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High-throughput identification of repurposable neuroactive drugs with potent anti-glioblastoma activity

  • 3월 17일
  • 3분 분량

Abstract

Glioblastoma, the most aggressive primary brain cancer, has a dismal prognosis, yet systemic treatment is limited to DNA-alkylating chemotherapies. New therapeutic strategies may emerge from exploring neurodevelopmental and neurophysiological vulnerabilities of glioblastoma. To this end, we systematically screened repurposable neuroactive drugs in glioblastoma patient surgery material using a clinically concordant and single-cell resolved platform. Profiling more than 2,500 ex vivo drug responses across 27 patients and 132 drugs identified class-diverse neuroactive drugs with potent anti-glioblastoma efficacy that were validated across model systems. Interpretable molecular machine learning of drug–target networks revealed neuroactive convergence on AP-1/BTG-driven glioblastoma suppression, enabling expanded in silico screening of more than 1 million compounds with high patient validation accuracy. Deep multimodal profiling confirmed Ca2+-driven AP-1/BTG-pathway induction as a neuro-oncological glioblastoma vulnerability, epitomized by the anti-depressant vortioxetine synergizing with current standard-of-care chemotherapies in vivo. These findings establish an actionable framework for glioblastoma treatment rooted in its neural etiology.

 


1 . 연구 배경

·         교모세포종(Glioblastoma)은 예후가 매우 나쁨.

·         현재 전신 치료는 사실상 DNA 알킬화제(temozolomide 등)에 제한됨.

·         새로운 치료 전략이 필요함.

·         저자들은 GBM의 “신경학적 특성(neural etiology)”에 주목.

2 . 연구 방법

·         27명 환자 수술 조직 사용

·         132개 기존 신경계 약물(neuroactive drugs) 스크리닝

·         2,500개 이상 ex vivo 약물 반응 분석

·         단일세포(single-cell) 해상도 플랫폼 사용

·         기계학습 기반 약물-표적 네트워크 분석

3. 주요 결과

  • 여러 계열의 신경활성 약물이 강한 항-GBM 효과 보임

·         기존 승인 약물 중 항암 효과 후보 발견

·         다양한 모델에서 검증 완료

  • 공통 작용 기전 발견

·         약물 효과가 AP-1 / BTG 경로 활성화로 수렴

·         Ca²⁺(칼슘) 신호가 핵심 매개 인자

  •  AI 기반 확장

·         100만 개 이상 화합물 in silico 스크리닝 가능

·         환자 검증 정확도 높음

  • 대표 약물

·         항우울제 Vortioxetine

·         기존 표준 항암요법과 병용 시 in vivo에서 상승효과(synergy)

Fig. 1 | 교모세포종에서 단일세포 기반 ex vivo 약물 프로파일링의 임상적 일치성
Fig. 1 | 교모세포종에서 단일세포 기반 ex vivo 약물 프로파일링의 임상적 일치성

a

27명의 교모세포종 환자 코호트를 대상으로 한 전향적 다중모달 분석과, 다양한 교모세포종 질환 모델을 제시한다.각 데이터 유형별 환자 수가 표시되어 있다.

b

각 유전자에 대해, 아형(subpopulation)별(x축) 유전자 발현 세포의 비율(y축)을 나타낸다 (n = 22명; 점 하나가 한 환자를 의미하며, 점의 모양은 사용된 scRNA-seq 데이터셋을 나타냄).P값은 양측 Wilcoxon 검정으로 계산하였다.

박스플롯은 25–75 백분위수를 나타내며 중앙선은 중앙값을 의미한다.수염(whisker)은 사분위 범위(IQR)의 1.5배까지 확장된다.

c

b에서 사용한 scRNA-seq 데이터에 기반한 추정 copy number alteration(CNA) 분석.같은 환자 샘플은 회색 선으로 연결되어 있다.CNA가 검출된 세포 비율이 5% 미만인 환자는 제외하였다.

d

전향적 코호트(n = 27명)의 전체 개요.전체 코호트 정보는 보충표 1(Supplementary Table 1)을 참고.conf. = confidence (신뢰도).

e

교모세포종 환자 샘플을 이용한 실시간 영상 기반 ex vivo 약물 스크리닝(PCY)의 워크플로우.

f

교모세포종 환자 샘플(P040)의 면역형광(IF) 이미지 예시.스케일 바: 60 μm.

g

PCY를 통해 측정한 전향적 교모세포종 코호트의 기저 세포 구성(baseline cellular composition).밑줄이 표시된 환자는 재발성 교모세포종 환자임을 의미한다.

h

GSD(기존 교모세포종 표준 약물; 3개 약물) 반응을 환자별로 나타낸 것(열: 환자, 행: 약물).TMZ와 lomustine/carmustine(CCNU, BCNU)의 경우 농도별 반응을 평균하여 표시하였다.

i, j

새로 진단된 교모세포종 환자의 생존을 ex vivo TMZ 민감도에 따라 분류하였다(분석 대상 세포: Nestin⁺/S100B⁺ 및 CD45⁻ 세포).파란색 = TMZ 민감빨간색 = TMZ 저항

Kaplan–Meier 생존곡선은 log-rank(Mantel–Cox) 검정으로 비교하였다.환자 분류에 사용된 TMZ PCY 점수의 최적 절단값은 maximally selected rank statistics 방법으로 결정하였다.

i

전향적 코호트(n = 16명, 생존 정보가 있는 환자)의 무진행 생존기간(PFS)을 TMZ PCY 점수(100 μM 기준)에 따라 분류하였다.

틱 표시는 관찰 종료 시점까지 진행되지 않은 경우를 의미한다.

j

후향적 코호트(n = 18명)의

·         PFS(왼쪽)

·         전체 생존(OS, 오른쪽)을 평균 TMZ PCY 점수에 따라 분류하였다.

k

두 코호트를 합한 34명의 환자에서, TMZ PCY 점수를 임상적으로 보고된 1차 TMZ 동시항암방사선치료 후 PFS7 중앙값에 따라 분류하였다.Wilcoxon 검정을 사용하였다.

l

두 코호트 전체(n = 41명)의 TMZ(50 μM) PCY 점수를 MGMT 프로모터 메틸화 상태에 따라 분류하였다.Wilcoxon 검정 사용.박스플롯 형식은 b와 동일하다.

약어

GBM = Glioblastoma (교모세포종)


 
 
 

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서울아산병원 신경외과 중환자실, 신경외과연구실, NSICU
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