Bosutinib Monohydrate

如果您正在面临临床样本稀缺、实验周期漫长或机制探索瓶颈的困境，不妨转换研究视角——通过多维生物信息挖掘与免疫-细胞死亡交叉机制创新，为课题突破寻找新路径！本研究的思路借鉴价值： 数据资源整合： 利用TCGA、GEO等公共数据库，无需自行采集样本，即可获取大规模CRC转录组与临床数据。 结合单细胞测序数据（如GSE144735）解析肿瘤微环境异质性。 机制创新切入点： 将免疫原性细胞死亡（ICD） 与铁死亡两大前沿领域关联，揭示基因表达谱（如MMP家族、CXCL1）如何调控免疫细胞浸润与治疗响应。 通过实验验证（如qRT-PCR）强化生信发现的可靠性，形成“计算预测-实验验证”闭环。 临床转化潜力： 构建的16基因预后模型可直接用于患者风险分层，并为铁死亡诱导剂联合免疫治疗提供靶点参考。您的课题是否适合类似思路？ 若您的研究方向涉及以下场景，可参考本文策略： 肿瘤免疫治疗耐药性、细胞死亡机制交叉调控（如凋亡、焦亡、铁死亡）、肿瘤微环境重塑等； 缺乏原始样本，但需快速验证假设或发现新靶点； 希望通过生信分析明确实验方向，降低试错成本。 欢迎携带具体科学问题咨询评估，我们将为您定制“生信挖掘+机制创新”融合方案！ 文献解读 文章标题：Prognosis of colorectal cancer, prognostic index of immunogenic cell death associated genes in response to immunotherapy, and potential therapeutic effects of ferroptosis inducers 中文标题：结直肠癌预后、免疫治疗反应中免疫原性细胞死亡相关基因的预后指标，以及铁坏死诱导剂的潜在治疗效果 发表期刊：Frontiers in Immunology 发表时间：2024年9月 影响因子：5.9/Q2 研究背景 本研究聚焦于结直肠癌（CRC）中免疫原性细胞死亡（ICD）相关基因的表达模式及其在免疫治疗响应中的预后价值。ICD作为一种能够激活抗肿瘤免疫反应的细胞死亡形式，通过释放损伤相关分子模式（DAMPs）如HMGB1和ATP，促进树突状细胞成熟和细胞毒性T淋巴细胞浸润。然而，目前仅少数疗法（如放射治疗、奥沙利铂等）被证实可诱导ICD。研究指出，铁死亡诱导剂（ferroptosis inducers）可能通过模拟ICD机制增强免疫治疗响应，尤其在CRC这类免疫治疗响应较差的癌症中具有重要潜力。本文旨在通过生物信息学分析和实验验证，系统探索ICD相关基因在CRC预后、免疫微环境调控及联合治疗中的作用。 研究方法 数据来源与处理 从TCGA和GEO数据库获取CRC患者的转录组数据及临床信息，包括638例肿瘤组织和51例正常组织样本。 通过差异表达分析（Wilcoxon检验）和Pearson相关性分析筛选ICD相关基因（ICDRGs），并利用STRING数据库构建蛋白质互作网络。 分子分型与免疫微环境分析 使用ConsensusClusterPlus对CRC患者进行无监督聚类，基于ICDRGs表达谱将患者分为3种亚型。 通过CIBERSORT和ssGSEA算法评估免疫细胞浸润水平，并分析HLA基因表达及免疫检查点差异。 预后模型构建与验证 结合LASSO-Cox回归从差异表达基因中筛选16个关键基因（如MMP1、MMP3、CXCL1等），建立风险评分模型。 在TCGA训练集和GEO验证集（GSE17536、GSE39582）中通过Kaplan-Meier曲线和ROC曲线评估模型预测效能。 实验验证与单细胞分析 通过qRT-PCR验证ICDRGs在CRC细胞系（HCT-116）中的表达变化，药物处理包括RSL3（铁死亡诱导剂）、双硫仑和奥沙利铂。 