JP2011062166A - 薬剤が細胞に与える影響を評価するシステム - Google Patents
薬剤が細胞に与える影響を評価するシステム Download PDFInfo
- Publication number
- JP2011062166A JP2011062166A JP2009217535A JP2009217535A JP2011062166A JP 2011062166 A JP2011062166 A JP 2011062166A JP 2009217535 A JP2009217535 A JP 2009217535A JP 2009217535 A JP2009217535 A JP 2009217535A JP 2011062166 A JP2011062166 A JP 2011062166A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- cell
- sample
- control
- drug
- ratio
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 239000003814 drug Substances 0.000 title claims abstract description 278
- 229940079593 drug Drugs 0.000 title claims abstract description 276
- 230000030833 cell death Effects 0.000 claims abstract description 227
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims abstract description 139
- 206010028980 Neoplasm Diseases 0.000 claims abstract description 137
- 201000011510 cancer Diseases 0.000 claims abstract description 134
- 239000002246 antineoplastic agent Substances 0.000 claims abstract description 132
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims abstract description 63
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 56
- 238000012216 screening Methods 0.000 claims abstract description 32
- 230000001939 inductive effect Effects 0.000 claims abstract description 30
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 claims abstract description 18
- 230000035755 proliferation Effects 0.000 claims abstract description 16
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 claims abstract description 10
- 230000010261 cell growth Effects 0.000 claims description 148
- 230000006698 induction Effects 0.000 claims description 145
- 229940041181 antineoplastic drug Drugs 0.000 claims description 49
- 108090000623 proteins and genes Proteins 0.000 claims description 44
- 230000004663 cell proliferation Effects 0.000 claims description 41
- 238000011282 treatment Methods 0.000 claims description 28
- 230000009471 action Effects 0.000 claims description 19
- 238000012258 culturing Methods 0.000 claims description 19
- 230000002401 inhibitory effect Effects 0.000 claims description 19
- 239000012752 auxiliary agent Substances 0.000 claims description 16
- 239000000126 substance Substances 0.000 claims description 16
- 108020004459 Small interfering RNA Proteins 0.000 claims description 15
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 claims description 15
- 102000012199 E3 ubiquitin-protein ligase Mdm2 Human genes 0.000 claims description 14
- 102100026539 Induced myeloid leukemia cell differentiation protein Mcl-1 Human genes 0.000 claims description 12
- 230000002147 killing effect Effects 0.000 claims description 12
- 239000003795 chemical substances by application Substances 0.000 claims description 11
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 9
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 claims description 8
- 230000002708 enhancing effect Effects 0.000 claims description 7
- 238000010899 nucleation Methods 0.000 claims description 7
- 230000036961 partial effect Effects 0.000 claims description 7
- 101150102856 POU2F1 gene Proteins 0.000 claims description 6
- 101150094281 mcl1 gene Proteins 0.000 claims description 6
- 101150024228 mdm2 gene Proteins 0.000 claims description 6
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 5
- 230000005764 inhibitory process Effects 0.000 claims description 5
- 230000001629 suppression Effects 0.000 claims description 5
- 239000004480 active ingredient Substances 0.000 claims description 4
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 4
- 206010053759 Growth retardation Diseases 0.000 claims description 3
- 108091034117 Oligonucleotide Proteins 0.000 claims description 2
- 230000003321 amplification Effects 0.000 claims description 2
- 238000003199 nucleic acid amplification method Methods 0.000 claims description 2
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 abstract description 55
- 206010057248 Cell death Diseases 0.000 abstract 3
- 210000004027 cell Anatomy 0.000 description 480
- 102000046283 TNF-Related Apoptosis-Inducing Ligand Human genes 0.000 description 187
- 101710097160 Tumor necrosis factor ligand superfamily member 10 Proteins 0.000 description 187
- 239000013642 negative control Substances 0.000 description 34
- 239000002609 medium Substances 0.000 description 30
- 238000003197 gene knockdown Methods 0.000 description 28
- 230000008685 targeting Effects 0.000 description 14
- 230000004044 response Effects 0.000 description 10
- 238000001890 transfection Methods 0.000 description 10
- 206010059866 Drug resistance Diseases 0.000 description 9
- 238000011160 research Methods 0.000 description 9
- 108050002772 E3 ubiquitin-protein ligase Mdm2 Proteins 0.000 description 8
- 230000036755 cellular response Effects 0.000 description 8
- 239000002671 adjuvant Substances 0.000 description 7
- 150000001875 compounds Chemical class 0.000 description 7
- 238000011161 development Methods 0.000 description 7
- 238000007877 drug screening Methods 0.000 description 7
- 229940068196 placebo Drugs 0.000 description 7
- 239000000902 placebo Substances 0.000 description 7
- 230000002441 reversible effect Effects 0.000 description 7
- 101001056180 Homo sapiens Induced myeloid leukemia cell differentiation protein Mcl-1 Proteins 0.000 description 6
- 230000006907 apoptotic process Effects 0.000 description 6
- 239000013604 expression vector Substances 0.000 description 6
- 239000000463 material Substances 0.000 description 6
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 6
- 239000013641 positive control Substances 0.000 description 6
- 210000001519 tissue Anatomy 0.000 description 6
- 101001000780 Homo sapiens POU domain, class 2, transcription factor 1 Proteins 0.000 description 5
- 102100035593 POU domain, class 2, transcription factor 1 Human genes 0.000 description 5
- 239000012071 phase Substances 0.000 description 5
- LFQSCWFLJHTTHZ-UHFFFAOYSA-N Ethanol Chemical compound CCO LFQSCWFLJHTTHZ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 4
- 101000961071 Homo sapiens NF-kappa-B inhibitor alpha Proteins 0.000 description 4
- 102100039337 NF-kappa-B inhibitor alpha Human genes 0.000 description 4
- 230000001093 anti-cancer Effects 0.000 description 4
- 229940125648 antineoplastic drug candidate Drugs 0.000 description 4
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 4
- 239000012091 fetal bovine serum Substances 0.000 description 4
- 230000006870 function Effects 0.000 description 4
- 230000012010 growth Effects 0.000 description 4
- 230000036210 malignancy Effects 0.000 description 4
- 108020004707 nucleic acids Proteins 0.000 description 4
- 102000039446 nucleic acids Human genes 0.000 description 4
- 150000007523 nucleic acids Chemical class 0.000 description 4
- UCSJYZPVAKXKNQ-HZYVHMACSA-N streptomycin Chemical compound CN[C@H]1[C@H](O)[C@@H](O)[C@H](CO)O[C@H]1O[C@@H]1[C@](C=O)(O)[C@H](C)O[C@H]1O[C@@H]1[C@@H](NC(N)=N)[C@H](O)[C@@H](NC(N)=N)[C@H](O)[C@H]1O UCSJYZPVAKXKNQ-HZYVHMACSA-N 0.000 description 4
- FWMNVWWHGCHHJJ-SKKKGAJSSA-N 4-amino-1-[(2r)-6-amino-2-[[(2r)-2-[[(2r)-2-[[(2r)-2-amino-3-phenylpropanoyl]amino]-3-phenylpropanoyl]amino]-4-methylpentanoyl]amino]hexanoyl]piperidine-4-carboxylic acid Chemical compound C([C@H](C(=O)N[C@H](CC(C)C)C(=O)N[C@H](CCCCN)C(=O)N1CCC(N)(CC1)C(O)=O)NC(=O)[C@H](N)CC=1C=CC=CC=1)C1=CC=CC=C1 FWMNVWWHGCHHJJ-SKKKGAJSSA-N 0.000 description 3
- 102100032616 Caspase-2 Human genes 0.000 description 3
- 239000006144 Dulbecco’s modified Eagle's medium Substances 0.000 description 3
- 108010010803 Gelatin Proteins 0.000 description 3
- 101000867612 Homo sapiens Caspase-2 Proteins 0.000 description 3
- 239000004372 Polyvinyl alcohol Substances 0.000 description 3
- 206010070834 Sensitisation Diseases 0.000 description 3
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 3
- 238000012512 characterization method Methods 0.000 description 3
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 description 3
- 210000000805 cytoplasm Anatomy 0.000 description 3
- 229940000406 drug candidate Drugs 0.000 description 3
- 238000007876 drug discovery Methods 0.000 description 3
- 239000013613 expression plasmid Substances 0.000 description 3
- 238000002073 fluorescence micrograph Methods 0.000 description 3
- 229920000159 gelatin Polymers 0.000 description 3
- 239000008273 gelatin Substances 0.000 description 3
- 235000019322 gelatine Nutrition 0.000 description 3
- 235000011852 gelatine desserts Nutrition 0.000 description 3
- 239000003966 growth inhibitor Substances 0.000 description 3
- 229920002451 polyvinyl alcohol Polymers 0.000 description 3
- 108010062302 rac1 GTP Binding Protein Proteins 0.000 description 3
- 102000010838 rac1 GTP Binding Protein Human genes 0.000 description 3
- 238000011084 recovery Methods 0.000 description 3
