編者按

自2012年基因編輯技術被發現以來，一直被認為是藥物發現的轉折點。事實上，CRISPR基因編輯技術具有前所未有的能力，可以通過系統地測試靶向基因改變的細胞效應來探究疾病的機制基礎。特別是，癌癥特有的疾病特征，很容易被大規模并行的CRISPR基因篩查所利用。在這些篩選中，與同一測試池中的其他細胞相比，攜帶指導RNA的單個細胞也可以作為感興趣的DNA編輯的條形碼，可能會獲得競爭性或減少的增殖優勢。癌癥細胞系（CCLs）和癌癥衍生組織中產生的基因圖譜現在支持新藥開發合理化的異常速度和經濟性，并可能縮短試驗臺到試驗臺的時間。

今天，我們分享德克薩斯大學西南醫學中心、加州大學圣地亞哥分校、多倫多大學Jason Moffat研究團隊發表在Science的一項研究——“Impact of CRISPR in cancer drug discovery”，該研究闡述了基因編輯技術在癌癥藥物發現中的巨大作用，強調了精確的基因編輯可以大規模地平行識別促進癌癥的基因?；贑RISPR基因編輯技術的癌癥細胞系篩選，以及細胞生長等表型讀數，可以促進發現可能成為治療靶點的基因相互作用，這些數據集和其他信息的機器學習可用于模擬藥物對腫瘤微環境的影響，并更好地預測對患者的影響。

文章題目

Impact of CRISPR in cancer drug discovery

雜志：Science（IF=44.7）

發表時間：2024年10月24日

作者：Jason Moffat, Alexis C. Komor，Lawrence Lum Authors Info & Affiliations

單位：德克薩斯大學西南醫學中心、加州大學圣地亞哥分校、多倫多大學等

01、研究成果

當觀察到的給定雙突變體（在同一基因或兩個不同基因中包含兩個突變的癌癥細胞）的適應度表型偏離基于兩個單突變體表型之和的預期表型時，就會發生遺傳相互作用（GI）。如果雙突變體的增殖比預期的要好，則該基因對被認為表現出陽性GI。相反，陰性GI與增殖缺陷有關，增殖缺陷比單基因突變效應預期的更嚴重。這可以從合成疾?。毎婊盥式档停┑阶顦O端的合成致死性（細胞死亡）。合成致死性GIs代表了一個挖掘不足的潛在靶點來源，并基于癌癥基因依賴圖譜獲得了關注，該圖譜是使用CCL中的大規模單基因擾動屏幕構建的。此外，假設與癌癥細胞中觀察到的相比，正常組織的健康對此類GI的依賴程度較低，則此類機會有可能支持創建具有更大治療窗口（具有可耐受毒性的有效藥物劑量范圍）的藥物。

GI概念可以擴展到給定表型的許多突變相互作用，因此即使在CRISPR基因編輯技術的幫助下，也能迅速超越人類細胞中任何系統實驗方法的極限。與此同時，推理或機器學習方法可以幫助填補這些空白。事實上，目前的目標就是使用機器學習模型創建個性化治療，這些模型參考CCL表型數據庫（如DepMap）和從腫瘤中檢索的基因組序列信息來預測藥物反應。盡管在腫瘤學領域，基于癌癥細胞適應度和增殖，GIs通常與合成致死性相關，但在專注于其他適應表型（如胚胎和成人發育）的遺傳學觀察中，出現了GIs的證據。

