Miniature Short Hairpin RNA Screens to Characterize Antiproliferative Drugs
Notice bibliographique
Résumé
The application of new proteomics and genomics technologies support a view in which few drugs act solely by inhibiting a single cellular target. Indeed, drug activity is modulated by complex, often incompletely understood cellular mechanisms. Therefore, efforts to decipher mode of action through genetic perturbation such as RNAi typically yields "hits" that fall into several categories. Of particular interest to the present study, we aimed to characterize secondary activities of drugs on cells. Inhibiting a known target can result in clinically relevant synthetic phenotypes. In one scenario, drug perturbation could, for example, improperly activate a protein that normally inhibits a particular kinase. In other cases, additional, lower affinity targets can be inhibited as in the example of inhibition of c-Kit observed in Bcr-Abl-positive cells treated with Gleevec. Drug transport and metabolism also play an important role in the way any chemicals act within the cells. Finally, RNAi per se can also affect cell fitness by more general off-target effects, e.g., via the modulation of apoptosis or DNA damage repair. Regardless of the root cause of these unwanted effects, understanding the scope of a drug's activity and polypharmacology is essential for better understanding its mechanism(s) of action, and such information can guide development of improved therapies. We describe a rapid, cost-effective approach to characterize primary and secondary effects of small-molecules by using small-scale libraries of virally integrated short hairpin RNAs. We demonstrate this principle using a "minipool" composed of shRNAs that target the genes encoding the reported protein targets of approved drugs. Among the 28 known reported drug-target pairs, we successfully identify 40% of the targets described in the literature and uncover several unanticipated drug-target interactions based on drug-induced synthetic lethality. We provide a detailed protocol for performing such screens and for analyzing the data. This cost-effective approach to mammalian knockdown screens, combined with the increasing maturation of RNAi technology will expand the accessibility of similar approaches in academic settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».