- 208000016691 refractory malignant neoplasm Diseases 0.000 description 3
- 230000008313 sensitization Effects 0.000 description 3
- IJGRMHOSHXDMSA-UHFFFAOYSA-N Atomic nitrogen Chemical compound N#N IJGRMHOSHXDMSA-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- KLWPJMFMVPTNCC-UHFFFAOYSA-N Camptothecin Natural products CCC1(O)C(=O)OCC2=C1C=C3C4Nc5ccccc5C=C4CN3C2=O KLWPJMFMVPTNCC-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- KCXVZYZYPLLWCC-UHFFFAOYSA-N EDTA Chemical compound OC(=O)CN(CC(O)=O)CCN(CC(O)=O)CC(O)=O KCXVZYZYPLLWCC-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- WQZGKKKJIJFFOK-GASJEMHNSA-N Glucose Natural products OC[C@H]1OC(O)[C@H](O)[C@@H](O)[C@@H]1O WQZGKKKJIJFFOK-GASJEMHNSA-N 0.000 description 2
- 101000830565 Homo sapiens Tumor necrosis factor ligand superfamily member 10 Proteins 0.000 description 2
- 238000012404 In vitro experiment Methods 0.000 description 2
- ZDXPYRJPNDTMRX-VKHMYHEASA-N L-glutamine Chemical compound OC(=O)[C@@H](N)CCC(N)=O ZDXPYRJPNDTMRX-VKHMYHEASA-N 0.000 description 2
- 229930182816 L-glutamine Natural products 0.000 description 2
- 108700020796 Oncogene Proteins 0.000 description 2
- 108091008606 PDGF receptors Proteins 0.000 description 2
- 229930182555 Penicillin Natural products 0.000 description 2
- JGSARLDLIJGVTE-MBNYWOFBSA-N Penicillin G Chemical compound N([C@H]1[C@H]2SC([C@@H](N2C1=O)C(O)=O)(C)C)C(=O)CC1=CC=CC=C1 JGSARLDLIJGVTE-MBNYWOFBSA-N 0.000 description 2
- 102000011653 Platelet-Derived Growth Factor Receptors Human genes 0.000 description 2
- 102000001253 Protein Kinase Human genes 0.000 description 2
- 108010044157 Receptors for Activated C Kinase Proteins 0.000 description 2
- 102000006438 Receptors for Activated C Kinase Human genes 0.000 description 2
- 102000004142 Trypsin Human genes 0.000 description 2
- 108090000631 Trypsin Proteins 0.000 description 2
- 108091008605 VEGF receptors Proteins 0.000 description 2
- 102000009484 Vascular Endothelial Growth Factor Receptors Human genes 0.000 description 2
- VSJKWCGYPAHWDS-FQEVSTJZSA-N camptothecin Chemical compound C1=CC=C2C=C(CN3C4=CC5=C(C3=O)COC(=O)[C@]5(O)CC)C4=NC2=C1 VSJKWCGYPAHWDS-FQEVSTJZSA-N 0.000 description 2
- 229940127093 camptothecin Drugs 0.000 description 2
- 238000004113 cell culture Methods 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 239000003153 chemical reaction reagent Substances 0.000 description 2
- 210000004748 cultured cell Anatomy 0.000 description 2
- VSJKWCGYPAHWDS-UHFFFAOYSA-N dl-camptothecin Natural products C1=CC=C2C=C(CN3C4=CC5=C(C3=O)COC(=O)C5(O)CC)C4=NC2=C1 VSJKWCGYPAHWDS-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 238000001647 drug administration Methods 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- GTSMOYLSFUBTMV-UHFFFAOYSA-N ethidium homodimer Chemical compound [H+].[H+].[Cl-].[Cl-].[Cl-].[Cl-].C12=CC(N)=CC=C2C2=CC=C(N)C=C2C(C)=[N+]1CCCNCCNCCC[N+](C1=CC(N)=CC=C1C1=CC=C(N)C=C11)=C1C1=CC=CC=C1 GTSMOYLSFUBTMV-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 239000012634 fragment Substances 0.000 description 2
- 238000001415 gene therapy Methods 0.000 description 2
- 239000008103 glucose Substances 0.000 description 2
- 230000009036 growth inhibition Effects 0.000 description 2
- 102000044949 human TNFSF10 Human genes 0.000 description 2
- 238000010191 image analysis Methods 0.000 description 2
- 239000000411 inducer Substances 0.000 description 2
- 229930027917 kanamycin Natural products 0.000 description 2
- 229960000318 kanamycin Drugs 0.000 description 2
- SBUJHOSQTJFQJX-NOAMYHISSA-N kanamycin Chemical compound O[C@@H]1[C@@H](O)[C@H](O)[C@@H](CN)O[C@@H]1O[C@H]1[C@H](O)[C@@H](O[C@@H]2[C@@H]([C@@H](N)[C@H](O)[C@@H](CO)O2)O)[C@H](N)C[C@@H]1N SBUJHOSQTJFQJX-NOAMYHISSA-N 0.000 description 2
- 229930182823 kanamycin A Natural products 0.000 description 2
- 239000007788 liquid Substances 0.000 description 2
- 230000035772 mutation Effects 0.000 description 2
- 229940049954 penicillin Drugs 0.000 description 2
- 102000004196 processed proteins & peptides Human genes 0.000 description 2
- 108090000765 processed proteins & peptides Proteins 0.000 description 2
- 230000002062 proliferating effect Effects 0.000 description 2
- 108060006633 protein kinase Proteins 0.000 description 2
- 102000004169 proteins and genes Human genes 0.000 description 2
- -1 siRNA Proteins 0.000 description 2
- 239000007790 solid phase Substances 0.000 description 2
- 230000001954 sterilising effect Effects 0.000 description 2
- 238000004659 sterilization and disinfection Methods 0.000 description 2
- 229960005322 streptomycin Drugs 0.000 description 2
- 230000004083 survival effect Effects 0.000 description 2
- 230000026676 system process Effects 0.000 description 2
- 238000012731 temporal analysis Methods 0.000 description 2
- 238000000700 time series analysis Methods 0.000 description 2
- 239000012588 trypsin Substances 0.000 description 2
- 239000013598 vector Substances 0.000 description 2
- 230000035899 viability Effects 0.000 description 2
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 229940088872 Apoptosis inhibitor Drugs 0.000 description 1
- 101710093692 Apovitellenin-1 Proteins 0.000 description 1
- MLDQJTXFUGDVEO-UHFFFAOYSA-N BAY-43-9006 Chemical compound C1=NC(C(=O)NC)=CC(OC=2C=CC(NC(=O)NC=3C=C(C(Cl)=CC=3)C(F)(F)F)=CC=2)=C1 MLDQJTXFUGDVEO-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 241000894006 Bacteria Species 0.000 description 1
- 108091032955 Bacterial small RNA Proteins 0.000 description 1
- 108091003079 Bovine Serum Albumin Proteins 0.000 description 1
- OYPRJOBELJOOCE-UHFFFAOYSA-N Calcium Chemical compound [Ca] OYPRJOBELJOOCE-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 102100026548 Caspase-8 Human genes 0.000 description 1
- 102000053642 Catalytic RNA Human genes 0.000 description 1
- 108090000994 Catalytic RNA Proteins 0.000 description 1
- 230000004543 DNA replication Effects 0.000 description 1
- 229920002307 Dextran Polymers 0.000 description 1
- 101000983528 Homo sapiens Caspase-8 Proteins 0.000 description 1
- DGAQECJNVWCQMB-PUAWFVPOSA-M Ilexoside XXIX Chemical compound C[C@@H]1CC[C@@]2(CC[C@@]3(C(=CC[C@H]4[C@]3(CC[C@@H]5[C@@]4(CC[C@@H](C5(C)C)OS(=O)(=O)[O-])C)C)[C@@H]2[C@]1(C)O)C)C(=O)O[C@H]6[C@@H]([C@H]([C@@H]([C@H](O6)CO)O)O)O.[Na+] DGAQECJNVWCQMB-PUAWFVPOSA-M 0.000 description 1
- 239000005511 L01XE05 - Sorafenib Substances 0.000 description 1
- ZDZOTLJHXYCWBA-VCVYQWHSSA-N N-debenzoyl-N-(tert-butoxycarbonyl)-10-deacetyltaxol Chemical compound O([C@H]1[C@H]2[C@@](C([C@H](O)C3=C(C)[C@@H](OC(=O)[C@H](O)[C@@H](NC(=O)OC(C)(C)C)C=4C=CC=CC=4)C[C@]1(O)C3(C)C)=O)(C)[C@@H](O)C[C@H]1OC[C@]12OC(=O)C)C(=O)C1=CC=CC=C1 ZDZOTLJHXYCWBA-VCVYQWHSSA-N 0.000 description 1
- 102000048850 Neoplasm Genes Human genes 0.000 description 1
- 108700019961 Neoplasm Genes Proteins 0.000 description 1
- 229930012538 Paclitaxel Natural products 0.000 description 1
- 240000004808 Saccharomyces cerevisiae Species 0.000 description 1
- FAPWRFPIFSIZLT-UHFFFAOYSA-M Sodium chloride Chemical compound [Na+].[Cl-] FAPWRFPIFSIZLT-UHFFFAOYSA-M 0.000 description 1
- 108091008874 T cell receptors Proteins 0.000 description 1
- 102000016266 T-Cell Antigen Receptors Human genes 0.000 description 1
- 108700025716 Tumor Suppressor Genes Proteins 0.000 description 1
- 102000044209 Tumor Suppressor Genes Human genes 0.000 description 1
- 239000000654 additive Substances 0.000 description 1
- 230000000996 additive effect Effects 0.000 description 1
- 230000033115 angiogenesis Effects 0.000 description 1
- 239000000427 antigen Substances 0.000 description 1
- 108091007433 antigens Proteins 0.000 description 1
- 102000036639 antigens Human genes 0.000 description 1
- 239000000158 apoptosis inhibitor Substances 0.000 description 1
- 238000003556 assay Methods 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 210000002798 bone marrow cell Anatomy 0.000 description 1
- 239000011575 calcium Substances 0.000 description 1
- 229910052791 calcium Inorganic materials 0.000 description 1
- 230000004611 cancer cell death Effects 0.000 description 1
- 230000005907 cancer growth Effects 0.000 description 1
- 239000012830 cancer therapeutic Substances 0.000 description 1
- 230000025084 cell cycle arrest Effects 0.000 description 1
- 230000032823 cell division Effects 0.000 description 1
- 238000002512 chemotherapy Methods 0.000 description 1
- 230000000295 complement effect Effects 0.000 description 1
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 239000013078 crystal Substances 0.000 description 1
- 230000001085 cytostatic effect Effects 0.000 description 1
- 230000034994 death Effects 0.000 description 1
- 230000003111 delayed effect Effects 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 229960003668 docetaxel Drugs 0.000 description 1
- 238000009510 drug design Methods 0.000 description 1