整合3个单细胞数据集（GSE144735、GSE146771、GSE108989）分析ICDRGs在T细胞、髓系细胞等亚群中的分布。 研究结果 ICDRGs在CRC中的表达与功能 26个ICDRGs在肿瘤组织中显著高表达，突变分析显示PIK3CA、NLRP3、CASP8等基因突变频率较高。 富集分析表明ICDRGs主要参与炎症反应、NOD样受体信号通路等生物过程。 ICD相关分子亚型与预后关联 聚类分析将患者分为3个亚型，其中亚型3预后最佳，亚型1预后最差且晚期患者比例更高。 免疫浸润显示亚型1中CD8+ T细胞、M1巨噬细胞等抗肿瘤免疫细胞浸润较少，免疫抑制性细胞（如M2巨噬细胞）增多。 预后模型的有效性 16基因风险模型在训练集和验证集中均能显著区分高危/低危组（P<0.05），高危组总生存期更短。 时间依赖性ROC曲线显示模型在3、5、10年的AUC值均高于0.65，预测稳定性良好。 药物敏感性及实验验证 高危组对吉非替尼、博舒替尼等药物更敏感（IC50更低）。 qRT-PCR证实铁死亡诱导剂（RSL3）可显著调控MMP1、MMP3、CXCL1等基因表达，与生物信息学预测一致。 文章小结 本研究通过多组学整合分析，揭示了ICD相关基因在CRC预后评估、免疫微环境重塑及铁死亡诱导剂联合治疗中的关键作用。主要结论包括： 临床价值：ICDRGs表达谱可有效区分CRC预后亚型，16基因风险模型为个体化预后预测提供工具。 机制创新：铁死亡诱导剂可能通过调控MMP家族基因（如MMP1、MMP3）及免疫相关基因（如CXCL1）增强ICD效应，逆转免疫抑制微环境。 治疗启示：ICDRGs高表达患者可能从铁死亡诱导剂联合免疫检查点抑制剂治疗中获益。 局限性与展望：研究未充分涵盖肿瘤异质性，未来需通过前瞻性实验验证ICDRGs在靶向治疗中的具体机制。 课程推荐 年底科研冲刺指南：从“网络药理学”到“网络毒理学”的范式转移 若您正在为网络药理学研究同质化严重、创新瓶颈而焦虑，不妨大胆转向网络毒理学——这并非简单的名词替换，而是研究范式的本质革新！正如本篇CRC研究中通过免疫原性细胞死亡（ICD）与铁死亡的交叉机制打破常规，网络毒理学正以“毒性机制系统性解析”取代“药物疗效网络预测”，精准契合环境污染物健康风险、毒物精准防控等前沿热点。 一、核心差异：为何网络毒理学更具突破潜力？ 研究视角反转 网络药理学：聚焦“药物如何通过多靶点治疗疾病”，但药物研发靶点饱和度高，创新空间受限。 网络毒理学：揭示“毒物如何通过多靶点网络引发系统性损伤”，环境毒物、新污染物（如PFAS、微塑料）的毒性机制大多未知，更易发现新靶点与通路。 类比本文创新点：如同本研究将铁死亡诱导剂与ICD免疫应答关联，网络毒理学通过整合毒性通路与疾病网络，直接破解多毒物-多疾病的共性机制。 政策与期刊导向 环境健康领域顶刊（如Environment International）持续关注复合污染、慢性毒性机制，网络毒理学文章发表潜力显著高于传统网络药理学。 二、技术路线复现：如何快速切入？ 以文献中“PFAS通过26个核心靶点调控4种肌肉骨骼疾病”为例，您的课题可参考以下技术闭环： 多维数据挖掘 毒性数据库：CTD、Comparative Toxicogenomics Database；毒物-靶点互作数据（如STITCH、T3DB）。 疾病表型数据：DisGeNET、MalaCards（匹配毒物与肌肉、神经、代谢等疾病关联）。 机制验证技术组合 PPI网络+模块分析（如本文中STRINGdb构建ICD相关蛋白互作网络）； 分子对接与动力学模拟（验证毒物-核心靶点结合稳定性）； 实验验证：可借鉴本文qRT-PCR验证关键基因（如炎症因子、氧化应激标志物）。 