癌癥中有數(shù)百萬(wàn)種突變和其他遺傳變異。然而，與無(wú)害的“乘客”相比，了解這些突變中的哪些是有影響的腫瘤“驅(qū)動(dòng)因素”，以及每個(gè)驅(qū)動(dòng)因素對(duì)癌細(xì)胞的作用，一直是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的工作。許多研究依賴(lài)于定制的、耗時(shí)的、特定于基因的方法，這些方法為給定突變的更廣泛的功能影響提供一維視圖?；蛘撸?jì)算預(yù)測(cè)可以提供功能性見(jiàn)解，但這些發(fā)現(xiàn)必須通過(guò)實(shí)驗(yàn)來(lái)證實(shí)。
現(xiàn)在，在《自然生物技術(shù)》雜志上發(fā)表的一份報(bào)告中，麻省理工學(xué)院和哈佛大學(xué)布羅德研究所的一個(gè)研究小組公布了一種大規(guī)模、高分辨率的方法，用于同時(shí)對(duì)大量蛋白質(zhì)編碼突變進(jìn)行功能評(píng)估，該方法可以返回豐富的表型信息和這可能被用來(lái)研究癌癥和其他疾病中任何基因的任何突變。他們通過(guò)癌細(xì)胞系的概念驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)獲得的結(jié)果還表明，個(gè)體突變不僅可以對(duì)其受影響的基因產(chǎn)生一系列影響還涉及分子途徑和整個(gè)細(xì)胞狀態(tài)，并為長(zhǎng)期接受的將癌癥突變分為所謂的“驅(qū)動(dòng)程序”和“乘客”的做法增加了細(xì)微差別。
“當(dāng)你查看來(lái)自患者腫瘤的基因數(shù)據(jù)時(shí)，你會(huì)發(fā)現(xiàn)大多數(shù)與癌癥相關(guān)的突變實(shí)際上非常罕見(jiàn)，這意味著我們對(duì)這些突變的作用知之甚少，”Broad 癌癥項(xiàng)目的 Jesse Boehm 說(shuō)，他是該研究的共同高級(jí)作者，Aviv Regev 是現(xiàn)在在羅氏集團(tuán)成員基因泰克的廣泛核心研究所成員。“要使癌癥精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)成為現(xiàn)實(shí)，我們需要對(duì)每種突變的功能有深入的了解，但一項(xiàng)重大挑戰(zhàn)是定義一種可以在實(shí)驗(yàn)室中以所需規(guī)模實(shí)施的實(shí)驗(yàn)方法。這種新方法可能是我們需要的工具。”
這種稱(chēng)為基于單細(xì)胞表達(dá)的變異影響表型分析 (sc-eVIP) 的新方法建立在 Perturb-seq 的基礎(chǔ)上——一種由 Regev 及其同事在 2016 年開(kāi)發(fā)的方法，用于操縱基因并使用高通量單基因探索這些操縱的后果細(xì)胞 RNA 測(cè)序和 eVIP，這是 Boehm 及其同事在 2016 年開(kāi)發(fā)的一種方法，用于使用 RNA 測(cè)量來(lái)分析小規(guī)模的癌癥變異。雖然 Perturb-seq 分析最初依靠 CRISPR 將突變引入細(xì)胞，但 sc-eVIP 團(tuán)隊(duì)采用了一種基于過(guò)表達(dá)的方法，為每個(gè)感興趣的突變?cè)O(shè)計(jì) DNA 條形碼基因構(gòu)建體，并將它們引入細(xì)胞池中，從而細(xì)胞以高于正常水平表達(dá)突變基因。
然后通過(guò)使用單細(xì)胞 RNA 測(cè)序記錄每個(gè)受干擾細(xì)胞的表達(dá)譜，該團(tuán)隊(duì)既可以識(shí)別給定細(xì)胞攜帶的突變(基于構(gòu)建體的獨(dú)特條形碼)，又可以檢查突變對(duì)細(xì)胞整體表達(dá)狀態(tài)的更廣泛影響。這種方法提供了突變對(duì)各種分子途徑和回路的影響的高度詳細(xì)的視圖，并且不需要針對(duì)所研究的每個(gè)新基因進(jìn)行調(diào)整。
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