- 238000012912 drug discovery process Methods 0.000 description 1
- 230000002900 effect on cell Effects 0.000 description 1
- 230000000546 effect on cell death Effects 0.000 description 1
- 239000003623 enhancer Substances 0.000 description 1
- PCHJSUWPFVWCPO-UHFFFAOYSA-N gold Chemical compound [Au] PCHJSUWPFVWCPO-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 239000010931 gold Substances 0.000 description 1
- 229910052737 gold Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000003630 growth substance Substances 0.000 description 1
- 239000003446 ligand Substances 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 244000000010 microbial pathogen Species 0.000 description 1
- 244000005700 microbiome Species 0.000 description 1
- 239000011259 mixed solution Substances 0.000 description 1
- 230000017095 negative regulation of cell growth Effects 0.000 description 1
- 229910052757 nitrogen Inorganic materials 0.000 description 1
- 230000002018 overexpression Effects 0.000 description 1
- 229960001592 paclitaxel Drugs 0.000 description 1
- 108010077182 raf Kinases Proteins 0.000 description 1
- 102000009929 raf Kinases Human genes 0.000 description 1
- 230000002829 reductive effect Effects 0.000 description 1
- 230000000717 retained effect Effects 0.000 description 1
- 108091092562 ribozyme Proteins 0.000 description 1
- 230000001235 sensitizing effect Effects 0.000 description 1
- 230000003584 silencer Effects 0.000 description 1
- 150000003384 small molecules Chemical class 0.000 description 1
- 239000011734 sodium Substances 0.000 description 1
- 229910052708 sodium Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000011780 sodium chloride Substances 0.000 description 1
- 239000000243 solution Substances 0.000 description 1
- 229960003787 sorafenib Drugs 0.000 description 1
- 210000000130 stem cell Anatomy 0.000 description 1
- 230000002195 synergetic effect Effects 0.000 description 1
- 238000003786 synthesis reaction Methods 0.000 description 1
- RCINICONZNJXQF-MZXODVADSA-N taxol Chemical compound O([C@@H]1[C@@]2(C[C@@H](C(C)=C(C2(C)C)[C@H](C([C@]2(C)[C@@H](O)C[C@H]3OC[C@]3([C@H]21)OC(C)=O)=O)OC(=O)C)OC(=O)[C@H](O)[C@@H](NC(=O)C=1C=CC=CC=1)C=1C=CC=CC=1)O)C(=O)C1=CC=CC=C1 RCINICONZNJXQF-MZXODVADSA-N 0.000 description 1
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 1
- 229940126585 therapeutic drug Drugs 0.000 description 1
- 231100000331 toxic Toxicity 0.000 description 1
- 230000002588 toxic effect Effects 0.000 description 1
- 231100000419 toxicity Toxicity 0.000 description 1
- 230000001988 toxicity Effects 0.000 description 1
- 238000003151 transfection method Methods 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 1
- 239000000439 tumor marker Substances 0.000 description 1
- 229940124676 vascular endothelial growth factor receptor Drugs 0.000 description 1
- 238000005406 washing Methods 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Measuring Or Testing Involving Enzymes Or Micro-Organisms (AREA)
- Medicines That Contain Protein Lipid Enzymes And Other Medicines (AREA)
- Pharmaceuticals Containing Other Organic And Inorganic Compounds (AREA)
Abstract
【解決手段】癌細胞を低密度で播種・培養して、コロニーを形成させた後、被検薬剤を添加して細胞画像を経時的に取得し、被検薬剤を添加しない場合と比較することで、被検薬剤に対する細胞の増殖率と細胞死の誘導率とをコロニー毎に算出する。次いで、各コロニー毎の値から細胞集団全体の細胞の増殖率と細胞死誘導率の平均値と共に、一細胞毎の両データのばらつき変動係数を算出し、これらの数値をコントロールにより補正して、抗癌剤として又は既知抗癌剤の補助薬剤としての有効性を評価する。また、抗癌剤スクリーニングにおいては正常細胞の、補助薬剤スクリーニングにおいては、補助薬剤のみを添加した場合の対照実験を行い、正常細胞に対する影響度を評価する。
【選択図】なし
Description
むしろ、癌細胞への殺傷効果は低くても細胞増殖抑制効果が高い抗癌剤であれば、患者に対する副作用も少なく、腫瘍自体が大きくならないので、癌と長期に亘って共存できる可能性が期待できるので、最近では、このような細胞増殖抑制効果のある抗癌剤の重要性が注目されてきている。例えば、ソラフェニブはRafキナーゼ、血小板由来増殖因子受容体(PDGFR)キナーゼ、血管内皮細胞増殖因子受容体(VEGFR)キナーゼ、KITキナーゼを阻害し、その結果細胞増殖や血管新生を阻害する(参考文献4)。このような癌細胞の増殖を抑制する薬剤開発は現在も盛んに行われており、精度の高い薬剤のスクリーニング方法の開発が望まれている(特許文献1、2)。
抗癌剤の開発において、典型的には、「創薬研究」、「前臨床研究(薬物動態)」、「臨床研究」、「臨床治験」の順でプロセスを進める。「創薬研究」では、候補化合物の同定、合成、特徴付け、薬効のスクリーニングおよびアッセイの順に試験を進め、これらの試験で有用性を有する化合物について、前臨床研究への段階をすすめる。
候補化合物の同定や薬効のスクリーニングにおいて多くの場合、モデル細胞を用いて、細胞の増殖や癌マーカーを指標に評価がおこなわれる(In vitro実験)。細胞増殖を指標に薬効を評価する手法としては、(1)薬剤添加細胞群と薬剤不添加細胞群(コントロール)を用意し、薬剤添加一定時間後の細胞数を測定し、コントロールとの細胞数を比較する、(2)薬剤添加直前の細胞数を測定し、薬剤添加一定時間後の細胞数を測定する、といった方法である。また、細胞死誘導能を正確に知るために、死細胞を正確にカウントすることも行われている(特許文献3など)。
実際、臨床研究現場において、抗癌剤添加細胞群と不添加細胞群(プラセボ群)を用意し、薬効を癌組織の大きさを比較する際に、癌組織の大きさがコントロールに対して縮小していた場合でも、「癌細胞の増殖が抑制されている」のか「癌細胞の細胞死が誘導されて結果として生存細胞の数が増えていない」のかを区別する事はできない。臨床医が、経験に基づき、癌細胞の形態についても評価を行い、例え生存した癌細胞の数が少なくても、残った癌細胞の悪性度が高い(例えば細胞増殖が盛んと考えられる形状)場合は、薬剤の効果が低いと判断し、生存している癌細胞が多くてもそれらの多くの細胞状態が悪い場合(例えば細胞増殖が停止していると考えられる形状)は、薬剤の効果が高いと判断している。
このことは、抗癌剤開発における、上記AタイプとBタイプの薬剤を区別することの重要性を示しており、臨床研究に持ち込む以前の創薬研究において、十分にA,Bタイプの薬剤を区別し評価することが、高コストな臨床研究における不要な実験を回避し、創薬プロセスのコスト軽減に寄与すると考えられ、したがって、A,Bタイプの薬剤を区別してスクリーニングする方法の開発が強く求められている。つまり、たとえ癌細胞への細胞死誘導活性は弱くても、全ての癌細胞に対して均一に細胞死誘導活性を有する薬剤又は全ての癌細胞に対して増殖を抑制する薬剤をスクリーニングする方法の提供が求められている。
また、別の観点から言えば、従来方法においては、一人の患者から得られた癌組織や培養癌細胞系から得られた細胞集団が均一であることを前提としており、個々の細胞の個性による影響を区別できない。つまり、「薬剤が1部の細胞に対しては強く細胞死を誘導しているが、他の細胞にはほとんど影響を与えない場合」と、「弱いながらも均一に細胞死誘導又は増殖抑制をする場合」を区別できていないことでもある。
このように、従来は、細胞を集団で扱ってきたため、細胞の薬剤に対する応答が平均化して表現されてしまうため、極端な例を想定すれば、従来の薬剤評価システムにおいて、細胞死誘導率50%といっても、全ての癌細胞で確率的に50%の細胞に細胞死が誘導される場合ではなく、癌細胞の半数の薬剤耐性が100%で、残りの半数の細胞の薬剤耐性が0%であるというケースも考えられるが、その場合の薬剤の添加は、薬剤耐性を獲得しやすい悪性度の高い癌をスクリーニングしているに過ぎないということになる。
本発明者らは、通常均一な細胞集団であることが前提となっている株化細胞を用いた実験においても、実際には個々の細胞応答は極めて多様であり、一細胞毎、且つ時間変化を考慮した細胞評価が重要であることに思い至った。例えば、TRAILは癌細胞特異的に細胞死を誘導する薬剤として知られるが(非特許文献5)、一方でTRAILに対する一細胞毎の細胞応答が多様であり、クローナルとされる細胞集団においても均一な細胞死が誘導されないことが判明した(図1)(非特許文献1)。
このように算出した一細胞毎の「細胞死の誘導率」と「細胞の増殖率」に基づくことで、細胞集団全体の薬剤応答の傾向(細胞死誘導率、細胞増殖率)と共に、一細胞毎の両データのばらつき「標準偏差」を算出することができる。その際に、添加薬剤として、抗癌剤候補物質を適用することで、各候補物質の評価を正確かつ簡便に行うことができることから、全ての細胞に対して一様に細胞死を誘導するか、少なくとも均一に増殖を抑えるような薬剤耐性の起こりにくい、理想的な抗癌剤候補の選択が可能となった。また、既知の抗癌剤を標的癌細胞集団に対して均一に作用させる効果を有する、抗癌剤の抗癌作用増強剤候補を選択することも可能である。
〔1〕 標的癌細胞に対して細胞死誘導効果及び/又は細胞増殖抑制効果を有する薬剤の評価方法又はスクリーニング方法であって、少なくとも下記の工程(1)〜(4)を含む方法;
(1)癌細胞を低密度で培養プレート又はセルチップ上に播種し、培養して個々の細胞毎にコロニーを形成させる工程、
(2)コロニー群の1部を被検薬剤で処理した後、培養しながら細胞画像を経時的に記録し、単位時間毎に各コロニー別に生存細胞数及び死細胞数をカウントして、単位時間あたりの各コロニーの細胞増殖率L(sample)及び細胞死誘導率D(sample)を算出し、
コロニー群の他の1部を被検薬剤で処理することなく、培養しながら細胞画像を経時的に記録し、単位時間毎に各コロニー別に生存細胞数及び死細胞数をカウントして、単位時間あたりの各コロニーの細胞増殖率L(control)及び細胞死誘導率D(control)を算出する工程、
(3)工程(2)で被検薬剤処理した細胞集団全体の細胞増殖率平均値μ(L(sample))及び細胞死誘導率平均値μ(D(sample))を、各コロニーの細胞増殖率L(sample)及び細胞死誘導率D(sample)の相加平均値としてそれぞれ算出し、
工程(2)で被検薬剤処理を行わない細胞集団全体の細胞増殖率平均値μ(L(control))及び細胞死誘導率平均値μ(D(control))を、各コロニーの細胞増殖率L(control)及び細胞死誘導率D(control)の相加平均値としてそれぞれ算出する工程、
(4)前記算出したμ(L(sample))とμ(L(control))とを比較して、μ(L(ratio))=μ(L(sample))/μ(L(control))×100(%)が100(%)未満である場合に被検薬剤を細胞増殖抑制効果が高い薬剤であると評価して選定し、
前記算出したμ(D(sample))とμ(D(control))とを比較して、μ(D(ratio))=μ(D(sample))/μ(D(control))×100(%)が100(%)より大きい場合に、被検薬剤を細胞死誘導効果が高い薬剤であると評価して選定する工程。
〔2〕 前記〔1〕に記載の工程(1)〜(4)に加え、対照実験として、さらに下記の工程(5)及び(6)を設ける、請求項1に記載の方法;
(5)正常細胞に対して前記工程(1)及び(2)と同一の手法を適用し、正常細胞の個々の細胞毎のコロニーを形成させ、被検薬剤処理を施した場合の各コロニー毎の細胞増殖率CL(sample)及び細胞死誘導率CD(sample)と共に被検薬剤処理を施さない場合の各コロニー毎の細胞増殖率CL(control)及び細胞死誘導率CD(control)を算出し、
それぞれの相加平均値として、被検薬剤処理した細胞集団全体の細胞増殖率平均値μ(CL(sample))及び細胞死誘導率平均値μ(CD(sample))、並びに被検薬剤処理を行わない細胞集団全体の細胞増殖率平均値μ(CL(control))及び細胞死誘導率平均値μ(CD(control))を算出し、μ(CL(sample))とμ(CL(control))との比であるμ(CL(ratio))、及びμ(CD(sample))とμ(CD(control))との比であるμ(CD(ratio))を算出する工程、
(6)前記μ(CL(ratio))が50%<μ(CL(ratio))<200%であって、かつ(CD(sample))がμ(CD(sample))<1%であるか又はμ(CL(ratio))が50%<μ(CL(ratio))<200%であり、かつμ(CD(ratio))が50%<μ(CD(ratio))<200%である場合に、被検薬剤の作用の有用性が高いと評価し選定する工程。
〔3〕 前記〔1〕に記載の工程(1)〜(4)又はさらに前記〔2〕に記載の工程(5)〜(6)を設けた場合に加え、さらに下記の工程(7)〜(9)を設ける、前記〔1〕又は〔2〕に記載の方法;
(7)被検薬剤処理した細胞集団全体の細胞増殖率の標準偏差σ(L(sample))を各コロニー毎の細胞増殖率L(sample)と細胞集団全体の細胞増殖率の平均値μ(L(sample))との差を用いて算出した後、被検薬剤処理した細胞集団全体の増殖率の変動係数「C.V.(L(sample))=σ(L(sample))/μ(L(sample))」を算出し、
被検薬剤処理を行わない細胞集団全体の細胞増殖率の標準偏差σ(L(control))を各コロニー毎の細胞増殖率L(control)と細胞集団全体の細胞増殖率の平均値μ(L(control))との差を用いて算出した後、被検薬剤処理した細胞集団全体の増殖率の変動係数「C.V. (L(control))=σ(L(control))/μ(L(control))」を算出する工程、
(8)被検薬剤処理した細胞集団全体の細胞死誘導率の標準偏差σ(D(sample))を各コロニー毎の細胞死誘導率D(sample)と細胞集団全体の細胞死誘導率の平均値μ(D(sample))との差を用いて算出した後、被検薬剤処理した細胞集団全体の細胞死誘導率の変動係数「C.V.(D(sample))=σ(D(sample))/μ(D(sample))」を算出し、
被検薬剤処理を行わない細胞集団全体の細胞死誘導率の標準偏差σ(D(control))を各コロニー毎の細胞死誘導率L(control)と細胞集団全体の細胞死誘導率の平均値μ(D(control))との差を用いて算出した後、被検薬剤処理した細胞集団全体の細胞死誘導率の変動係数「C.V.(D(control))=σ(D(control))/μ(D(control))」を算出する工程、
(9)前記工程(8)で求めた両細胞増殖率の変動係数の比であるC.V.(L(ratio))=C.V.(L(sample))/C.V.(L(control))×100の数値、及び/又は前記工程(6)で求めた両細胞死誘導率の変動係数の比であるC.V.(D(ratio))=C.V.(D(sample))/C.V.(D(control))×100の数値が100%未満であれば、被検薬剤が細胞増殖率及び/又は細胞死誘導率において、部分的な細胞増殖抑制及び/又は部分的な細胞死(Fractional Killing)が抑制できる薬剤であると評価して選定する工程。
〔4〕 既知抗癌剤の細胞死誘導効果及び/又は細胞増殖抑効果を増幅するかもしくは個々の細胞に均一に作用させるための補助薬剤の評価方法又はスクリーニング方法であって、下記の工程(1)〜(4)を含む方法;
(1)癌細胞を低密度で培養プレート又はセルチップ上に播種し、培養して個々の細胞毎にコロニーを形成させる工程、
(2)コロニー群の1部を前記既知抗癌剤及び被検補助薬剤で併用処理した後、培養しながら細胞画像を経時的に記録し、単位時間毎に各コロニー別に生存細胞数及び死細胞数をカウントして、単位時間あたりの各コロニーの細胞増殖率L(sample)及び細胞死誘導率D(sample)を算出し、
コロニー群の他の1部を前記既知の抗癌剤のみで処理した後、培養しながら細胞画像を経時的に記録し、単位時間毎に各コロニー別に生存細胞数及び死細胞数をカウントして、単位時間あたりの各コロニーの細胞増殖率L(control)及び細胞死誘導率D(control)を算出し、