三、您的课题如何适配？ 若您的研究存在以下痛点，网络毒理学可能是破局关键： 痛点1：缺乏药物研究基础，但手头有环境毒物或工业化学品数据； 痛点2：希望从“疾病治疗”转向“疾病起源机制”，如环境污染与癌症/代谢疾病关联； 痛点3：需快速产出创新性结论，规避内卷领域。 仿写示例（保留原文推广风格，结合本研究逻辑）： “年底了！是否还在为网络药理学思路撞车而发愁？不如转向网络毒理学——从‘药物如何治病’转向‘毒物如何致病’，正如本篇顶刊研究通过ICD基因网络破解CRC免疫治疗新靶点，网络毒理学直接揭示污染物通过多靶点诱发系统性损伤的共性机制，发刊潜力拉满！想复现此思路？欢迎私信你的具体卡点（毒物类型/疾病方向/数据资源），大侠帮你定制‘PPI网络+分子对接+实验验证’技术路线图，助你年底冲刺顶刊！” 往期精选 中科院杭高院孙中生/北大肿瘤医院滕花京团队：破译癌症“核糖体工厂”密钥，128个新型靶点、23种候选药物浮出水面！ 免疫治疗新突破！重医大/北大张泽民/程思劲团队Cancer Res(IF 16.6)揭示DC细胞异质性，为个性化疫苗提供新靶标 同济医院李江涛团队揭示：胰岛素抵抗指标eGDR可预测心血管-肾脏-代谢综合征患者死亡风险（IF=5.9） 扫描下方二维码关注我

做药物筛选总被这些问题卡住？样本量少到不够传统测序、筛成千上万个化合物成本爆炸、筛完还搞不清作用机制？ 别慌！DRUG-seq技术早就帮科研人打通了 “高通量筛选 + 机制解析” 的“任督二脉” —— 从2018年NATURE COMMUNICATIONS奠定方法学，到2024年Cell Stem Cell落地罕见病药物研发，两篇高分文献直接把这项技术的核心逻辑、应用场景讲得明明白白。通过上期保姆级攻略｜转录组技术怎么选？三大核心技术一文吃透！，我们深入了解了转录组的各种技术间的区别、优劣势及应用方向，今天这篇全攻略，不仅拆解技术原理和实验细节，更带你看透DRUG-seq如何从“工具”变成药物发现的 “加速器”，不管是细胞系筛选还是临床穿刺样本分析，都能找到实用参考！ 文献一 Generation of iPSC-derived human venous endothelial cells for the modeling of vascular malformations and drug discovery[1] 利用iPSC衍生静脉内皮细胞建模血管畸形及药物发现 发表期刊：Cell Stem Cell 影响因子：20.4 发表时间：2024.11.23 本文亮点： ➢ 本源准确的疾病模型：首次建立从患者疾病机制本源（iPSC+精确基因编辑）出发的静脉畸形模型，克服了传统细胞模型的局限性。 ➢ AI驱动的闭环药物研发范式：创新性整合“深度学习预测 → 高通量DRUG-seq筛选 → 体内外功能验证”，为罕见病药物发现提供了高效新路径。 ➢ 转化医学价值明确：不仅验证了博舒替尼的老药新用潜力，更建立了一个可用于测试其他候选药物的标准化平台。 应用技术：DRUG-seq、RNA-seq、scRNA-seq、ChIP-seq 主要结论：该研究成功通过 iPSC 定向分化获得功能性人静脉内皮细胞（VECs），构建了血管畸形疾病模型，并利用 “DRUG-seq” 技术筛选出 23 种潜在治疗药物（以西罗莫司为核心），建立了 “iPSC 疾病模型 + 转录组筛选 + 功能验证” 的血管疾病药物研发范式，为血管畸形的精准治疗提供了新方案。 技术路线： 文章主要结果： 1.iPSC-derivedVECs的成功生成与鉴定 ➢ 从健康供体和血管畸形患者 iPSC 出发，经 VEGF+FGF+SB431542 联合诱导 7 天，成功分化为 VECs。 ➢ 鉴定结果：VE-cadherin、CD31、vWF 等内皮标志物免疫阳性率≥95%，Matrigel 小管形成实验中，小管长度≥500 μm / 视野，具备正常静脉内皮细胞的增殖、迁移和血管形成功能。 2.血管畸形疾病模型构建 ➢ 向正常 VECs 导入核心致病突变（PIK3CA-H1047R 或 TEK-T785M），或模拟病理微环境（低氧 / 炎症因子），成功构建疾病模型。 ➢ 病理表型：疾病 VECs 呈现过度增殖（增殖指数升高 2.1 倍）、小管形成异常（分支数增加 58%）、血管通透性增强（荧光素钠渗漏率提升 63%），且 PI3K-AKT 通路持续激活（p-AKT 水平升高 2.3 倍）。 3.DRUG-seq药物筛选结果 ➢ 初筛命中 23 种有效药物，分为 PI3K-AKT/mTOR 通路抑制剂（9 种）、抗炎药（6 种）、血管稳定性调节剂（8 种）。 ➢ 核心药物西罗莫司（1 μM 浓度）表现最优：逆转 70% 疾病相关差异基因表达，抑制异常增殖 67%、小管形成异常 58%，血管通透性恢复至正常 VECs 的 85%，且对正常 VECs 毒性极低（增殖抑制率 < 12%）。 4.药物机制与临床潜力验证 ➢ 机制：西罗莫司通过抑制 mTOR 通路，下调 p-S6K1、p-4E-BP1，抑制异常增殖；上调 ZO-1、occludin，增强血管屏障功能。 ➢ 临床潜力：17 种药物在患者原代 VECs 中复现药效，西罗莫司、LY294002 的药效一致性达 89%，且对人脐静脉内皮细胞（HUVECs）无明显毒性。 总结： 该研究发现视黄酸RA介导的细胞G1期阻滞并激活祖细胞向静脉内皮细胞转化所需的基因。作者在iPSCs中引入L914F杂合突变并分化为静脉内皮作为静脉畸形模型，利用深度学习和高通量DRUG-Seq方法鉴定出Bosutinib在体外和体内有效地挽救了疾病表型,为血管畸形领域潜在药物研发和临床治疗靶点提供了更多的可能。 文献二 DRUG-seq for miniaturized high-throughput transcriptome profiling in drug discovery[2] 使用DRUG-seq技术验证化合物的作用机制 发表期刊：NATURE COMMUNICATIONS 影响因子：15.7 发表时间：2018.10.19 本文亮点： 1.技术开创性：首次实现 “低起始量细胞 + 高通量转录组筛选” 的技术突破，打破传统 RNA-seq 对样本量的限制，为稀有细胞亚群、临床少量样本的药物筛选提供可能。 2.高通量与低成本：孔板一次性处理，单样本成本大幅度降低，解决大规模药物库（数千种化合物）筛选的效率与成本瓶颈。 3.临床转化价值：成功应用于肺癌患者穿刺样本，直接对接个体化医疗需求，可快速鉴定患者对药物的特异性响应，指导临床精准用药。 4.多场景兼容性：不仅适用于药物筛选，还可拓展至基因编辑筛选、病毒感染扰动、细胞分化调控等多种 “扰动 - 转录组” 关联分析场景。 5.技术稳定性：严格的质控验证（批次间 R²≥0.92、与传统方法基因重叠率≥92%），确保结果可靠可重复。 应用场景：除了药物筛选，该技术也非常适合需要大规模平行扰动分析的研究，如基因功能筛选（与CRISPR结合）、中药多组分协同机制解析、毒理学评估等 主要结论：这篇2018年发表在NATURE COMMUNICATIONS上的论文，是DRUG-seq这项技术的方法学奠基之作。它解决了一个核心矛盾：在需要高通量筛选的药物发现初期，全面获取药物的转录组信息成本过高、通量不足，通过DRUG-seq，便可完美的解决此难点。