圖1 基因編輯技術可用于探索藥物靶標

此外，作者指出，還可以使用串聯基因CRISPR微擾技術對GI進行編目，該技術可以識別單基因消除方法無法識別的潛在藥物靶點。這些篩查解決了重要的生物學問題，包括CRISPR基因編輯技術介導的DNA損傷反應對篩查結果解釋的不利影響；冗余基因（paralogs）的作用，可能使癌細胞能夠承受任何一個paralogs基因的缺失；以及發現可作為治療靶點的GI。使用這種串聯基因擾動篩選出現的藥物開發新機會包括DUSP4/6（雙特異性磷酸酶4和6）酶，這些酶被證明可以共同促進突變NRAS（神經母細胞瘤ras病毒癌基因同源物）或BRAF（B-Raf原癌基因，絲氨酸/蘇氨酸激酶）的致癌活性。鑒于在整個基因組中生成數據矩陣需要大量的組合雙基因擾動排列，針對有限數量的特定基因類（如轉錄因子或磷酸化酶）的CRISPR基因編輯文庫應有助于實現組合基因擾動事件的飽和水平，從而提高這些具有挑戰性的篩選中的基因覆蓋率（圖1）。

識別GIs的另一種方法是建立含有癌癥相關突變的等基因（其他基因相同）細胞系，并用全基因組微擾庫對其進行篩選，以推斷GIs。這種方法的優點是，可以精確定義與癌癥相關的常見突變——查詢，并在實驗室之間共享細胞系以進行后續研究。這種等基因方法是使用基于全基因組RNA干擾的篩查開創的，該篩查通過靶向信使RNA進行降解來沉默基因表達。最近，這種方法已被用于使用全基因組CRISPR篩選來鑒定與脂肪酸代謝相關的GI，并正在積極研究作為治療靶點。

類器官捕獲了完整腫瘤的重要特征，這些特征在CCL中經常丟失。它們是由自我更新的細胞產生的，這些細胞保留了不斷細化二次細胞類型的能力。因此，在類器官中使用CRISPR基因編輯技術選擇性耗竭潛在的抗癌靶點可以產生復雜的表型，更精確地捕捉具有完整細胞結構的腫瘤中靶點失活的影響。類似地，應用于類器官（或三維細胞培養中的癌癥細胞系）的大規模平行基因篩選可以提供一種方法來識別在更多生理條件下支持癌癥細胞行為的基因。因此，此類類器官篩查有可能鑒定出在典型CCL培養條件下未報告的基因。然而，在這些更具挑戰性的生長環境下（即使用細胞外基質支持、更專業的培養基配方）執行基因組規模篩查的困難限制了聯合體生成類似CCL的全面遺傳數據庫的機會。在體內進行的CRISPR基因編輯篩選也被證明是揭示癌癥進展調節劑的一種強大方法，這些調節劑不一定在癌癥中發現，而是在宿主細胞中發現。

CRISPR基因編輯技術能夠快速、系統地說明癌細胞的選擇性遺傳脆弱性，既有癌癥類型依賴性的形式，也有合成致命相互作用的形式，這促使藥物開發人員將新的遺傳觀察結果與在患者中產生類似選擇性反應的治療劑相匹配。因此，代表非典型或難以培養的細菌靶點的基因，如決定細胞類型的轉錄因子，在對這些基因在癌癥中的功能有更大信心的基礎上，加倍努力開發藥物。然而，嵌入未來藥物開發中的CRISPR基因編輯技術平臺也可以通過大規模并行基準測試靶向和靶外效應來加速基因到藥物的時間線，以識別意想不到的機會或威脅。

此外，堿基和引物編輯技術的出現使得能夠系統地評估藥物活性，以對抗編碼已驗證癌基因和腫瘤抑制因子的整個基因序列中的靶向堿基對置換，從而了解癌癥中潛在的先天性和所需的抗藥性突變，以及患者對給定藥物的反應可能性。盡管本文沒有討論，但基于CRISPR基因編輯的療法也可能被用來解決以前難以治療的藥物靶點，這些靶點不適合更傳統的基于小分子的方法。

因此，盡管CRISPR基因編輯生成的功能目錄縮短了識別潛在藥物靶點的時間，但CRISPR衍生技術的持續進化對于將這一新發現的知識轉化為下一代藥物至關重要。

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