRISPRi)來創(chuàng)造一個(gè)最小脫靶效應(yīng)的擊倒。這個(gè)方法利用催化失活性突變體CAS9 (dCAS9)融合到KRAB轉(zhuǎn)錄抑制域，并結(jié)合針對(duì)特定基因啟動(dòng)子區(qū)域的gRNAs。CRISPRi也可以被設(shè)計(jì)成dCas9或gRNA的誘導(dǎo)表達(dá)。這種方法有利于篩選中必要基因的識(shí)別，因?yàn)樵诤Y選時(shí)可以誘導(dǎo)基因敲除。
在腫瘤抑制基因的情況下，合成致死相互作用的鑒定是基于兩個(gè)基因表達(dá)的同時(shí)丟失。當(dāng)篩選等基因細(xì)胞系對(duì)時(shí)，單個(gè)感興趣的基因要針對(duì)一個(gè)大的(全基因組)基因集合進(jìn)行測(cè)試。一些技術(shù)平臺(tái)，包括shRNA和CRISPR/Cas9，已經(jīng)開發(fā)出來，可以在單個(gè)細(xì)胞中同時(shí)失活兩個(gè)(甚至更多)基因。這種組合篩選可以在大量基因中生成多種不同人類細(xì)胞類型的遺傳基因相互作用圖。
因?yàn)樵诎┌Y和一般疾病中尋找合成致死相互作用是一項(xiàng)令人生畏的實(shí)驗(yàn)任務(wù)，所以人們提出了許多方法來在生物信息學(xué)中實(shí)現(xiàn)這一預(yù)測(cè)。
半機(jī)械途徑模型是預(yù)測(cè)的一種，其中包括研究細(xì)胞中特定途徑或過程的方法，這些途徑或過程總是由癌癥類型和相關(guān)驅(qū)動(dòng)基因決定的。這些方法的建立基于一些先驗(yàn)知識(shí)。雖然這些模型的范圍有限，但它們的目標(biāo)是捕捉少量路徑內(nèi)部和之間更復(fù)雜的線路模式。一旦這樣的模型建立起來，就可以在生物信息學(xué)中研究合成致死相互作用。例如，Klinger等人(2013)應(yīng)用了一種模塊化響應(yīng)分析的突變體來確定在結(jié)直腸癌中MAPK抑制時(shí)EGFR的反饋激活。類似地，也有預(yù)測(cè)模型被用于檢測(cè)AGS胃癌細(xì)胞的合成致死相互作用(Flobak et al. 2015)。它模擬預(yù)測(cè)了五種協(xié)同作用，其中四種也得到了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。包括已知的MEK AKT或MEK PI3K相互作用，以及涉及TAK1 AKT和TAK1 PI3K的新組合。
代謝網(wǎng)絡(luò)模型包括專門使用代謝圖的方法(Duarte等人，2007)，并通過組合生物信息學(xué)來研究合成致死作用和合成劑量致死作用。在合成致死的一對(duì)實(shí)驗(yàn)中，一方的過度活躍使另一方變得必不可少。在代謝網(wǎng)絡(luò)方法中，通常將代表正常細(xì)胞的代謝網(wǎng)絡(luò)中一個(gè)敲除與代表癌細(xì)胞的網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行相同的敲除進(jìn)行對(duì)比。為了對(duì)后者進(jìn)行建模，需要使用高通量分子數(shù)據(jù)，如基因表達(dá)數(shù)據(jù)，來識(shí)別特定癌癥類型中異常影響的代謝反應(yīng)。
第三類包括生物信息學(xué)在各種各樣的大型基因-靶點(diǎn)-藥物網(wǎng)絡(luò)(或這些網(wǎng)絡(luò)的組合)上的應(yīng)用。這些方法包括
DrugComboRanker，它整合疾病網(wǎng)絡(luò)和藥物功能網(wǎng)絡(luò)，然后利用疾病和藥物網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)合結(jié)構(gòu)來識(shí)別由于疾病網(wǎng)絡(luò)中的靶向模式而可能協(xié)同作用的藥物。
