单细胞成像,完全确定肿瘤微代谢状态

单细胞成像,完全确定肿瘤微代谢状态
信用:H. Kondo et。al。CELL报告2月16日,2021年

许多大型制药公司能够在创纪录的时间内推出针对SARS-CoV-2的疫苗,这是通过重组现有的实验性mRNA基因疗法来携带新的有效载荷。虽然这些癌症疫苗最初编码的是单一RNA分子新抗原拼接体,可以最佳地呈现在特定的HLA受体上,以增强CD8+ T细胞的抗肿瘤反应,但它们现在可以提供刺突蛋白受体结合域的优化版本,以激发保护性中和抗体的产生。

但事情并没有到此结束。这些公司也一直在努力重新利用其精简的药物研发管道进行筛选在记录时间内可能阻断SARS感染,生命周期或炎症后遗症。作为疫苗战役的获奖者,现在开始出现的疫苗战斗和治疗挑战,这是一个受启发行业现在的战争重新获得了战争以新的活力和目标。

星期一,我们报告了新技术,就像Mission Bio的tapstri平台,这使得同时评估蛋白质生物标记物和在癌症的整个生命周期。虽然这种信息对于调整疗法至关重要,但在异构肿瘤内出现新的抗性克隆时,故事还有更多。细胞的遗传分析表明它是什么有能力做的,即它可以使用哪些基板,以及他们绝对需要的基板 - 但不是那么多实际上在任何特定时间做。换句话说,它表明它们在最顶层代谢底物的速度快速,这将是通过糖醇分解,有氧糖酵解或线粒体氧化磷酸化。

成像模态,如(18F-FDG PET),计算机断层扫描和超极化成像(MRI)一直是区分肿瘤中代谢态的宝贵工具,但它们完全缺乏足够的分辨率来研究细胞水平的异质性。为此,研究人员需要细胞培养和体内模型,其中可以成像单独标记的细胞。在最近的一篇文章中细胞报告在美国,研究人员已经完善了一项技术,可以精确地做到这一点。

肿瘤中的糖酵解经常上调,导致细胞增殖所需的代谢中间体的生物合成增加。通过采集激活突变,通过获取活性突变,通过采集负调节磷酸酶PTEN中的突变,或由于增加受体酪氨酸激酶信号传导的结果,通过获取活化突变,或作为增加的受体酪氨酸激酶信号传导的结果来实现这一点。磷脂酰肌醇3-激酶信号传导。PI3K信号传导部分通过AKT(蛋白激酶B)作用,以增强糖酵解通量,以及通过最终控制肌动蛋白骨架和局部膜动力学的其他介质。在雌激素受体阳性肿瘤(ER +)中,现在已经批准了几种PI3K抑制剂作为治疗,这也可以探索更多的抗性三阴性肿瘤亚型。

研究人员使用葡萄糖荧光共振能量转移(FRET)成像,代谢组科,反应性氧物质检测和线粒体膜潜在荧光成像(用TMRE标记)的组合方法来定义单个细胞水平的肿瘤异质性。它们还使用流式细胞术以分离出高葡萄糖浓度细胞以进行培养以进行更具体的分析。MCF-7乳腺癌细胞在不同种类的培养基中培养以反射不同的肿瘤环境,然后将培养物注入到小鼠的乳腺脂肪垫中。将肿瘤细胞系植入到原产地(称为原位模型)的物种和组织中,可以保持正常的免疫肿瘤相互作用。

或者,患者衍生的异种移植物(PDX)也可以植入免疫抑制的小鼠模型中以在定义的设置中评估人类癌症。传统上,癌细胞被皮下植入,以便在小鼠中进行方便的研究。然而,这些肿瘤过早溃疡,过早地终止了该研究。新的测定协议喜欢Subqurior.在这种方法中,细胞被直接注射到乳腺脂肪垫的基质中各种癌症的模型。

研究人员发现肿瘤散布着不同的高葡萄糖和低葡萄糖细胞的区域,使其状态保持大于10小时。这些代谢态证明,患有细胞的遗传症,甚至相邻的细胞也可能是完全不同的。研究人员怀疑遗传性代谢态的基础可能是表观遗传调节。通过测试几种抑制剂,它们发现,虽然PI3K抑制截止了许多细胞,但当同时抑制某些“溴毒素”蛋白质时,获得了更好的结果。溴染色剂是110个氨基酸基序,识别组蛋白的N-末端尾部的表观遗传乙酰化标记。当丙氨酰乙酰化的菠萝蛋白酶“读者”出来时,细胞可以是对PI3K抑制的难治性。已经鉴定了至少43个溴琼脂蛋白,许多组蛋白乙酰转移酶迄今已经确定。

研究人员观察到,处于不同状态的癌细胞有不同的弱点。他们发现,高糖细胞特别依赖细胞外丙酮酸,但这种脆弱性在低糖癌细胞或间质成纤维细胞的存在下被掩盖了。丙酮酸脱氢酶的调节因子之一是Akt激酶,这可能为治疗这些癌症提供了额外的方法。单细胞遗传和蛋白质标记物多ohmics预测因子与脚踏单细胞代谢的结合,最终将提供战胜任何癌症所需的全面见解。


进一步探索

为了改善免疫疗法,研究人员希望改变免疫细胞对糖的获取途径

更多信息:Hiroshi Kondo等。单细胞分离的成像显示糖酵解的肿瘤内异质性,代谢状态之间的转变及其调节机制,细胞报告(2021)。DOI:10.1016 / J.CELREP.2021.108750
期刊信息: 细胞报告

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引用:完全定义肿瘤微代谢状态的单细胞成像(2021年2月24日),2021年4月22日从//www.puressens.com/news/2021-02-single-cell-imaging-tumor-micro-metabolic-state.html检索
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