高通量miRNA藥物精準篩選的新方法

　　高通量的藥物篩選是具有挑戰性的。信息化處理的基因網絡過程能夠對應這個挑戰。它能將多個藥物候選的潛在目標整合，處理成信息化的可讀數據，同時報告特異性和非特異性的效果。在2月16日的Nature Communication中報告了基于細胞檢驗miRNA藥物靶點的這樣的基因網絡。

　　該研究采取細胞內遺傳信息處理通路，將預定義的生物分子作為輸入，一個或多個基因產物作為輸入的復雜人工調控網絡。在miRNA藥物篩選的背景下，輸入是多個潛在目標的miRNA輸出是單個的熒光報告基因。當所有的輸入是在它們默認的連通的狀態，網絡會產生高的輸出熒光；相反藥物和輸入之間沒有干擾時只有低的熒光。該研究提出這樣的網絡可以用以下的AND邏輯通路來描述：

　　該網絡包含多個模塊包括：報告miRNA預期靶標，基因的非特異性表達，miRNA的脫靶和 RNA干涉途徑。該研究通過啟動和關閉靶標miRNA的表達來進行驗證，為在廣泛的藥物靶標中進行精準藥物發現提供了新的范例。

　　在這里，該研究描述了一個全新的基于細胞的利用基因信息處理通路，將多個miRNA整合為熒光報告基因的輸入信息來區分候選化合物的脫靶和特殊效應。研究用miR-122，一個在肝癌和丙肝中很有前途的藥物靶點來進行驗證。在HuH-7的細胞系中驗證miRNA的模擬物和抑制劑，然后進一步自動篩選并測試了一個700個化合物的文庫。

　　重要的是，一些被傳統篩查方法誤選為特殊作用的化合物，在這種篩選方法里正確顯示為非特異性效果。這篇文章研究了miRNA藥物發現的精準而高通量的方法。模仿電子線路，具有邏輯與存儲功能的基因通路在研發初始已被建議運用在小分子篩選中，但這是我們所知道的第一個多輸入、可定制的分析，它可能是第一個大規模的哺乳動物合成通路。邏輯模塊以質粒為基礎，質粒的轉染足以進行測試分析因為讀數是由平均傳染胞壁次數統計的。為了讀出化合物對miRNA的作用，該研究運用了合成的、完全互補的結合位點來記錄miRNA的活性。這項研究設計了四個不同的通路在計算機模擬和細胞實驗中都進行了測試。最終達到了一個可定制的體系階段，并實現了自動化篩選的操作。