加利福尼亚大学旧金山分校(UCSF)的研究人员表示，他们设计了一个大型屏幕，可以识别出合并时有效的癌症杀手药物，但单独使用时效果不佳。使用这种技术，科学家通过联合使用仅用作单药治疗时部分有效的药物来消灭血癌和某些实体肿瘤细胞。这项努力是加州大学旧金山分校研究人员之间的跨学科合作，在细胞报告中的一项研究(“ 高复杂性shRNA文库和癌症中的PI3激酶抑制：高保真合成致死性预测 ”)中进行了描述。

“解除管制的信号转导是癌症的标志，其复杂性和互联性意味着应该考虑联合治疗，但是以用户友好的方式需要覆盖复杂性的大量数据。在这里，我们通过使用每个基因靶标含有30个独立shRNA的超复杂shRNA文库进行饱和筛选，提供具有PI3激酶信号转导抑制剂的合成致死性的可搜索数据库资源。我们专注于Ras-PI3激酶信号传导与T细胞白血病作为筛选平台，出于多种临床和实验原因，“研究者写道。

“我们的资源预测多种基于组合的疗法具有高保真度，其中十种我们用小分子抑制剂证实。包括生化测定，以及IPI145(duvelisib)抑制剂。我们揭示了PI3激酶抑制剂GDC0941(pictilisib)和微管蛋白抑制剂长春新碱之间协同作用的机制，并证明了五种癌症类型的28种细胞系和临床前白血病小鼠试验中的功效的广泛协同作用。

当科学家开发出第一种靶向癌症疗法(干扰癌症依赖于生长和存活的特定生物回路的药物)时，许多人认为它们最终导致了癌症。但是，根据加州大学旧金山分校解剖学系教授，新研究的资深作者Jeroen Roose博士的说法，癌症是一种聪明的疾病，它可以通过“重新布线”来避开这些精确药物，以避开被这些药物关闭的电路。

“许多癌症要么无法对单一靶向治疗做出反应，要么在最初做出反应后获得抗药性。结合靶向治疗的观点远比单药治疗方法更有效。我们想要执行具有饱和覆盖的屏幕，以准确了解应该探索哪些组合，“Roose说。

科学家已经发现，当他们针对两种不同药物的两个不同的药物 - 每种药物本身都不充分 - 时，总体效应可能大于其各部分的总和。然而，弄清楚哪些药物可以协同杀死癌症仍然是一个挑战。

为了证明他们的筛查系统的力量，科学家们寻找可以联合起来杀死侵袭性血癌T细胞急性淋巴细胞白血病(T-ALL)的靶向疗法。他们的狩猎开始于一种靶向PI3K的药物，PI3K是一种促进许多癌症(包括T-ALL)生长的酶。虽然针对PI3K的药物已经存在，但目前的PI3K抑制剂可以减缓，但通常不能杀死这种类型的癌症。

“将近65%的T-ALL患者患有过度活跃的PI3K，但大多数患者可能无法通过单药治疗来治愈。我们希望找到与PI3K抑制剂联合使用可以杀死T-ALL的药物，“加州大学旧金山分校海伦迪勒家庭综合癌症中心的成员罗斯说。为了找到这些药物，研究人员转而采用RNA干扰(RNAi)来大规模降低特定基因的活性。RNAi的发现在所有动物和植物中自然发生，现已广泛用于研究，是2006年诺贝尔生理学或医学奖获得认可的重大突破。

“RNAi是针对特定基因的神奇子弹，”加州大学旧金山分校糖尿病中心和研究合着者，教授迈克尔·麦克马纳斯博士说，他用Roose设计了屏幕。“尽管存在大量与RNAi有关的迷人的基础生物学，但大多数科学家将其用作”降低细胞中特定基因的体积“的工具。

CRISPR已经可以完全去除基因。但根据McManus的说法，虽然消除特定基因是金标准，但有时确定其在细胞中的功能是必不可少的第一步，使用RNAi活性降低基因的活性水平可能更为理想。他说，当研究人员试图模仿药物的作用时，尤其如此，药物往往会减少与特定基因相关的活性，而不会完全消除它。

“例如，在寻找抗癌药物时，RNAi可以更好地接近精确疗法，两者都只能部分抑制其生物学靶点，”McManus说。研究人员还开始探索CRISPRi和CRISPRa修饰形式的CRISPR，分别抑制或扩增靶基因的活性，而不会削减DNA - 原因如下。

罗斯和麦克马纳斯并不是第一批使用RNAi来寻找这些组合疗法的科学家。但早期的研究很容易出错，因为那些筛选使用的RNAi文库太小，Roose说，并补充说，新研究的区别在于使用的短发夹RNA(shRNA)的超复杂集合。这些RNA片段含有与信使RNA(mRNA)中发现的序列相对应的序列。

当shRNA发现含有匹配序列的mRNA时，两个分子结合在一起以启动破坏mRNA并抑制该基因活性的过程。Roose说，总的来说，研究人员针对约1,800个癌症相关基因，大约55,000个shRNA，或每个基因约30个shRNA，“足以消除假阳性和假阴性”。

筛选本身涉及在PI3K抑制剂存在下生长两种不同的人T-ALL细胞系，然后同时施用shRNA以找出哪些基因在这些药物存在下沉默时杀死癌症。从这个屏幕上，研究人员随后关注了10个基因，这些基因的活性在被精确药物遏制时，预计会与PI3K药物联合杀死T-ALL癌细胞。他们对这些预测进行了测试，结果发现其中9种联合疗法可以杀死T-ALL，这是一项没有任何药物本身可以实现的壮举。研究人员随后在T-ALL小鼠模型上测试了最有效的这些协同药物组合，并发现它可以将存活率延长150%。

屏幕还产生了一个数字工具，Roose说这将对其他研究人员有用：基于屏幕结果的用户友好，可搜索的数据库。该搜索引擎由Marsilius Mues博士开发，该博士是前Roose实验室博士后新研究的主要作者，他提供了一系列质量数据，帮助研究人员将从屏幕上出现的基因识别为与PI3K抑制剂联合治疗的潜在目标，卢斯。

认识到血液癌症的发现并不总能转化为实体肿瘤，研究人员还测试了28种来自人类乳腺癌，结肠直肠癌，胰腺癌和脑癌的实体肿瘤细胞系的预测药物组合。他们发现，即使在这些实体肿瘤细胞中，联合疗法也可以在实验过程中协同作用，使癌细胞数量减少多达20%。

“我们工作的一个重要信息是，科学家可以利用白血病细胞作为平台，找到也可用于实体肿瘤的药物组合。我们的筛选平台非常普遍，“Roose说。

最令人惊讶和有希望的结果是，研究人员能够找到阻碍癌症生长的药物对，但对正常细胞没有影响。

“寻找专门针对癌症而不伤害健康组织的疗法是癌症研究的圣杯，”罗斯说。“这一令人惊讶的结果表明，我们的方法可能有助于发现这种特定癌症的精准医学。”