TIMMA(目標(biāo)抑制相互作用使用最大化和最小化平均法)利用親和力測(cè)量得出的藥物-靶點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)，并將其與大規(guī)模細(xì)胞系藥物篩選相結(jié)合，以確定可能協(xié)同作用的靶點(diǎn)組合和相關(guān)藥物組合。
Zhao等人(2011)開發(fā)了一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，通過使用一種藥物靶點(diǎn)相互作用網(wǎng)絡(luò)STITCH (Search Tool for interaction Chemicals)，并將其與感興趣的藥物集的性質(zhì)(特征)相結(jié)合，如靶點(diǎn)和適應(yīng)癥，來預(yù)測(cè)協(xié)同藥物組合。它們檢測(cè)在已批準(zhǔn)的藥物組合中豐富的特征模式(特征組合)，可以預(yù)測(cè)新藥組合，并提供關(guān)于聯(lián)合治療的機(jī)制見解。
最后一類是基于綜合致死率的普遍原則對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘的方法，具體來說，是關(guān)于如何在癌癥細(xì)胞的分子模式中挖掘出來。與其他類別的方法相比，這些方法不依賴于在路徑圖或網(wǎng)絡(luò)中捕獲的先驗(yàn)知識(shí)。
DIGRE(藥物誘導(dǎo)基因組殘留效應(yīng))計(jì)算模型：DIGRE(藥物誘導(dǎo)基因組殘留效應(yīng))計(jì)算模型是2014年DREAM表現(xiàn)最好的方法，旨在預(yù)測(cè)協(xié)同藥物組合。該方法利用細(xì)胞系在一組藥物存在下的基因表達(dá)譜，然后利用藥物誘導(dǎo)基因表達(dá)譜的概念來預(yù)測(cè)協(xié)同作用。具體來說：
通過明確建模藥物反應(yīng)曲線和藥物治療后基因表達(dá)變化來預(yù)測(cè)藥物聯(lián)合效應(yīng)。使用兩個(gè)數(shù)據(jù)集來評(píng)估DIGRE的預(yù)測(cè)性能:
(i) OCI-LY3 b -淋巴瘤細(xì)胞與14種不同藥物治療。
(ii) MCF乳腺癌細(xì)胞與不同劑量的吉非替尼和多西他賽聯(lián)合治療。.
在兩個(gè)數(shù)據(jù)集中，預(yù)測(cè)的藥物聯(lián)合效應(yīng)與實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯著相關(guān)。結(jié)果表明，該模型可用于預(yù)測(cè)藥物聯(lián)合作用，這將極大地促進(jìn)新的、有效的多藥物治療方法的發(fā)現(xiàn)。
LOBICO：癌癥藥物敏感性基因組學(xué)小組使用了對(duì)265種藥物進(jìn)行篩選的1001個(gè)癌細(xì)胞系來開發(fā)LOBICO(邏輯優(yōu)化二進(jìn)制輸入到連續(xù)輸出)，這是一種基于分子數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)單一藥物反應(yīng)的方法。LOBICO是一個(gè)基于邏輯的模型，它選擇少量的分子特征，并將這些特征組合成一個(gè)邏輯公式來預(yù)測(cè)藥物反應(yīng)。