(3)工程(2)で既知抗癌剤及び被検補助薬剤の併用処理した細胞集団全体の細胞増殖率平均値μ(L(sample))及び細胞死誘導率平均値μ(D(sample))を、各コロニーの細胞増殖率L(sample)及び細胞死誘導率D(sample)の相加平均値としてそれぞれ算出する工程、
工程(2)の既知抗癌剤のみで処理した細胞集団全体の細胞増殖率平均値μ(L(control))及び細胞死誘導率平均値μ(D(control))を、各コロニーの細胞増殖率L(control)及び細胞死誘導率D(control)の相加平均値としてそれぞれ算出する工程、
(4)前記算出したμ(L(sample))とμ(L(control))とを比較して、μ(L(ratio))=μ(L(sample))/μ(L(control))×100(%)が100(%)未満である場合に被検補助薬剤を細胞増殖抑制の増幅効果が高い薬剤と評価して選択し、
前記算出したμ(D(sample))とμ(D(control))とを比較して、μ(D(ratio))=μ(D(sample))/μ(D(control))×100(%)が100(%)より大きい場合に、被検補助薬剤を細胞死誘導効果が高い薬剤と評価して選択する工程。
〔5〕 前記〔4〕に記載の工程(1)〜(4)に加え、既知の抗癌剤を用いない系での対照実験として、さらに下記の工程(5)及び(6)を設ける、前記〔4〕に記載の方法;
(5)癌細胞のコロニー群に対して、既知の抗癌剤を用いずに被検補助薬剤のみを用いて、前記工程(1)及び(2)と同一の手法を適用し、被検補助薬剤のみの処理を施した場合の各コロニー毎の細胞増殖率CL(sample)及び細胞死誘導率CD(sample)と共に、被検補助薬剤を施さない場合の各コロニー毎の細胞増殖率CL(control)及び細胞死誘導率CD(control)を算出し、
それぞれの相加平均値として、被検補助薬剤処理した場合の癌細胞集団全体の細胞増殖率平均値μ(CL(sample))及び細胞死誘導率平均値μ(CD(sample))、並びに被検補助薬剤処理を行わない癌細胞集団全体の細胞増殖率平均値μ(CL(control))及び細胞死誘導率平均値μ(CD(control))を算出する工程、
(6)前記μ(CL(ratio))が50%<μ(CL(ratio))<200%であって、かつ(CD(sample))がμ(CD(sample))<1%であるか又はμ(CL(ratio))が50%<μ(CL(ratio))<200%であり、かつμ(CD(ratio))が50%<μ(CD(ratio))<200%である場合に、被検補助薬剤の作用の有用性が高いと評価し選定する工程。
〔6〕 前記〔4〕に記載の工程(1)〜(4)又はさらに前記〔5〕に記載の工程(5)〜(6)を設けた場合に加え、さらに下記の工程(7)〜(9)を設ける、前記〔4〕又は〔5〕に記載の方法;
(7)被検補助薬剤の併用処理した細胞集団全体の細胞増殖率の標準偏差σ(L(sample))を各コロニー毎の細胞増殖率L(sample)と細胞集団全体の細胞増殖率の平均値μ(L(sample))との差を用いて算出した後、被検補助薬剤の併用処理した細胞集団全体の増殖率の変動係数「C.V.(L(sample))=σ(L(sample))/μ(L(sample))」を算出し、
既知抗癌剤のみで処理した細胞集団全体の細胞増殖率の標準偏差σ(L(control))を各コロニー毎の細胞増殖率L(control)と細胞集団全体の細胞増殖率の平均値μ(L(control))との差を用いて算出した後、既知抗癌剤のみで処理した細胞集団全体の増殖率の変動係数「C.V.(L(control))=σ(L(control))/μ(L(control))」を算出する工程、
(8)被検補助薬剤の併用処理した細胞集団全体の細胞死誘導率の標準偏差σ(D(sample))を各コロニー毎の細胞死誘導率D(sample)と細胞集団全体の細胞死誘導率の平均値μ(D(sample))との差を用いて算出した後、被検補助薬剤の併用処理した細胞集団全体の細胞死誘導率の変動係数「C.V.(D(sample))=σ(D(sample))/μ(D(sample))」を算出し、
既知抗癌剤のみで処理した細胞集団全体の細胞死誘導率の標準偏差σ(D(control))を各コロニー毎の細胞死誘導率L(control)と細胞集団全体の細胞死誘導率の平均値μ(D(control))との差を用いて算出した後、既知抗癌剤のみで処理した細胞集団全体の細胞死誘導率の変動係数「C.V.(D(control))=σ(D(control))/μ(D(control))」を算出する工程、
(9)前記工程(8)で求めた両細胞増殖率の変動係数の比であるC.V.(L(ratio))=C.V.(L(sample))/C.V.(L(control))×100の数値、及び/又は前記工程(7)で求めた両細胞死誘導率の変動係数の比であるC.V.(D(ratio))=C.V.(D(sample))/C.V.(D(control))×100の数値が、100%未満であれば、被検補助薬剤が細胞増殖率及び/又は細胞死誘導率において、部分的な細胞増殖抑制及び/又は部分的な細胞死(Fractional Killing)の抑制を増幅できる薬剤であると評価して選択する工程。
〔7〕 標的癌細胞として、あらかじめ既知の抗癌剤で処理し、当該抗癌剤に対して耐性となった癌細胞を選択して用いることを特徴とする、前記〔4〕〜〔6〕のいずれかに記載の方法。
〔8〕 評価又はスクリーニングの対象となる被検補助薬剤が、既知の抗癌剤耐性となった癌細胞の感受性を回復するための補助薬剤である前記〔7〕に記載の方法。
〔9〕 前記既知の抗癌剤がTRAILであり、被検補助薬剤がsiRNA製剤又は当該siRNAが標的とする配列を含む遺伝子の発現を阻害する薬剤である前記〔7〕又は〔8〕に記載の方法。
〔10〕 MDM2、MCL1又はPOU2F1遺伝子の発現を阻害する薬剤を有効成分とする、抗癌剤TRAIL耐性となった癌細胞のTRAIL感受性を回復するための又はTRAILの抗癌剤作用を増強するための補助薬剤。
〔11〕 前記MDM2、MCL1又はPOU2F1遺伝子の発現を阻害する薬剤が、MDM2、MCL1又はPOU2F1遺伝子を標的とするsiRNA製剤である前記〔10〕に記載の補助薬剤。
〔12〕 前記siRNA製剤が、配列番号2,6、10及び11に示される塩基配列から選択されたいずれかの塩基配列からなるオリゴヌクレオチドを有効成分として含む、前記〔11〕に記載の補助薬剤。
本発明システムは以下の工程を含むものである(図2)。
(1)細胞画像取得工程
(1−1)対象細胞集団(癌細胞など)を低密度で培養プレートまたはセルチップ上に播種し、培養して一定の大きさのコロニーを形成させる。その際に、好ましくは多数のwellを有する培養プレートの各well内の細胞数が1つずつになるように播種し、1〜60時間後、好ましくは3〜48時間培養して各細胞のコロニーを形成させる。
(1−2)コロニー群の1部をコントロールとして用いる。つまり、被検薬剤処理を行わずに培養を続けながら、細胞画像を経時的に、2コロニー以上で通常は薬剤処理コロニー群と同じコロニー数のコロニー群に対して、薬剤処理コロニー群と同じ時間間隔で細胞画像を取得する。このコントロールの画像取得は、下記(1−4)と同時に行うことが好ましいが、必ず同時に行う必要はなく、あらかじめ行っておくことができる。ここで、コントロールとは、陰性対照(ネガティブコントロール)となるので、被検薬剤を添加しない場合の他、効果のない偽薬(プラセボ薬剤)を添加する場合も含まれる。なお、コントロールが複数種類のことがあるので、下記4.で詳細に述べる。
(1−3)対象となる被検薬剤の2種類以上、好ましくは4種類以上、より好ましくは10種類以上、通常は6〜100種類のそれぞれについて、標的細胞の2コロニー以上、好ましくは4コロニー以上、より好ましくは10コロニー以上、通常は6〜100コロニーに対して同時に処理を施す。各コロニーが示す値の平均値を用いて評価することになるので、対象コロニー数が多いほど、より正確な評価が可能となる。siRNA、遺伝子治療用核酸など核酸の場合は適当なベクター、キャリアなどを用いたトランスフェクション処理により細胞内に導入する。なお、特定の薬剤、例えば市販癌治療薬の耐性株出現の程度などを正確に評価するためにも本発明を適用することができるが、その場合は被検薬剤が1種類のみという場合もあり得る。
薬剤投与の際、陰性対照(ネガティブコントロール)と共に陽性対照(ポジティブコントロール)を行うことが好ましい。ここで、陰性対照(ネガティブコントロール)とは、上述のごとく薬剤を添加しないかプラセボ薬剤を添加する場合であり、陽性対照(ポジティブコントロール)とは、既知の効果が確認されている薬剤を添加する対照実験をいう。
(1−4)被検薬剤(又は陰性対照薬剤又は陽性対照薬剤)を添加後、細胞画像を経時的に取得する。具体的には、5分〜1時間毎に10時間以上、好ましくは10〜30分毎に24時間〜96時間、細胞画像を取得する。その際、全ての被検薬剤を対象のコロニー群に対して、同時に薬剤処理し、コントロールを含めてすべて同じ時間間隔で細胞画像取得を行うことが好ましい。しかし、被検薬剤処理を行わないコントロールの場合は、あらかじめ取得しておいても良い。
(2−1)コロニー毎、単位時間毎の生存細胞数、及び死細胞数をカウントする。
(2−2)コロニー毎に、「細胞増殖率」、及び「細胞死誘導率」を算出する。
(2−3)各コロニー毎の細胞の応答(細胞死の誘導率と細胞の増殖率)を積算して平均値を求め、細胞集団全体の「平均細胞死誘導率」と「平均細胞増殖率」を算出する。
(2−4)コロニー毎の細胞死誘導率及び細胞増殖率が細胞集団全体の両率に対してどの程度ばらついているかを評価する。その際の指標として、「標準偏差」及び「変動係数」を算出する。
(2−5)平均細胞死誘導率及び平均細胞増殖率が陰性対照群(ネガティブコントロール)の値と比較して何パーセントの値を持つか「対照群に対する平均値の割合」、細胞死誘導率及び細胞増殖率のそれぞれの変動係数が陰性対照群(ネガティブコントロール)の値と比較して何パーセントの値を持つか「対照群に対する変動係数の割合」を算出する。
得られた数値に従って、薬剤を以下の指標で評価する。
(1)細胞増殖に与える影響
(2)細胞死に与える影響
(3)部分的な細胞死(Fractional Killing)の抑制能
(4)薬剤作用の時間依存性
本発明における対象細胞集団としては、薬剤評価の場合には、入手しやすい増殖性の培養細胞、典型的にはHela細胞などの培養癌細胞が対象となるが、細胞集団の特性を判定に用いる場合には、患者から採取した各種癌細胞、骨髄細胞、組織幹細胞などの増殖性の培養可能な細胞が対象となる。また、病原性微生物などの細菌、酵母類に適用することもできるので、本発明において、「細胞」というとき、これらの微生物を含めるものとする。
また、セルチップに播種する際には、低密度に、すなわち、細胞を薄く広く播種し、細胞同士が接触しない状態をつくる。その場合、例えば、DMEM+10% FBSなどのATCC(アメリカ細胞バンク:American Type Culture Collection)が推奨する培養条件で細胞を懸濁し、2〜20個、好ましくは4〜16個/セルチップ程度となるように播種する。異なるウェルに一細胞ずつ播種することが好ましい。
その際、培地としては市販の培地を用いることができる。また、液性因子を揃えるため、あらかじめ同種の細胞の培養に用いた培地をそのまま用いる方が細胞の成育が早い。
本発明における対象薬剤としては、既存の抗癌剤、細胞死誘導剤、細胞増殖抑制剤、若しくはこれらの薬剤の作用を増強する物質などであるが、これら薬剤候補を選択するためのスクリーニング対象被検物質であってもよい。細胞の細胞死誘導、又は増殖抑制の作用を増強する典型的な物質としては、細胞表面抗原を認識する抗体、若しくはそのフラグメント、T細胞レセプター若しくはその可溶性フラグメントなど蛋白質、ペプチドの他、siRNA、アンチセンス、リボザイム、癌抑制遺伝子等の遺伝子を含む発現ベクターなどの核酸も対象となる。
ここで、市販の抗癌剤など各種既存の薬剤を対象とすれば、これら既存薬剤における、各種癌細胞に対する薬効を評価することができる。その際には、投与時の薬剤濃度、投与回数、投与時期、併用する他の薬剤,化合物などとの組み合わせ、投与のタイミング(時間)とその組合せなどの検討に用いることができる。また、既知siRNAや遺伝子発現ベクターを用いて、これらの遺伝子の過剰発現、または遺伝子抑制による細胞の影響を評価することができ、これによって、抗癌剤の対象とすべき遺伝子の評価が可能である。
既知の培養癌細胞を用いて、機能が未同定の被検物質を作用させることで、優れた抗癌剤、細胞死誘導剤、細胞増殖抑制剤、若しくはこれら各薬剤の作用を増強する候補物質のスクリーニングが可能である。被検物質としてsiRNAや発現ベクターを用いた場合は、薬剤デザインの対象となりうる遺伝子のスクリーニングが可能となる。
つまり、各種の既知のsiRNAを被検薬剤として用いて、本発明を適用することで、各siRNAを評価することができるので、当該siRNA自体を薬剤とすることもできるが、同時に当該siRNAが作用する対象遺伝子を特定できるから、特定された対象癌遺伝子をターゲットとした新たな抗癌剤開発が可能となる。
具体的な既存の優れた抗癌剤としては、癌細胞に特異的に細胞死を誘導する抗癌剤として注目されているTRAIL(TNF関連アポトーシス誘発リガンド)が、耐性株ができやすい抗癌剤としても知られているので、好適な例となる。その他、CPT(カンプトテシン)、パクリタキセル、ドセタキセルなども好ましい対象となる。
また、公知の抗癌剤、特定癌マーカーを認識するモノクローナル抗体、siRNAや遺伝子発現ベクターを用い、これらに対する被検細胞集団中の個々の細胞の挙動を観察することで、被検細胞集団のプロファイルを作成することができる。例えば、患者由来の細胞に対して認可済既知薬剤を用いたプロファイルを作成することで、患者に最適な薬剤を選択することが可能であり、医師の治療計画が立てやすくなる効果がある。
典型的な例として、siRNA(標的遺伝子の発現を特異的にノックダウンする機能を持つ小さなRNA)や遺伝子の発現プラスミドのトランスフェクションを行うことで、細胞内の各遺伝子の発現を亢進、または抑制することができる。各遺伝子に対応したsiRNAまたは発現プラスミドを標的癌細胞に対してトランスフェクションし、当該癌細胞の応答を一細胞毎に観察することで、各遺伝子の機能(細胞の増殖・抑制、細胞死の誘導、すべての細胞に対して均一に作用するか)を明らかにすることができる。
また、TRAILなどの既知抗癌剤に対する補助薬剤としての評価系として、既知の癌遺伝子関連siRNAや発現プラスミドの複数種を平行して細胞に導入してTRAILとの相乗効果を観察することも有効である。
特に、既知の抗癌剤のうちでもTRAILのような耐性株を作りやすい抗癌剤の場合、まずTRAIL耐性株を作製し、その耐性株を標的癌細胞として被検薬剤を作用させることで、TRAIL耐性を感受化する薬剤を探索することができる。TRAILと併用投与して評価すれば、TRAILの細胞死誘導作用を増強又は補完(均一化)するTRAIL補助薬剤をスクリーニングできる。
(4−1)抗癌剤又はその候補物質の評価、スクリーニング系におけるコントロールと対照実験
癌細胞の各コロニーに対して、被検薬剤を加えた場合の単位時間あたりの細胞増殖率(L)と細胞死誘導率(D)を測定するが、被検薬剤の場合は、L(sample)及びD(sample)と表現される。被検薬剤を加えない(又はプラセボ薬剤を加える)場合が、L(control)及びD(control)と表現される。しかし、抗癌剤候補スクリーニングの場合、実用化に耐えられるためには、正常細胞へのダメージができるだけ少ない方がいいので、正常細胞に対する対照実験を行うことが好ましい。つまり、標的とする細胞を癌細胞から正常細胞に代えただけで、他の処理は全く同一の処理を施す。その場合、正常細胞に被検薬剤処理を施した場合をLC(sample)及びDC(sample)と表現し、被検薬剤を加えない場合は、LC(control)及びDC(control)と表現される。
被検薬剤が、補助薬剤の場合、既知抗癌剤と用いて抗癌剤の細胞死誘導効果を増強する効果、又は抗癌剤が均一に作用を及ぼすことを補助する効果の程度を評価するか、又はそのような補助薬剤をスクリーニングすることになる。その場合、癌細胞に対して、被検補助薬剤を、抗癌剤と併用した場合が、L(sample)及びD(sample)と表現され、被検補助薬剤を加えずに、抗癌剤のみ(又はプラセボ薬剤+抗癌剤)の場合がL(control)及びD(control)と表現される。また、補助薬剤はあくまで抗癌剤の効果の増強及び均一化を目的とするものであるから、たとえ癌細胞に対してであっても、補助薬剤のみで強い効果がある場合は強い副作用が懸念され、実用性に乏しい。そこで、さらなるコントロール系としては、癌細胞に対して抗癌剤を加えずに補助薬剤(候補)のみを加える場合が、LC(sample)及びDC(sample)に相当し、何も加えない場合(又はプラセボ薬剤を加える場合)がLC(control)及びDC(control)に相当する。
補助薬剤のスクリーニングにおいて、標的癌細胞として、既知抗癌剤に対する耐性を獲得した癌細胞を用いることで、すなわち、あらかじめ標的癌細胞に対して既知の抗癌剤処理を施し、当該抗癌剤に対する耐性を獲得させた癌細胞とした後、既知抗癌剤と補助薬剤候補とを作用させることで、当該抗癌剤耐性株を感受性株に戻す補助薬剤を選定できる。当該補助薬剤は、当該抗癌剤に対する細胞死誘導効果の増強作用及び/又は均一化作用の高い補助薬剤のスクリーニングが可能となる。
また、上記補助薬剤のスクリーニング系により補助薬剤が絞り込まれた場合には、さらに、正常細胞へのダメージが少ないことを確認するための、正常細胞を用いた対照実験を設けることが好ましい。
本発明の実施例で用いた既知抗癌剤TRAILと補助薬剤候補の各種siRNAの例でいうと、標的癌細胞の各クローンに対し、TRAIL(+)、siRNA(+)の系がL(sample)及びD(sample)で表され、TRAIL(+)、siRNA(−)の系がL(control)及びD(control)で、TRAIL(−)、siRNA(+)の場合がLC(sample)及びDC(sample)で、そして、TRAIL(−)、siRNA(−)の場合がLC(control)及びDC(control)として表されることになる。
本発明では、薬剤処理後に、コロニー毎、単位時間毎の生存細胞数、及び死細胞数をカウントする必要がある。その際のカウントは、コロニー数及び細胞数が少ない場合は顕微鏡下で計数することも可能であるが、通常はコンピューターによる画像処理により行う。なお、死細胞は、プレートから剥離し、形状から容易に判断可能である。また、生きた細胞のみを染色できるCrystal VioletやCarcein-AMなどや、死んだ細胞のみを染色できるEthidium homodimer (EthD-1)などを用いることで、蛍光顕微鏡による計測ができる。
まず、コロニー毎に,下記の式に従い細胞増殖率、及び細胞死誘導率を算出する。
単位時間当たり細胞の増殖率 [L]:
L = Exp{ln(L(t+Δt)/Lt)/Δt}x100
L: 細胞の増殖率(%)
L(t+Δt): 時間(t+Δt)において生存している細胞の個数
Lt: 時間(t)において生存している細胞の個数
L(t+Δt)/ Lt: 時間(Δt)の間の細胞増殖率
各種条件における単位時間当たり細胞の増殖率 [L]を区別して表記する場合、LをL(Sample)、L(Control)、CL(Sample)、CL(Control)と表記する。
単位時間当たり細胞死の誘導率 [D]:
D = 1-Exp[ln{1-(D(t+Δt)-Dt)/(L(t+Δt)+D(t+Δt )-Dt)}/Δt]x100
D: 細胞死の誘導率(%)
D(t+Δt)-Dt: 時間tから時間(t+Δt)の間に死んだ細胞の個数
L(t+Δt): 時間(t+Δt)において生存している細胞の個数
