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使用高内涵成像(HCI)扩展基于表型的药物发现(PDD)

使用高内涵成像(HCI)扩展基于表型的药物发现(PDD)

现代化高内涵成像(HCI)和分析平台可同时对数以千计的细胞(包括3D体外模型)进行多参数可视化和量化分析。这些整合的信息有助于对单药和联合用药的作用机制、毒性、协同作用以及脱靶效应的深入了解。

在本文中,我们探讨了使用HCI来扩展基于表型的药物发现(PDD)的优势。使用这种方法,研究人员可以高通量地观察和分析药物诱导的表型变化。

优于基于靶点的药物发现(TBDD)

基于靶点的药物发现(TBDD)策略通常需要使用生化测定来评价化合物与已知生物学目标靶点的结合情况以及理想条件下的疾病相关性。

相比之下,PDD 是在靶点未知的情况下,通过鉴别能在生理环境中诱导细胞发生特定表型变化的化合物来进行。

由于靶点通常是未知的,因此一直以来都是使用基于表型的方法进行药物发现。然而,随着基因组时代的到来,由于“可成药”分子靶点的数量大大增加,TBDD 成为主导方法。

尽管 TBDD 方法取得了巨大成功,但也有人认为,将药物发现着重在单一靶点一定程度上导致了药物的高失败率。因为化合物经常与多个靶蛋白和通路相互作用,由此产生的脱靶效应会对有效性、安全性以及最终向临床和市场的转化产生负面影响。

有趣的是,一项综合分析显示,在小分子新药(first-in-class)的发现过程中,基于表型的筛选方法优于基于靶点的方法,尽管主要策略是基于靶点的方法。这也证实了,基于表型的方法对药物发现工作仍具有高度相关性和价值,因为该方法让科学家能获得更全面的研究用化合物信息。

使用 HCI 扩展 PDD

细胞表型变化是可以观察的,但其复杂性状受多种内在和外在因素的调节。随着对 PDD 的再次关注,有必要采用一些能够对数千个细胞的各种表型进行数据采集和分析的技术。

前一篇文章所述,HCI 全面描述了基于图像的自动化高通量技术,而高内涵分析(high-content analysis, HCA)则应用于HCI数据的多参数算法,可以在复杂的细胞结构和微环境中厘清细胞的生理学特征。

简而言之,技术进步带来了一些新的工具,这些工具可以同时评估使用荧光染料的单个细胞(包括之前所述的 3D 类器官)的多个分子参数,包括细胞形态和细胞核形态、受体内吞、细胞活力、细胞周期状态、蛋白质聚集等。

HCI 需要专门的设备和软件来进行图像采集和复杂分析。冠科生物建立了一个可定制、可扩展的HCI平台,该平台可用于评估化合物的活性、毒性、协同效应、作用机制和脱靶效应。

该平台可兼容:

  • 384孔板,并集成自动加液处理器(例如,Apricot S3、CyBio Felix 和 Tecan Fluent)
  • 基于微孔板和流式细胞仪的检测系统(例如,Tecan Infinite 200 Pro、Molecular Devices SpectraMax iD3、Luminex Guava FACS)
  • 先进的高内涵成像仪(例如,Molecular Devices ImageXpress Micro XLS、ImageXpress Micro Confocal),可在单次实验中读取 500多种表型变化。

HCI 可用于评估多种类型的药物,包括抗体、小分子和抗体偶联药物。化合物可单独应用于细胞,也可与旨在增强或超越传统固定终点测定的读数结合使用。

例如,可以设计一个以 HCI 的细胞核计数为读值的简单剂量反应实验,以合并 300多个其他的表型数据,推动更深层次的分析。HCI 与剂量反应测量的结合还增加了疗效组的可见性,并为发现临床相关生物标志物提供了机会。还可以评估更高级的表型变化,例如肿瘤形态与细胞核形态、受体内吞、蛋白质聚集、上皮形成及其厚度、细胞极性、肿胀和侵袭等。

3D HCI

尽管高通量药物筛选和 HCI 通常与传统的 2D 培养系统一起使用,但 HCI 也可与 3D 体外模型结合使用。这些模型的临床相关性更高,尤其是人源肿瘤类器官。与 2D 单层细胞培养不同,置于 3D 环境中的细胞组装成的形态和生理结构类似于原生组织,表现出遗传和表型稳定性,且对患者药物反应的预测率更高。

与传统细胞系相似,类器官也可长期冻存,“活的生物样本库”已成为临床前研究的宝贵工具。冠科生物的 HCI 平台依托于大型 3D 培养生物样本库(例如,经典细胞系源球体、类器官和患者来源肿瘤模型),其中许多模型都有组织病理学、基因组和转录组数据,有助于模型的筛选。通过在 3D 模型中分析数百个表型特征,研究人员能够更深入地了解化合物的体外效应,同时忠实地模拟体内环境,更准确地预测体内药物反应。

Herpers 等人(2022)最新的一项研究中,证实了 HCI 与 3D 类器官结合使用的价值。在结直肠癌类器官和匹配正常类器官的组合检测中,研究人员筛选出了 500多种候选治疗性抗体。依据 HCI 提供的功能评估,鉴定出了一种新型双特异性抗体,能引发特定 LGR5+ 肿瘤干细胞中的 EGFR 降解,同时证明了其对健康 LGR5+ 结肠干细胞的毒性很小。

除单一细胞培养外,免疫类器官-免疫细胞共培养也可与 HCI一起使用,评价免疫肿瘤学药物的有效性。例如,可测试化合物调节T细胞迁移至肿瘤、免疫细胞启动、肿瘤细胞杀伤和髓样细胞极化的能力。HCI 的价值不仅仅应用在肿瘤学,目前已有常染色体显性多囊肾病和囊性纤维化等疾病的 3D 模型。创新的 3D 管腔膨胀测定提供了一种易于扩展的读取方式,且可用于识别潜在治疗方法的在靶效应和脱靶效应。

结论

HCI 和 HCA 为研究人员提供了可同时对数千个细胞进行多参数可视化和量化分析的技术。这些技术正被应用于 PDD 策略,研究人员因此能够更深入地了解化合物的体外效应,同时在与 3D 模型配合使用时,能够更忠实地模仿体内环境,最终更准确地预测体内药物反应。

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