基因型選擇性合成致命性利用了這樣一個(gè)概念，即癌細(xì)胞獲得突變幾乎總是與可以靶向治療的新弱點(diǎn)有關(guān)。這些缺陷可能是由于無法對(duì)特定信號(hào)作出反應(yīng)，如DNA損傷或細(xì)胞周期阻滯，或無法維持細(xì)胞內(nèi)穩(wěn)態(tài)。這種方法的明顯優(yōu)勢(shì)是，正常細(xì)胞缺乏這種突變，因此，不能對(duì)合成致死藥物靶點(diǎn)顯示出更高的敏感性。
舉個(gè)例子：
BRCA1和BRCA2基因的遺傳性功能缺失突變易導(dǎo)致乳腺和卵巢腫瘤的發(fā)生。由于BRCA基因產(chǎn)物在雙鏈DNA斷裂修復(fù)過程中具有同源重組(homologous recombination, HR)的作用，因此推測(cè)抑制額外的DNA修復(fù)系統(tǒng)在BRCA基因功能喪失的情況下可能是致命的。并且已經(jīng)證實(shí)，在堿基切除修復(fù)中起作用的多聚(adp -核糖)聚合酶(PARP)的抑制劑被發(fā)現(xiàn)在BRCA1和BRCA2基因突變中具有強(qiáng)合成致死力。
經(jīng)過積極的臨床研究， 2014年底，PARP抑制劑奧拉帕尼被批準(zhǔn)用于治療brca突變的卵巢癌。同源重組功能缺失的腫瘤對(duì)PARP抑制劑敏感的概念表明，失去了參與同源重組的其他酶的細(xì)胞也會(huì)對(duì)PARP抑制異常敏感。編碼基因RAD51、RAD54、DSS1、RPA1、NBS1、ATR、ATM、CHK1、CHK2、FANCD2、FANCA或FANCC的缺陷也賦予了PARP抑制的敏感性?？偟膩碚f，由同源重組缺陷引起的表型被稱為brcess，并且很可能所有表現(xiàn)出這種表型的細(xì)胞都會(huì)對(duì)PARP抑制產(chǎn)生反應(yīng)。證實(shí)了合成致死性在臨床治療方面具有重要指導(dǎo)意義。
唯一一種基于合成致死相互作用被批準(zhǔn)用于臨床的藥物是PARP抑制劑，用于治療brca突變癌癥。然而，相當(dāng)多的臨床試驗(yàn)正在進(jìn)行中，利用在實(shí)驗(yàn)室中確定的合成致命相互作用?；谏鲜鯞RAF和EGFR抑制劑之間的合成致死相互作用，一些試驗(yàn)正在進(jìn)行中，包括編號(hào)為01719380,01750918和01791309的國(guó)家臨床試驗(yàn)。在kras突變型癌癥中，MEK抑制劑和panHER抑制劑之間的合成致死相互作用也有多個(gè)試驗(yàn)，包括編號(hào)為02039336、02230553和02450656的國(guó)家臨床試驗(yàn)。許多研究人員已經(jīng)預(yù)見到使用合成致命性基因篩查來識(shí)別藥物組合和發(fā)現(xiàn)特定基因型癌癥的特定弱點(diǎn)的巨大潛力。為了確定這種合成的致命相互作用，理解信號(hào)通路之間的串?dāng)_是很重要的，它經(jīng)常混淆簡(jiǎn)單的基因型藥物反應(yīng)關(guān)系。正如上面所討論的，仍需要花費(fèi)大量的努力來繪制癌細(xì)胞中的信號(hào)反饋和串話電路，以確定信號(hào)通路之間的相互依賴關(guān)系，這將有助于加速合成致命藥物組合的合理設(shè)計(jì)。
PARP抑制劑在癌癥治療中的臨床評(píng)估?；诤铣芍滤缆矢拍畹腜ARP抑制劑主要針對(duì)brca1 /2突變的生殖系腫瘤。各種PARP抑制劑已被監(jiān)管機(jī)構(gòu)批準(zhǔn)，如美國(guó)食品和藥物管理局(FDA)和歐洲藥品管理局(EMA)，用于治療brca突變的乳腺癌、胰腺癌和卵巢癌患者。奧拉帕尼目前正在進(jìn)行2期臨床試驗(yàn)，用于治療晚期去勢(shì)抵抗性前列腺癌。