L(t+Δt)+D(t+Δt)-Dt: 時間(t+Δt)における細胞数(生細胞と死細胞の合計)
(D(t+Δt)-Dt)/(L(t+Δt)+D(t+Δt)-Dt): 時間(Δt)の間の細胞死誘導率
各種条件における単位時間当たり細胞死の誘導率 [D]を区別して表記する場合、DをD(Sample)、D(Control)、CD(Sample)、CD(Control)と表記する。
細胞集団全体の細胞増殖率の平均値 [μ(L)]:
μ(L) = (L1+L2+・・・+Ln)/n:
μ(L): 細胞集団全体の細胞増殖の平均値 (%)
Ln: n番のコロニーの細胞増殖率 (%)
n: 細胞数
各種条件における細胞集団全体の細胞増殖率の平均値 [μ(L)]を区別して表記する場合、μ(L)をμ(L(Sample))、μ(L(Control))、μ(CL(Sample))、μ(CL(Control))と表記する。
細胞集団全体の細胞増殖率の標準偏差[σ(L)]:
σ(L): 細胞集団全体の細胞増殖率の標準偏差 (%)
Li: i番目のコロニーの細胞増殖率
各種条件における細胞集団全体の細胞増殖率の標準偏差[σ(L)]を区別して表記する場合、σ(L)をσ(L(Sample))、σ(L(Control))、σ(CL(Sample))、σ(CL(Control))と表記する。
細胞集団全体の細胞の増殖率の変動係数 [C.V.(L)]:
C.V.(L) =σ(L) /μ(L) x 100
C.V.(L): 細胞集団全体の細胞の増殖率の変動係数 (%)\
各種条件における細胞集団全体の細胞の増殖率の変動係数 [C.V.(L)]を区別して表記する場合、C.V. (L)をC.V. (L(Sample))、C.V. (L(Control))、C.V. (CL(Sample))、C.V. (CL(Control))と表記する。
細胞集団全体の細胞死誘導率の平均値 [μ(D)]:
μ(D) = (D1+D2+・・・+Dn)/n:
μ(D): 細胞集団全体の細胞死誘導率の平均値 (%)
Dn: n番のコロニーの細胞死誘導率 (%)
各種条件における細胞集団全体の細胞増殖率の平均値 [μ(D)]を区別して表記する場合、μ(D)をμ(D(Sample))、μ(D(Control))、μ(CD(Sample))、μ(CD(Control))と表記する。
細胞集団全体の細胞死誘導率の標準偏差 [σ(D)]:
σ(D): 細胞集団全体の細胞死誘導率の標準偏差 (%)
Di: i番目のコロニーの細胞死誘導率 (%)
各種条件における細胞集団全体の細胞死誘導率の標準偏差 [σ(D)]を区別して表記する場合、σ(D)をσ(D(Sample))、σ(D(Control))、σ(CD(Sample))、σ(CD(Control))と表記する。
細胞集団全体の細胞死誘導率の変動係数 [C.V.(D)]:
C.V.(D) =σ(D) /μ(D) x 100
C.V.(D): 細胞集団全体の細胞死誘導率の変動係数 (%)
各種条件における細胞集団全体の細胞死誘導率の変動係数 [C.V.(D)]を区別して表記する場合、C.V. (D)をC.V. (D(Sample))、C.V. (D(Control))、C.V. (CD(Sample))、C.V. (CD(Control))と表記する。
次いで、これらの値の相加平均値、必要に応じて標準偏差、変動係数を求め、細胞集団としての細胞の応答を算出する。具体的には、細胞集団全体の単位時間あたりの細胞増殖率のμ(L(sample))及びμ(L(control))、を、好ましくはさらにμ(LC(sample))及びμ(LC(control))を求め、細胞集団全体の単位時間あたりの細胞死誘導率のμ(D(sample))及びμ(D(control))を、好ましくはμ(DC(sample))及びμ(DC(control))を求める。
また、必要に応じて、細胞集団全体の単位時間あたりの細胞増殖率の標準偏差σ(L(sample))及びσ(L(control))、を、好ましくはさらにσ(LC(sample))及びσ(LC(control))を求め、細胞集団全体の単位時間あたりの細胞死誘導率の標準偏差σ(D(sample))及びσ(D(control))を、好ましくはσ(DC(sample))及びσ(DC(control))を求める。必要に応じて、細胞集団全体の単位時間あたりの細胞増殖率の変動係数C.V.(L(sample))及びC.V.(L(control))、を、好ましくはさらにC.V.(LC(sample))及びC.V.(LC(control))を求め、細胞集団全体の単位時間あたりの細胞死誘導率の変動係数C.V.(D(sample))及びC.V.(D(control))を、好ましくはC.V.(DC(sample))及びC.V.(DC(control))を求めてもよい。
対照群に対する平均細胞増殖率の平均値の割合[μ(L(ratio))]:
μ(L(ratio))=μ(L(sample)) /μ(L(control)) x 100
μ(L(ratio)): 「陰性対照薬剤を添加した細胞集団全体の細胞増殖率の平均値」に対する「被検薬剤を添加した細胞集団全体の細胞増殖率の平均値」の割合(%)
μ(L(sample)): 被検薬剤を添加した細胞集団全体の細胞増殖率の平均値(%)
μ(L(control)): 陰性対照薬剤を添加した細胞集団全体の細胞増殖率の平均値(%)
対照群に対する細胞増殖率の変動係数の割合[C.V.(L(ratio))]:
C.V.(L(ratio))=C.V.(L(sample)) / C.V.(L(control)) x 100
C.V.(L(ratio)) : 「陰性対照薬剤を添加した細胞集団全体の細胞増殖率の変動係数」に対する「被検薬剤を添加した細胞集団全体の細胞増殖率の変動係数」の割合 (%)
C.V.(L(sample)): 被検薬剤を添加した細胞集団全体の細胞増殖率の変動係数 (%)
C.V.(L(control)): 陰性対照薬を添加した細胞集団全体の細胞増殖率の変動係数 (%)
対照群に対する細胞死誘導率の平均値の割合 [μ(D(ratio))]:
μ(D(ratio))=μ(D(sample)) /μ(D(control)) x 100
μ(D(ratio)) : 「陰性対照薬剤(ネガティブコントロール)を添加した細胞集団全体の細胞死誘導率の平均値」に対する「被検薬剤(サンプル)を添加した細胞集団全体の細胞死誘導率の平均値」の割合(%)
μ(D(sample)) : 被検薬剤を添加した細胞集団全体の細胞死誘導率の平均値(%)
μ(D(control)) : 陰性対照薬剤を添加した細胞集団全体の細胞死誘導率の平均値(%)
対照群に対する細胞死誘導率の変動係数の割合[C.V.(D(ratio))]:
C.V.(D(ratio)) = C.V.(D(sample)) / C.V.(D(control)) x 100
C.V.(D(ratio)) : 「陰性対照薬剤を添加した細胞集団全体の細胞死誘導率の変動係数」に対する「被検薬剤を添加した細胞集団全体の細胞死誘導率の変動係数」の割合 (%)
C.V.(D(sample)): 被検薬剤を添加した細胞集団全体の細胞死誘導率の変動係数 (%)
C.V.(D(control)): 陰性対照薬剤を添加した細胞集団全体の細胞死誘導率の変動係数(%)
μ(CL(ratio))=μ(CL(sample))/μ(CL(control))×100(%)
μ(CD(ratio))=μ(CD(sample))/μ(CD(control))×100(%)
C.V.(CL(ratio))=C.V.(CL(sample))/C.V.(CL(control))×100(%)
C.V.(CD(ratio))=C.V.(CD(sample))/C.V.(CD(control))×100(%)
上記5.で得られた数値に従って、被検薬剤を以下の指標で評価する。既知薬剤においては、投与時の薬剤濃度、投与回数、投与時期、併用する他の薬剤、化合物などとの組み合わせ、投与のタイミング(時間)とその組合せなどの検討を以下の指標(1)〜(4)に基づいて行い、最適な条件を評価する。未知薬剤においても、投与時の薬剤濃度、投与回数、投与時期、併用する他の薬剤、化合物などとの組み合わせ、投与のタイミング(時間)とその組合せによる検討を以下の指標(1)〜(4)に基づいて最適な薬剤のスクリーニングに用いる。
被検薬剤添加を行った癌細胞群(サンプル群)と陰性対照薬剤の添加を行った癌細胞群(コントロール群)それぞれの細胞増殖率の平均値μ(L(sample))及びμ(L(control))を比較する。具体的には、μ(L(ratio)) =μ(L(sample)) /μ(L(control)) x 100を算出しμ(L(ratio))の数値を評価する。μ(L(ratio)) < 100(%)であれば、コントロール群に対して、サンプル群がより強く癌細胞の増殖を抑制出来たことになる。一方、被検薬剤添加を行った正常細胞群(サンプル群)と陰性対照薬剤の添加を行った正常細胞群(コントロール群)それぞれの細胞増殖率の平均値μ(CL(sample))及びμ(CL(control))を比較する。具体的には、μ(CL(ratio)) =μ(CL(sample)) /μ(CL(control)) x 100を算出しμ(CL(ratio))の数値を評価する。μ(CL(ratio)) の値が100(%)に近いほど抗癌剤が正常細胞の増殖に影響を及ぼさず、薬剤の副作用が少なく有用性が高いことを意味する。
既知抗癌剤の抗癌剤作用を増強させる補助薬剤の評価又はスクリーニングの場合は、既知抗癌剤及び被検補助薬剤を併用処理した癌細胞群(サンプル群)と既知抗癌剤のみで処理した癌細胞群(コントロール群)それぞれの細胞増殖率の平均値μ(L(sample))及びμ(L(control))を比較する。具体的には、μ(L(ratio)) =μ(L(sample)) /μ(L(control)) x 100を算出しμ(L(ratio))の数値を評価する。μ(L(ratio)) < 100(%)であれば、コントロール群に対して、サンプル群がより強く癌細胞の増殖を抑制出来たことになり、補助薬剤が既知抗癌剤の抗癌作用を増強したことを示す。一方、被検補助薬剤を処理した癌細胞群(サンプル群)と被検補助薬剤を施さない場合の癌細胞群(コントロール群)それぞれの細胞増殖率の平均値μ(CL(sample))及びμ(CL(control))を比較する。具体的には、μ(CL(ratio)) =μ(CL(sample)) /μ(CL(control)) x 100を算出しμ(CL(ratio))の数値を評価する。μ(CL(ratio)) の値が100(%)に近いほど補助薬剤単独の投与が細胞増殖率に与える影響がなく、補助薬剤としての有用性が高い。
被検薬剤添加を行った癌細胞群(サンプル群)と陰性対照薬剤の添加を行った癌細胞群(コントロール群)それぞれの細胞死誘導率の平均値μ(D(sample))及びμ(D(control))を比較する。具体的には、μ(D(ratio)) =μ(D(sample)) /μ(D(control)) x 100を算出しμ(D(ratio))の数値を評価する。μ(D(ratio)) > 100(%)であれば、コントロール群に対して、サンプル群がより強く癌細胞の細胞死を誘導出来たことになる。一方、被検薬剤添加を行った正常細胞群(サンプル群)と陰性対照薬剤の添加を行った正常細胞群(コントロール群)それぞれの細胞死誘導率の平均値μ(CD(sample))及びμ(CD(control))を比較する。具体的には、μ(CD(ratio)) =μ(CD(sample)) /μ(CD(control)) x 100を算出しμ(CD(ratio))の数値を評価する。ただし、μ(CD(control))の値が0やそれに近い値の場合は、正確なμ(CD(ratio))の算出が不能であるため、μ(CD(sample))の値で評価する。μ(CD(ratio)) の値が100%に近いほど(μ(CD(ratio))≒100%)(例えば50%<μ(CD(ratio))<200%)又はμ(CD(sample))の値が0%に近いほど(μ(CD(sample))≒0%)(例えばμ(CD(sample))<1%)、抗癌剤が正常細胞の細胞死に影響を及ぼさず、薬剤の副作用が少なく有用性が高いと評価する。
既知抗癌剤の抗癌剤作用を増強させる補助薬剤の評価又はスクリーニングの場合は、既知抗癌剤及び被検補助薬剤を併用処理した癌細胞群(サンプル群)と既知抗癌剤のみで処理した癌細胞群(コントロール群)それぞれの細胞死誘導率の平均値μ(D(sample))及びμ(D(control))を比較する。具体的には、μ(D(ratio))=μ(D(sample)) /μ(D(control)) x 100を算出しμ(D(ratio))の数値を評価する。μ(D(ratio)) > 100(%)であれば、コントロール群に対して、サンプル群がより強く癌細胞の細胞死を誘導出来たことになり、補助薬剤が既知抗癌剤の抗癌作用を増強したことを示す。一方、被検補助薬剤を処理した癌細胞群(サンプル群)と被検補助薬剤を施さない場合の癌細胞群(コントロール群)それぞれの細胞増殖率の平均値μ(CD(sample))及びμ(CD(control))を比較する。具体的には、μ(CD(ratio))=μ(CD(sample)) /μ(CD(control)) x 100を算出しμ(CD(ratio))の数値を評価する。ただし、μ(CD(control))の値が0やそれに近い値の場合は、正確なμ(CD(ratio))の算出が不能であるため、μ(CD(sample))の値で評価する。例えば、μ(CD(ratio)) の値が100%に近いほど(μ(CD(ratio))≒100%)(例えば50%<μ(CD(ratio))<200%)又はμ(CD(sample))の値が0%に近いほど(μ(CD(sample))≒0%)(例えばμ(CD(sample))<1%)、補助薬剤単独の投与が細胞死誘導率に与える影響がなく、補助薬剤としての有用性が高い。
薬剤添加を行った細胞群(サンプル群)と陰性対照薬剤の添加を行った細胞群(コントロール群)それぞれの細胞集団全体の細胞増殖率の変動係数(C.V.(L))及び細胞死誘導率の変動係数(C.V.(D))を比較する。具体的には、C.V.(L(ratio)) = C.V.(L(sample)) / C.V.(L(control)) x 100
及びC.V.(D(ratio)) = C.V.(D(sample)) / C.V.(D(control)) x 100を算出しC.V.(L(ratio)) 及びC.V.(D(ratio))の数値を評価する。C.V.(L(ratio))<100(%)及びC.V.(D(ratio)<100(%)であれば、細胞増殖率および細胞死誘導率において、コントロール群に対してサンプル群の部分的な細胞死(Fractional Killing)が抑制できたことになる。
さらに、細胞増殖に与える影響、細胞死に与える影響、部分的な細胞死(Fractional Killing)の抑制能の時間的な推移を分析することで、薬剤の作用の時間依存性について評価できる。
上記評価項目に加え、さらに、細胞増殖率の平均値の割合μ(CL(ratio))、細胞死誘導率の平均値の割合μ(CD(ratio))、細胞増殖率の変動係数の割合C.V.(CL(ratio))及び細胞誘導率の変動係数の割合C.V.(CD(ratio))についてさらに詳細な評価することが好ましい。具体的には、以下の通りである。
被検薬剤に対する評価例として例えば、薬剤(サンプル)及び陰性対照薬剤(コントロール)を患者癌組織由来の細胞と正常細胞に添加し、それぞれのμ(CL(sample))及びμ(CL(control))から陰性対照群に対するサンプル群の平均細胞増殖率の割合μ(CL(ratio))を算出する。また、同様にμ(CD(sample))及びμ(CD(control))からサンプル群の平均細胞死誘導率の割合μ(CD(ratio))を算出する。正常細胞において、μ(CL(ratio))≒100%であり、かつμ(CD(sample))≒0(%)であるか、又はμ(CL(ratio))≒100%であり、かつμ(CD(ratio))≒100%であることが最も好ましい。少なくとも、50%<μ(CL(ratio))<200%であり、かつμ(CD(sample))<1%であるか、又は50%<μ(CL(ratio))<200%であり、かつ50%<μ(CD(ratio))<200%は満たしている必要がある。また同時に、患者癌組織由来の細胞においてμ(L(ratio))<100(%)、μ(D(ratio))>100(%)であれば、薬剤の有用性は高いと評価できる。好ましくはμ(L(ratio))<50(%)、μ(D(ratio))>1000(%)であり、より好ましくはμ(L(ratio))<10(%)、μ(D(ratio))>10000(%)の場合である。
また、例えば上記した薬剤において、対照群に対する細胞増殖率の変動係数の割合C.V.(CL(ratio)) や対照群に対する細胞死誘導率の変動係数の割合C.V.(CD (ratio))の値が小さい(<100 %)場合、細胞集団の中に悪性度の高い(薬剤の効果が少ない)亜集団が含まれている可能性が低いと考えられ、薬剤の有用性が高いと評価できる。
抗癌剤の有効性が高いと評価される値は、(ア)癌細胞に対してμ(L(ratio))<100(%)、μ(D(ratio))>100(%)、C.V.(L(ratio))<100(%)、C.V.(D(ratio))<100(%)であり、好ましくはμ(L(ratio))<50(%)、μ(D(ratio))>1000(%)であり、より好ましくはμ(L(ratio))<10(%)、μ(D(ratio))>10000(%)(イ)正常細胞に対して、少なくとも、50%<μ(CL(ratio))<200%であり、かつμ(CD(sample))<1%であるか、又は50%<μ(CL(ratio))<200%であり、かつ50%<μ(CD(ratio))<200%であり、μ(CL(ratio))≒100(%)、μ(CD(ratio))≒100(%)またはμ(CL(ratio))≒100(%)、μ(CD(sample))≒0(%)であることが好ましい。
有効な抗癌剤というためには、癌細胞に対してμ(L(ratio))、μ(D(ratio))、C.V.(L(ratio))及びC.V.(D(ratio))のうち少なくとも1つの指標が上記指標を満たす事が好ましい。一般に2以上の指標を満たすことが好ましく、すべてを満たすことは最も好ましいといえる。ただし、癌細胞に対する指標を満たしても、正常細胞においてμ(CL(ratio))及びμ(CD(ratio))が上記指標を満たすか、またはμ(CL(ratio))及びμ(D(sample))が上記指標を満たす場合でなければ、重篤な副作用が懸念されるため、有効な抗癌剤とは言えない。
補助薬剤の有効性が高いと評価される値は、(ア)既知抗癌剤と補助薬剤の併用投与において、μ(L(ratio)) < 100(%)、μ(D(ratio))>100(%)、C.V.(L(ratio))<100(%)、C.V.(D(ratio))<100(%)であり、好ましくはμ(L(ratio))<50(%)、μ(D(ratio))>1000(%)であり、より好ましくはμ(L(ratio))<10(%)、μ(D(ratio))>10000(%)、(イ)補助薬剤のみの投与において、一般的には、50%<μ(CL(ratio))<200%であり、かつμ(CD(sample))<1%であるか、又は50%<μ(CL(ratio))<200%であり、かつ50%<μ(CD(ratio))<200%であり、μ(CL(ratio))≒100(%)、μ(CD(ratio))≒100(%)またはμ(CL(ratio))≒100(%)、μ(CD(sample))≒0(%)であることが好ましい。有効な補助薬剤というためには、既知抗癌剤と補助薬剤の併用投与において、標的癌細胞に対する上記各評価指標のうち、少なくとも1つを満たす必要がある。一般に2以上の指標を満たすことが好ましく、すべてを満たすことは最も好ましいといえる。ただし、抗癌剤併用投与の際の各指標を満たしても、補助薬剤のみの投与において、μ(CL(ratio))とμ(CD(ratio))またはμ(CL(ratio))とμ(CD(sample))のいずれかの組み合わせによる観察結果が上記指標を満たさない場合、抗癌剤の補助薬剤としての役割を超えた強い細胞死誘導作用及び/又は細胞増殖抑制作用があることを意味する。正常細胞に対してもダメージを与えるリスクが高いため、重篤な副作用が懸念される。つまり、特定抗癌剤用の補助薬剤としては有効な補助薬剤とは言えない。