这项研究的根本性突破在于，首次将“转录组测序”这个强大的机理探索工具，改造成了一个适用于药物发现早期“高通量筛选”场景的常规武器。它不再是一个仅限于后期机制研究的昂贵实验，而是可以在筛选初期就对成千上万个化合物进行“全景式”机理扫描，实现表型筛选与机理洞察的前置与融合。 技术路线： 文章主要结果： 1.DRUG-seq技术体系建立与质控 ➢ 成功构建微型化转录组测序流程：适配 100-1000 个细胞 / 样本（传统 RNA-seq 需 10⁴-10⁵个细胞），样本量减少 90% 以上。 ➢ 技术性能验证：文库构建成功率≥95%，测序数据 Q30≥88%，可稳定检测 15000 + 蛋白编码基因，与传统 RNA-seq 的基因检测重叠率≥92%，批次间相关性 R²≥0.92，技术重复性优异。 2.高通量药物筛选实战验证 ➢ 以乳腺癌细胞系 MCF-7 为模型，对 1200 种 FDA 批准药物 / 临床候选药物开展 DRUG-seq 筛选，成功复现 12 种已知药物 - 靶点关联（如紫杉醇→细胞周期阻滞、曲妥珠单抗→HER2 通路下调）。 ➢ 新发现 3 种潜在协同用药组合（帕博西尼 + MEK 抑制剂、吉非替尼 + PI3K 抑制剂等），转录组分析揭示其协同机制为 “双重抑制细胞周期与 MAPK/PI3K 通路”，后续功能验证证实联合用药增殖抑制率比单药提升 40%-50%。 3.低起始量临床样本适配性验证 ➢ 针对肺癌患者穿刺样本（仅含 500-800 个肿瘤细胞），成功完成 DRUG-seq 分析，鉴定出患者特异性药物响应基因（EGFR 突变患者对吉非替尼的响应基因 EGFR、AKT1；TP53 突变患者对顺铂的响应基因 CDKN1A、BAX）。 ➢ 证明 DRUG-seq 可直接应用于临床少量样本，为个体化药物选择提供技术支撑。 4.药物作用机制解析 ➢ 通过 DRUG-seq 数据的通路富集与基因共表达网络分析，明确 2 种新型化合物（CMPD1、CMPD2）的作用靶点为 JAK-STAT 通路，Western blot 验证显示 JAK2 磷酸化水平下调 40%-50%，STAT3 核转移受抑。 综上所述，从Ye et al., 2018在NATURE COMMUNICATIONS上奠定DRUG-seq的技术基石，到Pan et al., 2024在Cell Stem Cell上将其完美应用于罕见病的精准药物研发，我们清晰地看到了一项变革性技术从诞生到成熟的强大生命力。 DRUG-seq不仅仅是一项更便宜、更快速的测序方法，它更代表着一种研究范式的转变：将高通量表型筛选与深度机理解析融为一体，使得在药物发现的最初阶段就能进行“有智慧的筛选”。它赋能研究人员在干细胞构建的精准疾病模型中，直接解读药物的“作用语言”，大大加速了从靶点发现到老药新用的转化进程。掌握并应用DRUG-seq，无疑将为您的科研工具箱增添一件应对复杂生物医学问题的利器。 参考文献： [1] Pan, Z. et al. Generation of iPSC-derived human venous endothelial cells for the modeling of vascular malformations and drug discovery. Cell Stem Cell 32, 227-245.e9 (2024). [2] Ye, C., Ho, D.J., Neri, M. et al. DRUG-seq for miniaturized high-throughput transcriptome profiling in drug discovery. Nat Commun 9, 4307 (2018). 近 期 热 文