合成致死對(duì)癌癥研究有重要影響。合成致死率的概念為癌癥治療的發(fā)展開辟了一條新的途徑，即在識(shí)別出癌癥特異性突變后，靶向合成致死目標(biāo)。隨著越來越強(qiáng)大的工具和應(yīng)用合成致死概念，藥物靶點(diǎn)和遺傳背景的確定無疑將是一種有效的治療選擇和患者的變革機(jī)會(huì)。不斷發(fā)展的CRISPR篩選技術(shù)有可能解決腫瘤在初級(jí)耐藥中的異質(zhì)性和在次級(jí)耐藥中的基因突變。多種抑制劑正在開發(fā)和測(cè)試的各個(gè)階段，因此也需要仔細(xì)考慮機(jī)制，以最大限度地發(fā)揮這些藥物的潛力。盡管這些方法具有巨大的潛力，但在從發(fā)現(xiàn)藥物靶點(diǎn)到臨床使用這些有效藥物的過程中仍存在一些障礙。合成致命性為現(xiàn)在和未來的應(yīng)用提供了更廣泛的可能性。
在了解了合成致死性與研究人員以往對(duì)其的研究方法和進(jìn)展之后，我們今天來介紹一篇去年8月最新見刊《Theranostics》（if=11.556）的一篇合成致死相互作用的文章，這篇文章介紹了與先前研究不同的研究方法和角度來分析肝癌合成致死相互作用的基因圖景《Mapping the landscape of synthetic lethal interactions in liver cancer》
目前幾乎所有針對(duì)肝癌的治療方法都是基于“一刀切”原則，只能提供有限的生存益處。幸運(yùn)的是，合成致死(SL)可能為肝癌的個(gè)體化治療提供了另一種途徑。兩個(gè)基因同時(shí)丟失對(duì)一個(gè)細(xì)胞來說是致命的，而一個(gè)基因丟失則是非致命的，這一概念可以被用來選擇性地消除具有基因畸變的腫瘤。
本研究采用的SiLi是一個(gè)計(jì)算管道，用于使用高通量臨床數(shù)據(jù)集從統(tǒng)計(jì)上推斷候選SL交互，借鑒了一些以前的方法經(jīng)驗(yàn)。該計(jì)算管道包括5個(gè)推理步驟:
(1)功能相似性分析，
(2)差異基因表達(dá)分析，
(3)兩兩基因共表達(dá)分析，
(4)兩兩生存分析，
(5)秩聚合分析。
研究人員發(fā)現(xiàn)CDC7抑制劑可以選擇性地抑制tp53突變型肝癌細(xì)胞株的生長(zhǎng)和增殖，提示兩者之間可能存在SL相互作用TP53和CDC7在肝癌中的作用(圖A)。通過利用這一發(fā)現(xiàn)，我們可以簡(jiǎn)單地舉例說明SiLi的實(shí)際應(yīng)用，并檢驗(yàn)用于SiLi發(fā)展的理論假設(shè)是否適用于這種真實(shí)的SL交互。功能相似度分析則給出了TP53-CDC7對(duì)的FS評(píng)分為0.654，高于研究人員設(shè)定的閾值(0.5)(圖B)。CDC7在TP53突變體和TP53野生型樣品中的表達(dá)差異分析表明，兩組間存在顯著差異，在TP53突變體樣品中CDC7的表達(dá)高于TP53野生型樣品(圖C)。共表達(dá)分析顯示TP53與CDC7顯著正相關(guān)， Spearman相關(guān)系數(shù)值(0.187)也高于研究人員的閾值(0.15)(圖D)。在兩兩生存分析中，研究人員觀察到TP53和CDC7共同失活的患者的生存結(jié)果明顯好于沒有共同失活的患者(圖E)。總的來說，這些分析結(jié)果不僅直觀地展示了SiLi的流程，也在一定程度上證明了SiLi管道設(shè)計(jì)的合理性。
為了確定候選驅(qū)動(dòng)因素，研究人員對(duì)目前最全面的肝癌元數(shù)據(jù)集應(yīng)用了一種基于網(wǎng)絡(luò)的方法DriverNet，該方法包括了來自4個(gè)臨床隊(duì)列的849名肝癌患者，其中有表達(dá)和突變數(shù)據(jù)(圖A)。該分析共得到34個(gè)q < 0.05的基因。其中,至少在之前的一項(xiàng)研究中，已有25個(gè)基因(73.5%)被報(bào)道為驅(qū)動(dòng)候選基因，這證明了預(yù)測(cè)的可靠性(圖B)。