上記6.で得られた数値に従って、被検細胞集団を以下の指標で評価する。被検細胞集団(例えば患者由来の細胞)に対して、公知の抗癌剤、特定癌マーカーを認識するモノクローナル抗体、siRNAや遺伝子発現ベクターを用い、これらに対する被検細胞集団中の個々の細胞の挙動を観察することで、被検細胞集団のプロファイルを作成することができる。また、他の挙動データの比較により、各薬剤の被検細胞集団に対する有効性の評価が可能である。工程は上記6と同様、投与時の薬剤濃度、投与回数、投与時期、併用する他の薬剤,化合物などとの組み合わせ、投与のタイミング(時間)とその組合せなどの検討を上記6に示した「指標(1)〜(4)」に基づいて行う。
特性が未知の癌細胞群(サンプル)において、μ(L(ratio))<100(%)、μ(D(ratio))>100(%)であり、コントロールとして用いた癌細胞群のμ(L(ratio))の値を下回り、μ(D(ratio))の値を上回れば、該当未知癌細胞群への薬剤の効果は高いと評価できる。この際、正常細胞において、少なくとも、50%<μ(CL(ratio))<200%であり、かつμ(CD(sample))<1%であるか、又は50%<μ(CL(ratio))<200%であり、かつ50%<μ(CL(ratio))<200%であり、μ(CL(ratio))≒100(%)であって、かつμ(CD(sample))≒0(%)であるか又はμ(CL(ratio))≒100(%)であって、かつμ(CD(ratio))≒100(%)であることが望ましい。
また、未知の癌細胞群(サンプル)において、コントロールとして用いた癌細胞群と比べてC.V.(L(ratio))やC.V.(D(ratio))の値が小さければ、未知癌細胞群中に悪性度の高い(薬剤の効果が少ない)亜集団が含まれている可能性が低いと考えられる。
本発明が典型的に適用される場合は、大きく分けて、6.において説明した「被検薬剤に対する評価」、7.において説明した「被検細胞集団の特性決定」、の2種類がある。
前者の例として以下の4例を挙げる。(ア)被検薬剤(抗癌剤)が、標的とする癌の細胞集団を構成する個々の癌細胞に対して、均一に細胞死を誘導することができるか、及び/又は均一に細胞増殖を抑制することができるかを評価することで、薬剤耐性株を作りやすい薬剤であるかどうかを判定する場合である。また、(イ)標的とする癌の細胞集団を構成する個々の癌細胞に対して、均一に細胞死を誘導するか、及び/又は均一に細胞増殖を抑制する未知抗癌剤のスクリーニング、あるいは(ウ)既知の抗癌剤の細胞死誘導作用及び/又は細胞増殖抑制作用を、標的とする癌の細胞集団を構成する個々の癌細胞に対して亢進する作用、又は均一に作用させる作用を持つ未知補助薬剤のスクリーニングに用いる場合や(エ)既知の抗癌剤に対して耐性を獲得した癌細胞に対する抗癌剤の細胞死誘導作用及び/又は細胞増殖抑制作用をリカバリーする(再び復活させる)作用、又は均一に作用させる作用を持つ未知補助薬剤のスクリーニングに用いる場合にも本発明の典型例となる。
後者の例として以下の1例を挙げる。(オ)被検細胞集団(例えば患者由来の細胞)に対して、公知の抗癌剤、特定癌マーカーを認識するモノクローナル抗体、siRNAや遺伝子発現ベクターを用い、これらに対する被検細胞集団中の個々の細胞の挙動を観察することで、被検細胞集団のプロファイルを作成することもできる。
本発明の実施態様としては、(エ)の「既知の抗癌剤に対して耐性を獲得した癌細胞に対する抗癌剤の細胞死誘導作用及び/又は細胞増殖抑制作用をリカバリーする(抗癌剤耐性株を、抗癌剤感受性に戻す)作用、又は均一に作用させる作用を持つ未知補助薬剤のスクリーニング」する方法について述べる。周知の癌細胞特異的な抗癌剤と併用して、その細胞死誘導作用を増幅する効果を示す薬剤をスクリーニングする手法ではなく、強力な抗癌剤に対しての耐性株の出現が重大な問題であることを鑑み、抗癌剤の細胞死誘導作用及び/又は細胞増殖抑制作用をリカバリーする(抗癌剤耐性株を、抗癌剤感受性に戻す)ことができるような薬剤のスクリーニングを行ったので、具体的に示す。本発明がこのような手法に限定されるものではないことは当然である。
本発明の実施態様としては、周知の強力な抗癌剤として、癌細胞に特異的に細胞死を誘導する抗癌剤として注目されているTRAIL(TNF関連アポトーシス誘発リガンド)を用い、標的癌細胞としては、ヒトのモデル癌細胞として用いられる培養HeLa細胞を用い、以下の手順で行う。
(1)従来のスクリーニング法による、TRAILの細胞死誘導を阻害する活性のある候補siRNAの予備選択
(2)コロニー毎のTRAIL耐性の評価とTRAIL耐性Hela細胞株の定義(図3)
HeLa細胞集団のTRAIL耐性を評価する。また、HeLa細胞集団にTRAILを添加し、生存した細胞集団のTRAIL耐性を評価し、元のHeLa細胞集団と比較する。TRAILに対して耐性を持つHeLa細胞集団を定義する。
(3)TRAIL耐性HeLa細胞の感受化に関わるsiRNAの評価
本発明の評価方法を適用し、TRAILの細胞死誘導作用及び/又は細胞増殖抑制作用をリカバリーする(TRAIL耐性HeLa細胞の、TRAIL耐性を再び感受性に戻す)効果、及び/又はTRAILによる細胞死誘導作用及び/又は細胞増殖抑制作用を個々のHela細胞コロニーに対して均一に作用させる効果を持つ未知補助薬剤を評価する。
なお、本明細書中において引用した特許文献又は非特許文献の記載内容は、本明細書の記載として組み入れるものとする。
(1)細胞培養関連材料
Hela細胞を細胞培養する際の基本的な培地、及び添加成分としては以下の材料を用いた。
・DMEM (4.5g/l Glucose) with L-Glutamin, without Sodium Pyrurate (Nacalai Tesque, Kyoto, Japan)
・FBS: CEL Lect GOLD FETAL BOVINE SERUM ICN (ICN Pharmaceuticals, Costa Mesa, CA)
・Penicillin / Streptomycin Mix (Penicillin5000u/ml, Streptomycin5000ug/ml, Nacalai Tesque)
・Kanamycin (10mg/ml, 0.85%食塩水), (Invitrogen, Carlsbad, CA)
また、細胞やwellの洗浄などに用いるPBSとしては、PBS (-) without Calcium, Magnecium (Nacalai Tesque)を、また細胞をwellから剥離する際には、0.025%Trypsin / 1mM EDTA Solution (Nacalai Tesque)を、細胞を一時的に保存する際には、セルバンカー2(Wako Pure Chemical Industries, Osaka, Japan)を用いた。
TRAIL薬剤としては、Recombinant Human TRAIL/ Apo2L (50μg/tube) (PeproTech Inc., Rocky Hill, NJ)を用い、経時観察のために用いたwellはEZview 24well (Asahi Glass Co., LTD, Tokyo, Japan)である。
滅菌のために用いた手法は以下の通りである。
オートクレーブ滅菌時には、0.1%Gelatin(Sigma-Aldrich, St. Louis MO)をMilliQ水に溶解(0.1%Gelatin/MilliQ)して用いるか、又は0.5% Polyvinyl Alcohol/MilliQを用い、ろ過滅菌は0.22μmフィルターを用いて、45mg/ml dextran4000(Wako)/MilliQに溶解して行った。
リバーストランスフェクションは70% Ethanol/MilliQ中で、行った。
被検siRNAのコントロールとして、市販の下記siRNAも用いた(なお、それぞれの保存方法などは各社カタログ記載の方法に従った)。
・Silencer Cy3 Labeled Negative Control siRNA#1 (Ambion, Austin, TX)
・AllStars Negative Control siRNA (Qiagen, Valencia, CA)
・AllStars Hs Cell Death siRNA (QIAGEN)
・Lipofectamin RNAiMAX Reagent (Invitrogen)
典型的な培養癌細胞としてHela細胞を用い、DMEM (4.5g/l Glucose, FBS10%, Penicillin 10u/ml, Streptomycin 10ug/ml, Kanamycin 100ug/ml, L-Glutamin)培地で培養し、細胞の密度が7割程度になったら継代を行った。本研究で用いる細胞はあらかじめ拡大培養しセルバンカー2を用いディープフリーザで−80℃で凍結、液体窒素中で保存した。細胞を融解後は必ず2回の継代培養後に実験を行った。
Human TRAIL Apo-II
LigandをDEPC処理水100μlに溶解し、500ng/mlに調整した。10μlずつ分注−30℃で保存し、使用時使い切りとした。
実施例1においては、HeLa細胞野生株を用いて、アポトーシス関連240遺伝子から、TRAILに応答してアポトーシスを阻害する遺伝子8種を同定した。その際の手法は、従来の薬剤評価システムを適用し、HeLa癌細胞の個々の細胞に注目せず、細胞集団全体に対してTRAIL処理と併用して、siRNA導入処理を行い、生存HeLa細胞が減少している下記の配列番号1〜11で示される11種類のsiRNAを選択した。これらのsiRNAがターゲットとしているアポトーシス阻害遺伝子の候補は8種類であった。この実験では、単に抗癌剤TRAILの単独処理よりも併用処理後の生存細胞の数の減少効果が大きいものを選択しただけなので、実施例3で用いるsiRNA薬剤の候補を本実施例1によってあらかじめ選定するための予備選択実験とも位置づけられる。つまり、これら8種類の遺伝子発現を阻害する各siRNAは細胞集団での評価がなされただけで、細胞の薬剤に対する応答が平均化して表現されており、個々の細胞の薬剤耐性の評価がされていない。また、本実験では細胞の生存細胞の数で評価しているため、細胞数が「増殖阻害」又は「細胞死」のどちらによってもたらされた結果かを区別していない。また、TRAIL耐性株を用いた実験では無いため、「TRAILの効果を増幅させる効果」のみを示す結果であり、「TRAIL耐性を再び感受化させる効果」を示す結果ではない。
本実施例1によって、絞り込まれたsiRNAは以下に示す8種類のターゲット遺伝子に対するsiRNAである。下記の本発明の実施例3では、以下の8種類のターゲット遺伝子に対するsiRNAを用いた。なお、2種のsiRNAを用いる場合は混合液として用いた。
「AAC ATC TTC TGG AGA AGG ACA(配列番号1)」をターゲットとするanti-CASP2-siRNA(QIAGEN社製)
(2)MDM2(Gene Accession Number: NM_002392)
「CAG GCA AAT GTG CAA TAC CAA(配列番号2)」をターゲットとするanti- MDM2-siRNA(QIAGEN社製)
(3)NFKBIA(Gene Accession Number: NM_020529)
「CTG GGC CAG CTG ACA CTA GAA(配列番号3)」をターゲットとするanti- NFKBIA -siRNA(QIAGEN社製)
「AAG GGT GTA CTT ATA TCC ACA(配列番号4)」をターゲットとするanti- NFKBIA -siRNA(QIAGEN社製)
(4)RAC1(Gene Accession Number:NM_006908)
「ATG CAT TTC CTG GAG AAT ATA(配列番号5)」をターゲットとするanti- RAC1-siRNA(QIAGEN社製)
(5)MCL1(Gene Accession Number:NM_021960)
「CCC GCC GAA TTC ATT AAT TTA(配列番号6)」をターゲットとするanti-MCL1-siRNA(QIAGEN社製)
(6)GNB2L(Gene Accession Number: NM_006098)
「TTG GCA CAC GCT AGA AGT TTA(配列番号7)」をターゲットとするanti-GNB2L -siRNA(QIAGEN社製)」
「ACC AGG GAT GAG ACC AAC TAT(配列番号8)」をターゲットとするanti-GNB2L -siRNA(QIAGEN社製)」
(7)SFN (Gene Accession Number: NM_006142)
「CCG GGA GAA GGT GGA GAC TGA(配列番号9)」をターゲットとするanti- SFN -siRNA(QIAGEN社製)
(8)POU2F(Gene Accession Number: NM_002697)
「CAG GAT CTT CAA CAA CTG CAA(配列番号10)」をターゲットとするanti- POU2F -siRNA(QIAGEN社製)
「TTG GAG AAC TTT CTA ACC AAA(配列番号11)」をターゲットとするanti- POU2F -siRNA(QIAGEN社製)
ポジティブコントロールとしてはCASP8(Gene Accession Number:NM_001080124)の「AAG AGT CTG TGC CCA AAT CAA(配列番号12)」をターゲットとするanti-CASP8-siRNA(QIAGEN社製)を用いた。
均一な細胞集団と考えられる株化ガン細胞(HeLa細胞)を用いて、TRAILに対する耐性の評価をコロニー毎に行い、癌細胞が部分的にしか死滅しない現象(Fractional Killing)の評価を行った。TRAILに対して感受性をもつHeLa野生株にTRAILを曝露し、時系列で細胞を観察した。さらに、死滅しなかったTRAIL耐性癌細胞群のTRAIL耐性が維持されるかどうかを評価するため、TRAIL暴露下で生き残ったHela細胞についても再度TRAILを曝露し、時系列で細胞を観察した。
24well EZviewへHeLa野生株を1×104cells/wellで播種し、翌日培地交換を行った。37℃ 5% CO2インキュベーターで48時間培養し、TRAILを200ng/ml加えた培地とコントロールとしてTRAILを加えない培地に培地交換を行い、60時間TRAILに暴露、時系列細胞画像取得顕微鏡で細胞の時系列画像を取得した。
1つのwellごとに培地を除去し、PBS(-)1mlでwashを行った。PBS(-)を除去し、0.025%Trypsin/EDTA 200μlを添加した後、すぐに除去した。37℃で2分間反応させ、培地を500μl添加、生存細胞を回収して10ml培地入り10cmシャーレに移した。37℃ 5% CO2インキュベーターで3時間培養後、細胞の底面への接着を確認してから培地交換を行い、通常の培養を行った。
回収後2度継代し、再び24well EZviewへ1×104cells/wellで播種、37℃ 5% CO2インキュベーターで48時間培養した。48時間後にTRAILを200ng/ml加えた培地に培地交換を行い、時系列細胞画像取得顕微鏡でその後60時間の間、時系列画像を取得した。
時系列細胞画像取得装置によって37℃, 5% CO2条件下で培養を行いながら同時に30分間隔で120サイクル位相差画像を取得した。取得した画像より、4時間ごとのそれぞれの細胞集団の生細胞数と死細胞数を細胞画像解析ソフト(ImageJ; http://rsbweb.nih.gov/ij/)のプラグインソフト「Cell Counter」を用いて測定した。生存率は生細胞数を全細胞数(死細胞数と生細胞数の和)で割り算出した。実施例2の手順の流れは図3に示したとおりである。
実施例2での実験結果は、Hela細胞はその細胞集団(コロニー)ごとに死細胞数に違いが見られ、細胞集団ごとにTRAILに対する感受性が異なった。TRAIL耐性を持たない細胞集団(TRAIL添加40時間後において70%以上の細胞が死滅している集団)の多くは、TRAIL添加後5時間以内にその表現型(細胞死)を示した。一方、耐性を持つ集団(TRAIL添加40時間後において70%以上の細胞が生存している集団)が65%存在した(図6A)。
そこで、生存した細胞集団が継続的な耐性を獲得しているか否かを確かめるため、TRAIL暴露によって生き残った細胞集団を回収し、TRAILを添加していない培地で2回継代した後、再びTRAILに暴露した。その結果、96%以上の細胞集団がTRAIL耐性(TRAIL添加40時間後において70%以上の細胞が生存)を示した(図6B)。また、野生株で観察された、急激な生存率の低下は1細胞集団しか観察されなかった。
上記の結果は、Hela細胞が、TRAILに対して耐性と感受性を持つ細胞集団が混在すること、及びTRAIL耐性株が、TRAIL曝露下において選択的に増殖したことを強く示唆している。
TRAILの添加後生存した細胞のTRAIL耐性(図6B)は、TRAIL添加によって新たに獲得された細胞特性ではなく、野生株の細胞集団が元々保持していた特性である可能性が高い。野生型Helaは細胞集団としてTRAIL耐性において、不均一な集団である可能性も示唆される。また、本結果は、TRAILに応答して細胞死を誘導する薬剤(siRNAなど)を探索するのではなく、TRAIL耐性株について、耐性を感受化する薬剤を探索することの重要性を示している。
TRAIL暴露によって生き残った細胞集団の96%以上はTRAIL耐性を継続的に獲得しており、TRAIL耐性HeLa細胞株として、以降定義する。以上の手法により取得したTRAIL耐性HeLa細胞株は実施例3において用いる。
本実施例3では、実施例1で得られた候補補助薬剤(8種の遺伝子をターゲットとするsiRNA)の評価を行った。
実施例2において、TRAIL耐性株に対して、耐性を感受化する薬剤を探索することの重要性が示されたので、実施例1で得られた候補補助薬剤(siRNA)を実施例2で得られたHeLa細胞由来のTRAIL耐性HeLa細胞に導入(リバーストランスフェクション)し、続いてTRAILを加えることで、TRAIL耐性HeLa細胞のTRAIL耐性を再び感受性に戻す(TRAILの細胞死誘導作用及び/又は細胞増殖抑制作用が亢進する)効果、及びTRAIL耐性HeLa細胞に対するTRAILによる細胞死誘導作用、細胞増殖抑制作用を個々のHeLa細胞コロニーに対して均一に作用させる効果を細胞状態の時系列解析により評価した。
その際の候補補助薬剤(siRNA)としては、実施例1において、HeLa細胞野生株を用いて、アポトーシス関連240遺伝子から選択されたアポトーシス阻害活性遺伝子の候補となる8種類の遺伝子発現を阻害する上記11種類のsiRNAである。
24well EZviewへのsiRNA固相化(5plate分)法について(非特許文献6、7):
24well EZviewへ0.1%Gelatin 500μl/wellをアプライ、1時間クリーンベンチ内において室温で静置した後アスピレートした。続いて、45mg/ml dextranと70%EtOHを等量混合し、ウェル当たり40μlをアプライし、ベンチ内で風乾させた。
表1に示した3種の試薬を混合しsiRNA mixtureを調整した後、室温で20分間静置し、0.5% ポリビニルアルコール(PVA)溶液を 184μlを加えた。その混合溶液を風乾させた24well EZviewへウェル当たり22μlずつアプライし、ベンチ内で完全に風乾させた後、4℃に真空状態で保存、使用時は室温に戻してから使用した(siRNAのモル数は、ウェル当たり3.8pmol)。