每個(gè)子類都有不同的突變特征。NBS1和NBS2的TSG突變比例較高(TSG的鑒定見下)，包括TP53、AXIN1、RB1、BAP1和BRD7，而NBS3的特點(diǎn)是CTNNB1突變頻率高，TSG突變頻率低(圖C)?；谶@一結(jié)果，將NBS1和NBS2定義為tsg富集子類。NBS的分類也與之前報(bào)道的基于轉(zhuǎn)錄組的分類有關(guān)。此外，生存分析顯示，NBS三亞類患者的生存預(yù)后差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，NBS1的預(yù)后較NBS2 和NBS3 較差(圖3D)。
SL相互作用的鑒定結(jié)果。(A) 272個(gè)TSG(腫瘤抑制基因)-DT(藥物靶標(biāo))相互作用的二部網(wǎng)絡(luò)。節(jié)點(diǎn)大小與節(jié)點(diǎn)度成正比。只有RAS分?jǐn)?shù)最高的前30對(duì)TSG-DT配對(duì)被標(biāo)記在圖上。(B) 165個(gè)TSG - DT -藥物相互作用的二部網(wǎng)絡(luò)。對(duì)于內(nèi)層的節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)大小與節(jié)點(diǎn)度值成正比。對(duì)于外層節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)大小與交叉分響應(yīng)分析的折疊變化值成正比。圖中只標(biāo)注了變化倍數(shù)最高的前30對(duì)tsg - dt藥物對(duì)。
驅(qū)動(dòng)基因可以進(jìn)一步分為兩類:TSGs(腫瘤抑制基因)和致癌基因。TSGs的大部分改變導(dǎo)致基因功能的喪失，而癌基因的改變往往是功能獲得突變。這兩個(gè)驅(qū)動(dòng)基因類之間的功能差異可能導(dǎo)致推斷其SL伴侶的不同策略。
272對(duì)TSG-DT中有209個(gè)獨(dú)特的靶基因。為了評(píng)估這些基因的臨床和生物學(xué)意義，研究人員使用來自元數(shù)據(jù)集的臨床數(shù)據(jù)以及來自CRISPR和RNAi篩選的基因依賴數(shù)據(jù)進(jìn)行了綜合分析。與209個(gè)目標(biāo)相關(guān)的生物過程首先進(jìn)行了富集分析。大多數(shù)顯著富集的過程，如E2F靶點(diǎn)、G2M checkpoint、MYC靶點(diǎn)V1等，都與細(xì)胞增殖相關(guān)，且與SL伙伴的功能基本一致(圖A)。然后，研究這些基因在腫瘤組織和正常組織中的表達(dá)差異。通過調(diào)整閾值鑒定差異基因。 如預(yù)期的那樣，所有的差異靶基因在腫瘤組織中的表達(dá)水平都高于正常組織(圖B)。Cox比例風(fēng)險(xiǎn)回歸分析也用于揭示其與生存結(jié)果的相關(guān)性。結(jié)果表明，209個(gè)顯著基因(207個(gè))均與不良預(yù)后相關(guān)(圖C)。此外，還探討了靶基因在肝癌細(xì)胞系中的依賴性。研究人員首先生成一個(gè)大小相同的隨機(jī)基因集(209)，然后比較目標(biāo)集和隨機(jī)集的依賴分?jǐn)?shù)。與使用crispr數(shù)據(jù)(圖D)或rnai數(shù)據(jù)進(jìn)行比較的隨機(jī)組相比，目標(biāo)組的依賴分?jǐn)?shù)顯著降低(圖E)。TP53和PLK1共同參與細(xì)胞周期過程(圖F)。為了描述肝癌中TP53和PLK1的關(guān)系，研究人員分析了PLK1在TP53-突變型和TP53-野生型肝癌細(xì)胞株上的依賴性得分(圖G和H)。
目前有許多針對(duì)PLK1的小分子抑制劑。生物信息學(xué)分析結(jié)果表明，TP53突變可導(dǎo)致腫瘤對(duì)多種PLK1抑制劑治療的敏感性提高(圖A)。圖B顯示了這些PLK1抑制劑目前的臨床狀態(tài)和靶向特異性。其中，volasertib因其臨床晚期、靶向特異性高而被選擇進(jìn)行進(jìn)一步的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。
首先使用9個(gè)肝癌細(xì)胞株進(jìn)行長(zhǎng)期細(xì)胞增殖試驗(yàn)(圖C)。定量結(jié)果顯示，在不同濃度處理?xiàng)l件下，volasertib對(duì)tp53突變株的抗腫瘤活性均強(qiáng)于對(duì)tp53野生型細(xì)胞株(圖D)。研究人員進(jìn)一步進(jìn)行了基于ctb的短期活力測(cè)定來驗(yàn)證這一結(jié)果?？梢杂^察到，突變型tp53細(xì)胞株的細(xì)胞活力明顯低于野生型tp53細(xì)胞株，這與長(zhǎng)期檢測(cè)結(jié)果一致(圖E)。除了volasertib，另一種PLK1抑制劑GSK461364也被用于進(jìn)行額外的驗(yàn)證。同樣，GSK461364處理對(duì)tp53突變型細(xì)胞的抑制活性也優(yōu)于tp53野生型細(xì)胞，這進(jìn)一步證明了研究人員研究結(jié)果的可靠性。同時(shí)，為了探索PLK1抑制劑對(duì)凋亡通路的影響，研究人員進(jìn)行了caspase 3/7檢測(cè)，其中凋亡激活與綠色熒光強(qiáng)度成正比(圖F)。突變的TP53細(xì)胞株比野生型TP53細(xì)胞株表現(xiàn)出更強(qiáng)的綠色熒光，提示PLK1抑制劑可能在TP53突變時(shí)具有更強(qiáng)的誘導(dǎo)凋亡的能力(圖G)?？傊镄畔W(xué)預(yù)測(cè)和體外實(shí)驗(yàn)的一致結(jié)果證明了靶向PLK1治療肝癌的潛力。
在本研究中，利用來自臨床隊(duì)列和功能基因篩查的公開數(shù)據(jù)，研究人員全面研究了PLK1在肝癌中的潛在治療作用。顯著的臨床意義和高度的細(xì)胞依賴性都表明PLK1可能是一個(gè)有前途的肝癌治療靶點(diǎn)。比較tp53突變體和tp53野生型樣本對(duì)幾種PLK1抑制劑的估計(jì)藥物反應(yīng)，發(fā)現(xiàn)與tp53野生型相比，在tp53突變體組PLK1抑制劑的AUC值更低(敏感性更高)。考慮到預(yù)測(cè)的藥物反應(yīng)不能代表實(shí)際情況，研究人員進(jìn)一步進(jìn)行了9個(gè)肝癌細(xì)胞株的體外實(shí)驗(yàn)，以驗(yàn)證在生物信息分析上的結(jié)果。正如預(yù)期的那樣，實(shí)驗(yàn)結(jié)果與計(jì)算結(jié)果很好地吻合，共同證明了抑制PLK1有潛力成為一種新穎的、選擇性的抗肝癌策略。
1.Roderick L. Beijersbergen, Lodewyk F.A. Wessels, and Rene Bernards 《Synthetic Lethality in Cancer Therapeutics》 doi：10.1146/annurev-cancerbio-042016-073434
2.Win Topatana , Sarun Juengpanich , Shijie Li, Mingyu Chen and Xiujun Cai《Advances in synthetic lethality for cancer therapy: cellular mechanism and clinical translation》 doi：10.1186/s13045-020-00956-5