HeLa野生株をコントロールsiRNA(Non Target siRNA:どの遺伝子に対してもノックダウン効率を示さないsiRNA)を固相化したリバーストランスフェクション用ウェル(24well EZview)に1×104cells/wellで播種し、翌日培地交換を行った。37℃ 5% CO2インキュベーターで48時間培養し、TRAILを200ng/ml加えた培地とコントロールとしてTRAILを加えない培地に培地交換を行い、さらに60時間の間、TRAILに暴露した。
培地を除去し、1wellから培地を除去し、PBS(-)1mlでwashを行った。PBS(-)を除去し、0.025%Trypsin/EDTA 200μlを添加した後、すぐに除去した。37℃で2分間反応させ、培地を500μl添加、生存細胞を回収して10ml培地入り10cmシャーレに移した。37℃ 5% CO2インキュベーターで3時間培養後、細胞の底面への接着を確認してから培地交換を行い、通常の培養を行った。
siRNA固相化24well EZviewへHeLa TRAIL耐性株(回収後2回継代)を1×104cells/well で播種し、翌日培地交換を行った。播種48時間後、ノックダウンの確認のため細胞画像の取得(図4)を行い、TRAILを200ng/ml加えた培地とコントロールとしてTRAILを加えない培地に培地交換を行った。40時間、時系列細胞画像取得装置で時系列画像を取得した。取得画像より、実施例2(2−4)と同様に画像解析を行った。(図5)
Cy3によってラベルされたコントロールsiRNA(Cy3 Labeled Negative Control siRNA:どの遺伝子に対してもノックダウン効率を示さないsiRNA)を24well EZviewプレートに固相化し、続いて細胞播種を行い、48時間の培養後、細胞画像を取得した(図4A−D)。siRNAが取り込まれた細胞の蛍光画像(図4A−D)からは、細胞質へのsiRNAの導入が観察された(図4D)。この結果は、siRNAが固相トランスフェクション法によって、細胞質内に導入出来る事を示している。
続いて、細胞死を誘導するsiRNAのミックス(Cell Death siRNA)(図4F)とコントロールsiRNA(図4E)を用いて、siRNAが細胞内で機能するか(遺伝子のノックダウンが可能か)を確かめた。その結果、細胞死を誘導するsiRNAは、細胞に対して高効率で細胞死を誘導し、一方、コントロールsiRNAは、細胞に対して毒性を与えなかった。これは、固相トランスフェクション法によって、siRNAによる遺伝子のノックダウンの誘導が成功した事を示している。また、これらの結果は、同プレート上の他のwellでも正しくノックダウンが行われていると期待され、以降の解析を進めた。
上記(3−4)に従って算出されたそれぞれの細胞集団(コロニー)の各時間における生細胞数と、[0017]に示した計算手順を用いて細胞集団全体の細胞増殖率の平均値 [μ(L)](TRAIL添加した際のサンプルの評価はμ(L(Sample))、TRAIL添加した際のコントロールの評価はμ(L(Contorl))、細胞集団全体の細胞増殖率の標準偏差[σ(L)] (TRAIL添加した際のサンプルの評価はσ(L(Sample))、TRAIL添加した際のコントロールの評価はσ(L(Contorl))、細胞集団全体の細胞の増殖率の変動係数 [C.V.(L)] (TRAIL添加した際のサンプルの評価はC.V. (L(Sample))、TRAIL添加した際のコントロールの評価はC.V. (L(Contorl))、対照群(TRAIL無)に対する細胞集団全体の細胞増殖率の平均値 [μ(CL)](TRAIL添加無のサンプルの評価はμ(CL(Sample))、TRAIL無のコントロールの評価はμ(CL(Contorl))、細胞集団全体の細胞増殖率の標準偏差[σ(CL)] (TRAIL添加無のサンプルの評価はσ(CL(Sample))、TRAIL添加無のコントロールの評価はσ(CL(Contorl))、細胞集団全体の細胞の増殖率の変動係数 [C.V.(CL)] (TRAIL添加無のサンプルの評価はC.V. (CL(Sample))、TRAIL添加無のコントロールの評価はC.V. (CL(Contorl))を算出した(表2A, B)。
上記(3−4)に従って算出されたそれぞれの細胞集団(コロニー)の各時間における死細胞数と、[0017]に示した計算手順を用いて細胞集団全体の細胞死誘導率の平均値 [μ(D)](TRAIL添加した際のサンプルの評価はμ(D(Sample))、TRAIL添加した際のコントロールの評価はμ(D(Contorl))、細胞集団全体の細胞増殖率の標準偏差[σ(D)] (TRAIL添加した際のサンプルの評価はσ(D(Sample))、TRAIL添加した際のコントロールの評価はσ(D(Contorl))、細胞集団全体の細胞の増殖率の変動係数 [C.V.(D)] (TRAIL添加した際のサンプルの評価はC.V. (D(Sample))、TRAIL添加した際のコントロールの評価はC.V. (D(Contorl))、対照群(TRAIL無)に対する細胞集団全体の細胞増殖率の平均値 [μ(CD)](TRAIL添加無のサンプルの評価はμ(CD(Sample))、TRAIL無のコントロールの評価はμ(CD(Contorl))、細胞集団全体の細胞増殖率の標準偏差[σ(CD)] (TRAIL添加無のサンプルの評価はσ(CD(Sample))、TRAIL添加無のコントロールの評価はσ(CD(Contorl))、細胞集団全体の細胞の増殖率の変動係数 [C.V.(CD)] (TRAIL添加無のサンプルの評価はC.V. (CD(Sample))、TRAIL添加無のコントロールの評価はC.V. (CD(Contorl))を算出した(表3A, B)。
TRAIL添加有のμ(L(ratio)) < 100(%)、C.V.(L(ratio))<100(%)の場合、○印を記載。
TRAIL添加無のμ(CL(ratio)) ≦ 50(%)の又はμ(CL(ratio)) ≧ 200(%)場合、×印を記載。
TRAIL添加有のμ(D(ratio)) > 1000(%)、C.V.(D(ratio))<100(%)の場合、○印を記載。
TRAIL添加無のμ(CD(sample)) ≧ 1(%)場合、×印を記載。
各遺伝子のノックダウンの評価は以下の通りとなる。
TRAIL添加時において、MDM2のノックダウンは細胞増殖を阻害し(μ(L(ratio))=69.3%)、細胞死を誘導した(μ(D(ratio))=3020%)。TRAIL非添加時には細胞死は誘導されないので(μ(CD(sample))=0.02%)、TRAILの補助剤として優れている。MDM2はアポトーシスに関与することが知られている遺伝子であり、MDM2がノックダウンされることで、p53が活性化し、セルサイクルの停止と細胞死の誘導が亢進したと考えられる。一方、C.V.(L(ratio))、 C.V.(D(ratio)) 共に100%を超えており、個々のHeLa細胞コロニーに対して均一に作用させる効果は低かった。
TRAIL非添加時においてもMDM2のノックダウンは細胞増殖を阻害しており(μ(CL(ratio))=58.1%)、細胞増殖阻害の効果はTRAIL非依存的と考えられる。
以上より、細胞コロニーに対して一様に作用させる効果は低いものの、TRAILの細胞の細胞死誘導能を補助し、細胞増殖を抑制するMDM2のノックダウンはターゲットとして有効である可能性がある。
TRAIL添加時において、NFKBIAのノックダウンは細胞増殖と細胞死を強く誘導した(μ(L(ratio))=6.00%)、細胞死を誘導した(μ(D(ratio))=21000%)。しかし、TRAIL非添加時においても細胞増殖と細胞死を強く誘導するため、TRAILの補助薬剤としては不適である。NFKBIAのノックダウンはTRAIL非依存的に細胞増殖阻害と細胞死誘導を起こすため、正常細胞への毒性が高くなるかもしれない。
TRAIL添加時において、RAC1のノックダウンは細胞増殖を阻害し(μ(L(ratio))=75.7%)、細胞死を誘導した(μ(D(ratio))=377.4%)。しかし、μ(D(ratio))=377.4%はコントロールに対して約4倍の細胞死誘導であり、効果が低く、また、TRAIL非添加時において、(μ(CL(ratio))=64.7 %)、(μ(CD(sample))=0.28%)であり、TRAILの効果を補助する効果も低い。
TRAIL添加時において、MCL1のノックダウンは細胞死を強く誘導(μ(D(ratio))=5400%)する一方で、細胞増殖はほとんど抑制しなかった(μ(L(ratio))=119.7%)。TRAIL非添加時には細胞死は誘導されないので(μ(CD(sample))=0.03%)、TRAILの補助剤として優れている。また、MCL1はBCLファミリーの一員として知られており、細胞死に特異的に作用する効果が示されたことは、本手法が正しく機能していることを表している。C.V.(L(ratio))、 C.V.(D(ratio))は、ともに100%を下回っており、個々のHeLa細胞コロニーに対して均一に作用させる効果は強かった。
細胞の増殖阻害は無いものの、TRAILの作用を補助し、細胞死を細胞コロニーに対して一様に作用させる効果が強いMCL1のノックダウンは、ターゲットとして有効であることが期待できる。
TRAIL添加時において、GNB2L1のノックダウンは細胞増殖をほとんど阻害しない(μ(L(ratio))=93.1%)が、細胞死は誘導する(μ(D(ratio))=2530%)。しかし、C.V.(L(ratio))、 C.V.(D(ratio))は、ともに100%より大きく、特にターゲットとして優れているとは言えない。
TRAIL添加時(μ(L(ratio))=37.8%)、(μ(D(ratio))=3820%)、非添加(μ(CL(ratio))=34.5%)、(μ(CD(sample))=3.25%)に関わらず、SFNのノックダウンは細胞増殖を阻害し、細胞死を誘導するため、TRAILの補助薬剤としては不適である。
TRAIL添加時(μ(L(ratio))=9.58%)、非添加(μ(L(ratio))=28.0%)に関わらず、CASP2のノックダウンは細胞増殖を阻害する。μ(D(ratio))=683%はコントロールに対して約7倍の細胞死誘導であり、効果が特に強いわけではなく、特にターゲットとして優れているとは言えない。
TRAIL添加時において、POU2F1のノックダウンは細胞死を強く誘導(μ(D(ratio))=4700(%)し、細胞増殖も若干抑制する(μ(L(ratio))=87.4%)。細胞増殖の抑制はTRAIL非添加時においてもみられるため(μ(L(ratio))=57.6%)、この効果はTRAIL依存的ではない。TRAIL非添加時には細胞死の誘導が少ないので(μ(CD(sample))=0.96%)、TRAILの補助剤として優れている。C.V.(L(ratio))は100%を下回っており、個々のHeLa細胞コロニーに対して増殖抑制を均一に作用させる効果は強かった一方、C.V.(D(ratio))は100%を上回っており、細胞死を均一に作用さえる効果は低かった。POU2F1とアポトーシスの関係は詳しく知られていないため、新規補助薬剤のターゲットとしてPOU2F1は非常に有効かもしれない。
以上の考察より、MDM2、MCL1、POU2F1がTRAIL耐性癌細胞の感受化、及びTRAILの細胞死誘導効果の増強に有効な標的遺伝子として期待できる。標的遺伝子候補が決定できたことで、さらに当該標的遺伝子に対するsiRNAの対応位置の調整や組み合わせなどにより、耐性癌細胞集団の感受性を増大させ、TRAILの薬効を増強することが可能となった。
配列番号2(anti- MDM2-siRNA): CAG GCA AAT GTG CAA TAC CAA
配列番号3(anti- NFKBIA -siRNA): CTG GGC CAG CTG ACA CTA GAA
配列番号4(anti- NFKBIA -siRNA): AAG GGT GTA CTT ATA TCC ACA
配列番号5(anti- RAC1-siRNA): ATG CAT TTC CTG GAG AAT ATA
配列番号6(anti-MCL1-siRNA): CCC GCC GAA TTC ATT AAT TTA
配列番号7(anti-GNB2L -siRNA): TTG GCA CAC GCT AGA AGT TTA
配列番号8(anti-GNB2L -siRNA): ACC AGG GAT GAG ACC AAC TAT
配列番号9(anti- SFN -siRNA): CCG GGA GAA GGT GGA GAC TGA
配列番号10(anti- POU2F -siRNA): CAG GAT CTT CAA CAA CTG CAA
配列番号11(anti- POU2F -siRNA): TTG GAG AAC TTT CTA ACC AAA
配列番号12(anti-CASP8-siRNA): AAG AGT CTG TGC CCA AAT CAA
Claims (12)
- 標的癌細胞に対して細胞死誘導効果及び/又は細胞増殖抑制効果を有する薬剤の評価方法又はスクリーニング方法であって、少なくとも下記の工程(1)〜(4)を含む方法;
(1)癌細胞を低密度で培養プレート又はセルチップ上に播種し、培養して個々の細胞毎にコロニーを形成させる工程、
(2)コロニー群の1部を被検薬剤で処理した後、培養しながら細胞画像を経時的に記録し、単位時間毎に各コロニー別に生存細胞数及び死細胞数をカウントして、単位時間あたりの各コロニーの細胞増殖率L(sample)及び細胞死誘導率D(sample)を算出し、
コロニー群の他の1部を被検薬剤で処理することなく、培養しながら細胞画像を経時的に記録し、単位時間毎に各コロニー別に生存細胞数及び死細胞数をカウントして、単位時間あたりの各コロニーの細胞増殖率L(control)及び細胞死誘導率D(control)を算出する工程、
(3)工程(2)で被検薬剤処理した細胞集団全体の細胞増殖率平均値μ(L(sample))及び細胞死誘導率平均値μ(D(sample))を、各コロニーの細胞増殖率L(sample)及び細胞死誘導率D(sample)の相加平均値としてそれぞれ算出し、
工程(2)で被検薬剤処理を行わない細胞集団全体の細胞増殖率平均値μ(L(control))及び細胞死誘導率平均値μ(D(control))を、各コロニーの細胞増殖率L(control)及び細胞死誘導率D(control)の相加平均値としてそれぞれ算出する工程、
(4)前記算出したμ(L(sample))とμ(L(control))とを比較して、μ(L(ratio))=μ(L(sample))/μ(L(control))×100(%)が100(%)未満である場合に被検薬剤を細胞増殖抑制効果が高い薬剤であると評価して選定し、
前記算出したμ(D(sample))とμ(D(control))とを比較して、μ(D(ratio))=μ(D(sample))/μ(D(control))×100(%)が100(%)より大きい場合に、被検薬剤を細胞死誘導効果が高い薬剤であると評価して選定する工程。 - 請求項1に記載の工程(1)〜(4)に加え、対照実験として、さらに下記の工程(5)及び(6)を設ける、請求項1に記載の方法;
(5)正常細胞に対して前記工程(1)及び(2)と同一の手法を適用し、正常細胞の個々の細胞毎のコロニーを形成させ、被検薬剤処理を施した場合の各コロニー毎の細胞増殖率CL(sample)及び細胞死誘導率CD(sample)と共に被検薬剤処理を施さない場合の各コロニー毎の細胞増殖率CL(control)及び細胞死誘導率CD(control)を算出し、
それぞれの相加平均値として、被検薬剤処理した細胞集団全体の細胞増殖率平均値μ(CL(sample))及び細胞死誘導率平均値μ(CD(sample))、並びに被検薬剤処理を行わない細胞集団全体の細胞増殖率平均値μ(CL(control))及び細胞死誘導率平均値μ(CD(control))を算出し、μ(CL(sample))とμ(CL(control))との比であるμ(CL(ratio))、及びμ(CD(sample))とμ(CD(control))との比であるμ(CD(ratio))を算出する工程、
(6)前記μ(CL(ratio))が50%<μ(CL(ratio))<200%であって、かつ(CD(sample))がμ(CD(sample))<1%であるか又はμ(CL(ratio))が50%<μ(CL(ratio))<200%であり、かつμ(CD(ratio))が50%<μ(CD(ratio))<200%である場合に、被検薬剤の作用の有用性が高いと評価し選定する工程。 - 請求項1に記載の前記工程(1)〜(4)又はさらに請求項2に記載の工程(5)〜(6)を設けた場合に加え、さらに下記の工程(7)〜(9)を設ける、請求項1又は2に記載の方法;
(7)被検薬剤処理した細胞集団全体の細胞増殖率の標準偏差σ(L(sample))を各コロニー毎の細胞増殖率L(sample)と細胞集団全体の細胞増殖率の平均値μ(L(sample))との差を用いて算出した後、被検薬剤処理した細胞集団全体の増殖率の変動係数「C.V.(L(sample))=σ(L(sample))/μ(L(sample))」を算出し、
被検薬剤処理を行わない細胞集団全体の細胞増殖率の標準偏差σ(L(control))を各コロニー毎の細胞増殖率L(control)と細胞集団全体の細胞増殖率の平均値μ(L(control))との差を用いて算出した後、被検薬剤処理した細胞集団全体の増殖率の変動係数「C.V. (L(control))=σ(L(control))/μ(L(control))」を算出する工程、
(8)被検薬剤処理した細胞集団全体の細胞死誘導率の標準偏差σ(D(sample))を各コロニー毎の細胞死誘導率D(sample)と細胞集団全体の細胞死誘導率の平均値μ(D(sample))との差を用いて算出した後、被検薬剤処理した細胞集団全体の細胞死誘導率の変動係数「C.V.(D(sample))=σ(D(sample))/μ(D(sample))」を算出し、
被検薬剤処理を行わない細胞集団全体の細胞死誘導率の標準偏差σ(D(control))を各コロニー毎の細胞死誘導率L(control)と細胞集団全体の細胞死誘導率の平均値μ(D(control))との差を用いて算出した後、被検薬剤処理した細胞集団全体の細胞死誘導率の変動係数「C.V.(D(control))=σ(D(control))/μ(D(control))」を算出する工程、
(9)前記工程(8)で求めた両細胞増殖率の変動係数の比であるC.V.(L(ratio))=C.V.(L(sample))/C.V.(L(control))×100の数値、及び/又は前記工程(6)で求めた両細胞死誘導率の変動係数の比であるC.V.(D(ratio))=C.V.(D(sample))/C.V.(D(control))×100の数値が100%未満であれば、被検薬剤が細胞増殖率及び/又は細胞死誘導率において、部分的な細胞増殖抑制及び/又は部分的な細胞死(Fractional Killing)が抑制できる薬剤であると評価して選定する工程。 - 既知抗癌剤の細胞死誘導効果及び/又は細胞増殖抑効果を増幅するかもしくは個々の細胞に均一に作用させるための補助薬剤の評価方法又はスクリーニング方法であって、下記の工程(1)〜(4)を含む方法;
(1)癌細胞を低密度で培養プレート又はセルチップ上に播種し、培養して個々の細胞毎にコロニーを形成させる工程、
(2)コロニー群の1部を前記既知抗癌剤及び被検補助薬剤で併用処理した後、培養しながら細胞画像を経時的に記録し、単位時間毎に各コロニー別に生存細胞数及び死細胞数をカウントして、単位時間あたりの各コロニーの細胞増殖率L(sample)及び細胞死誘導率D(sample)を算出し、
コロニー群の他の1部を前記既知の抗癌剤のみで処理した後、培養しながら細胞画像を経時的に記録し、単位時間毎に各コロニー別に生存細胞数及び死細胞数をカウントして、単位時間あたりの各コロニーの細胞増殖率L(control)及び細胞死誘導率D(control)を算出し、
(3)工程(2)で既知抗癌剤及び被検補助薬剤で併用処理した細胞集団全体の細胞増殖率平均値μ(L(sample))及び細胞死誘導率平均値μ(D(sample))を、各コロニーの細胞増殖率L(sample)及び細胞死誘導率D(sample)の相加平均値としてそれぞれ算出する工程、
工程(2)の既知抗癌剤のみで処理した細胞集団全体の細胞増殖率平均値μ(L(control))及び細胞死誘導率平均値μ(D(control))を、各コロニーの細胞増殖率L(control)及び細胞死誘導率D(control)の相加平均値としてそれぞれ算出する工程、
(4)前記算出したμ(L(sample))とμ(L(control))とを比較して、μ(L(ratio))=μ(L(sample))/μ(L(control))×100(%)が100(%)未満である場合に被検補助薬剤を細胞増殖抑制の増幅効果が高い薬剤と評価して選択し、
前記算出したμ(D(sample))とμ(D(control))とを比較して、μ(D(ratio))=μ(D(sample))/μ(D(control))×100(%)が100(%)より大きい場合に、被検補助薬剤を細胞死誘導効果が高い薬剤と評価して選択する工程。 - 請求項4に記載の工程(1)〜(4)に加え、既知の抗癌剤を用いない系での対照実験として、さらに下記の工程(5)及び(6)を設ける、請求項4に記載の方法;
(5)癌細胞のコロニー群に対して、既知の抗癌剤を用いずに被検補助薬剤のみを用いて、前記工程(1)及び(2)と同一の手法を適用し、被検補助薬剤のみの処理を施した場合の各コロニー毎の細胞増殖率CL(sample)及び細胞死誘導率CD(sample)と共に、被検補助薬剤を施さない場合の各コロニー毎の細胞増殖率CL(control)及び細胞死誘導率CD(control)を算出し、
それぞれの相加平均値として、被検補助薬剤処理した場合の癌細胞集団全体の細胞増殖率平均値μ(CL(sample))及び細胞死誘導率平均値μ(CD(sample))、並びに被検補助薬剤処理を行わない癌細胞集団全体の細胞増殖率平均値μ(CL(control))及び細胞死誘導率平均値μ(CD(control))を算出する工程、
(6)前記μ(CL(ratio))が50%<μ(CL(ratio))<200%であって、かつ(CD(sample))がμ(CD(sample))<1%であるか又はμ(CL(ratio))が50%<μ(CL(ratio))<200%であり、かつμ(CD(ratio))が50%<μ(CD(ratio))<200%である場合に、被検補助薬剤の作用の有用性が高いと評価し選定する工程。 - 請求項4に記載の前記工程(1)〜(4)に加え、又はさらに請求項5に記載の工程(5)〜(6)を設けた場合に加え、さらに下記の工程(7)〜(9)を設ける、請求項4又は5に記載の方法;
(7)被検補助薬剤の併用処理した細胞集団全体の細胞増殖率の標準偏差σ(L(sample))を各コロニー毎の細胞増殖率L(sample)と細胞集団全体の細胞増殖率の平均値μ(L(sample))との差を用いて算出した後、被検補助薬剤の併用処理した細胞集団全体の増殖率の変動係数「C.V.(L(sample))=σ(L(sample))/μ(L(sample))」を算出し、
既知抗癌剤のみで処理した細胞集団全体の細胞増殖率の標準偏差σ(L(control))を各コロニー毎の細胞増殖率L(control)と細胞集団全体の細胞増殖率の平均値μ(L(control))との差を用いて算出した後、既知抗癌剤のみで処理した細胞集団全体の増殖率の変動係数「C.V.(L(control))=σ(L(control))/μ(L(control))」を算出する工程、
(8)被検補助薬剤の併用処理した細胞集団全体の細胞死誘導率の標準偏差σ(D(sample))を各コロニー毎の細胞死誘導率D(sample)と細胞集団全体の細胞死誘導率の平均値μ(D(sample))との差を用いて算出した後、被検補助薬剤の併用処理した細胞集団全体の細胞死誘導率の変動係数「C.V.(D(sample))=σ(D(sample))/μ(D(sample))」を算出し、
既知抗癌剤のみで処理した細胞集団全体の細胞死誘導率の標準偏差σ(D(control))を各コロニー毎の細胞死誘導率L(control)と細胞集団全体の細胞死誘導率の平均値μ(D(control))との差を用いて算出した後、既知抗癌剤のみで処理した細胞集団全体の細胞死誘導率の変動係数「C.V.(D(control))=σ(D(control))/μ(D(control))」を算出する工程、
(9)前記工程(8)で求めた両細胞増殖率の変動係数の比であるC.V.(L(ratio))=C.V.(L(sample))/C.V.(L(control))×100の数値、及び/又は前記工程(7)で求めた両細胞死誘導率の変動係数の比であるC.V.(D(ratio))=C.V.(D(sample))/C.V.(D(control))×100の数値が、100%未満であれば、被検補助薬剤が細胞増殖率及び/又は細胞死誘導率において、部分的な細胞増殖抑制及び/又は部分的な細胞死(Fractional Killing)の抑制を増幅できる薬剤であると評価して選択する工程。 - 標的癌細胞として、あらかじめ既知の抗癌剤で処理し、当該抗癌剤に対して耐性となった癌細胞を選択して用いることを特徴とする、請求項4〜6のいずれかに記載の方法。
- 評価又はスクリーニングの対象となる被検補助薬剤が、既知の抗癌剤耐性となった癌細胞の感受性を回復するための補助薬剤である請求項7に記載の方法。
- 前記既知の抗癌剤がTRAILであり、被検補助薬剤がsiRNA製剤又は当該siRNAが標的とする配列を含む遺伝子の発現を阻害する薬剤である請求項7又は8に記載の方法。
- MDM2、MCL1又はPOU2F1遺伝子の発現を阻害する薬剤を有効成分とする、抗癌剤TRAIL耐性となった癌細胞のTRAIL感受性を回復するための又はTRAILの抗癌剤作用を増強するための補助薬剤。
- 前記MDM2、MCL1又はPOU2F1遺伝子の発現を阻害する薬剤が、MDM2、MCL1又はPOU2F1遺伝子を標的とするsiRNA製剤である請求項10に記載の補助薬剤。
- 前記siRNA製剤が、配列番号2,6、10及び11に示される塩基配列から選択されたいずれかの塩基配列からなるオリゴヌクレオチドを有効成分として含む、請求項11に記載の補助薬剤。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2009217535A JP5510783B2 (ja) | 2009-09-18 | 2009-09-18 | 薬剤が細胞に与える影響を評価するシステム |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2009217535A JP5510783B2 (ja) | 2009-09-18 | 2009-09-18 | 薬剤が細胞に与える影響を評価するシステム |
Related Child Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2014010866A Division JP5747240B2 (ja) | 2014-01-24 | 2014-01-24 | 薬剤が細胞に与える影響を評価するシステム |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2011062166A true JP2011062166A (ja) | 2011-03-31 |
JP5510783B2 JP5510783B2 (ja) | 2014-06-04 |
Family
ID=43949096
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2009217535A Expired - Fee Related JP5510783B2 (ja) | 2009-09-18 | 2009-09-18 | 薬剤が細胞に与える影響を評価するシステム |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP5510783B2 (ja) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103954601A (zh) * | 2014-05-20 | 2014-07-30 | 中国科学技术大学 | 一种mdm2拮抗剂的检验试剂盒及其制备方法 |
WO2015141059A1 (ja) * | 2014-03-20 | 2015-09-24 | 株式会社Screenホールディングス | 薬効評価方法および薬効評価のための画像処理装置 |
JP2016099252A (ja) * | 2014-11-21 | 2016-05-30 | 株式会社バイオシンクタンク | 抗腫瘍剤の選択方法およびその抗腫瘍剤が含有するsiRNA |
JP2020501572A (ja) * | 2016-12-20 | 2020-01-23 | イーティーエイチ・チューリッヒ | がんにおける非遺伝的薬物耐性プログラムを標的とする薬物の同定 |
-
2009
- 2009-09-18 JP JP2009217535A patent/JP5510783B2/ja not_active Expired - Fee Related
Non-Patent Citations (4)
Title |
---|
JPN6013058504; 第61回日本生物工学会大会講演要旨集 , 20090825, p. 158 * |
JPN6013058507; 第61回日本生物工学会大会講演要旨集 , 20090825, p. 158 * |
JPN6013058509; Biosens. Bioelectron. Vol. 24, 200901, p. 1493-1497 * |
JPN6013058511; Mol. BioSyst. Vol. 5, 200905, p. 444-449 * |
Cited By (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2015141059A1 (ja) * | 2014-03-20 | 2015-09-24 | 株式会社Screenホールディングス | 薬効評価方法および薬効評価のための画像処理装置 |
JP2015181348A (ja) * | 2014-03-20 | 2015-10-22 | 株式会社Screenホールディングス | 薬効評価方法および画像処理装置 |
KR20160084429A (ko) | 2014-03-20 | 2016-07-13 | 가부시키가이샤 스크린 홀딩스 | 약효 평가방법 및 약효 평가를 위한 화상 처리 장치 |
CN106103733A (zh) * | 2014-03-20 | 2016-11-09 | 株式会社斯库林集团 | 药效评价方法以及用于药效评价的图像处理装置 |
CN103954601A (zh) * | 2014-05-20 | 2014-07-30 | 中国科学技术大学 | 一种mdm2拮抗剂的检验试剂盒及其制备方法 |
JP2016099252A (ja) * | 2014-11-21 | 2016-05-30 | 株式会社バイオシンクタンク | 抗腫瘍剤の選択方法およびその抗腫瘍剤が含有するsiRNA |
JP2020501572A (ja) * | 2016-12-20 | 2020-01-23 | イーティーエイチ・チューリッヒ | がんにおける非遺伝的薬物耐性プログラムを標的とする薬物の同定 |
JP7190432B2 (ja) | 2016-12-20 | 2022-12-15 | イーティーエイチ・チューリッヒ | がんにおける非遺伝的薬物耐性プログラムを標的とする薬物の同定 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP5510783B2 (ja) | 2014-06-04 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Tang et al. | Tyrosine kinase inhibitor resistance in chronic myeloid leukemia cell lines: investigating resistance pathways | |
Fang et al. | Expression and biological role of δ-catenin in human ovarian cancer | |
Rekhi et al. | Clinicopathological and molecular spectrum of Ewing sarcomas/PNETs, including validation of EWSR1 rearrangement by conventional and array FISH technique in certain cases | |
EP2910948B1 (en) | Novel cancer marker and utilization thereof | |
CN103627673A (zh) | 一种人脑胶质瘤细胞系及其建立方法和应用 | |
CN106565587B (zh) | 一种aurkb小分子抑制剂及其应用 | |
JP5510783B2 (ja) | 薬剤が細胞に与える影響を評価するシステム | |
US20190160067A1 (en) | Anti-htlv-1 drug and therapeutic agent for htlv-1-associated myelopathy/tropical spastic paraparesis (ham/tsp) | |
JP6860919B2 (ja) | 間葉系kras変異型がん治療剤 | |
Koldehoff et al. | Small interfering RNA against BCR-ABL transcripts sensitize mutated T315I cells to nilotinib | |
Ledur et al. | Culture conditions tailored to the cell of origin are critical for maintaining native properties and tumorigenicity of glioma cells | |
CN111979290A (zh) | Spp1基因在制备增强卵巢癌患者对parp抑制剂敏感性的药物中的应用 | |
JP6822769B2 (ja) | 規則的に配置された同一サイズのスフェロイド及びその利用 | |
Pu et al. | Information transfer and biological significance of neoplastic exosomes in the tumor microenvironment of osteosarcoma | |
Dmitrenko et al. | Reduction of the transcription level of the mitochondrial genome in human glioblastoma | |
JP5747240B2 (ja) | 薬剤が細胞に与える影響を評価するシステム | |
Hantschel et al. | The chemokine interleukin-8 and the surface activation protein CD69 are markers for Bcr–Abl activity in chronic myeloid leukemia | |
Beksac et al. | Frequent demonstration of human herpesvirus 8 (HHV-8) in bone marrow biopsy samples from Turkish patients with multiple myeloma (MM) | |
CN101928747B (zh) | E3泛素连接酶chip在脑胶质瘤疾病中的应用 | |
Grunberger et al. | Inhibition of acute lymphoblastic and myeloid leukemias by a novel kinase inhibitor | |
WO2022054796A1 (ja) | 癌治療に対する応答を予測するためのバイオマーカー | |
Sun et al. | G-4 inhibits triple negative breast cancer by inducing cell apoptosis and promoting LCN2-dependent ferroptosis | |
Bao et al. | Comparative gene expression analysis of a chronic myelogenous leukemia cell line resistant to cyclophosphamide using oligonucleotide arrays and response to tyrosine kinase inhibitors | |
Kawashima et al. | Cyclin A correlates with the sensitivity of human cancer cells to cytotoxic effects of 5-FU | |
Wang et al. | t (4; 22)(q12; q11. 2) involving presumptive platelet-derived growth factor receptor A and break cluster region in a patient with mixed phenotype acute leukemia |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20120229 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20131126 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20140124 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20140204 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20140225 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20140311 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20140313 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 5510783 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
S533 | Written request for registration of change of name |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313533 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
S111 | Request for change of ownership or part of ownership |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313113 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |