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背景介紹

DRUG-seq ，全稱(chēng)Digital RNA with pertUrbation of Genes (DRUG)-seq，是一種新型高通量藥物篩選技術(shù)。高通量篩選（HTS）是苗頭化合物發(fā)現(xiàn)的重要手段之一，而新型 HTS 平臺(tái) DRUG-seq 是基于 RNA-Seq 的技術(shù)原理，通過(guò)研究轉(zhuǎn)錄組變化來(lái)篩選苗頭化合物。和傳統(tǒng) RNA-Seq 的高成本和低通量不同，DRUG-seq 可在微孔板中開(kāi)展實(shí)驗(yàn)，極大地降低成本和提高通量，同時(shí)可得到與 RNA-Seq 同樣準(zhǔn)確的結(jié)果。

圖1. DRUG-Seq技術(shù)

DRUG-seq技術(shù)最早于2018年，由Ye等人在Nature Communication上發(fā)表，DRUG-seq能夠以較低成本實(shí)現(xiàn)對(duì)大量化合物的轉(zhuǎn)錄組分析，為藥物研發(fā)提供了有力工具。2022年Li等人介紹了 DRUG - seq 平臺(tái)在神經(jīng)科學(xué)藥物研發(fā)中的應(yīng)用，通過(guò)嚴(yán)格測(cè)試和開(kāi)源分析流程，展示了其高重復(fù)性和解析化合物作用機(jī)制的能力，并以精神分裂癥治療藥物研發(fā)為例，闡述了該平臺(tái)如何助力藥物研發(fā)項(xiàng)目。Ye和Li在研究中，均使用到了納升級(jí)液體處理系統(tǒng)Echo Liquid Handler，幫助進(jìn)行化合物的添加與RNASeq反應(yīng)體系的配置。

納升級(jí)液體處理系統(tǒng)Echo

● 采用聲波能量進(jìn)行液體轉(zhuǎn)移，避免使用吸頭進(jìn)行接觸式移液，避免了吸頭的使用與交叉污染；

● 單次轉(zhuǎn)移液滴2.5或25納升，可采用更小的反應(yīng)體系，減少實(shí)驗(yàn)試劑的使用；

● 每秒可完成300-500次液滴的轉(zhuǎn)移，1塊184孔板100納升/孔的液體添加，3分鐘即可完成；

● 采用聲波進(jìn)行非接觸式移液，在高通量的藥篩篩選過(guò)程中，可從母孔直接進(jìn)行梯度稀釋?zhuān)@得更好的IC50值。

圖2. Echo與Echo移液原理

圖3. 傳統(tǒng)IC50實(shí)驗(yàn)(左)與Echo IC50實(shí)驗(yàn)(右)對(duì)比

DRUG-Seq與自動(dòng)化液體工作站

圖4. DRUG-Seq自動(dòng)化實(shí)驗(yàn)流程

DRUG-Seq實(shí)驗(yàn)流程，操作步驟多、耗時(shí)長(zhǎng)。使用Biomek自動(dòng)化液體工作站和Echo納升液體處理系統(tǒng)，能夠解放人力、提高效率：

● Biomek完成前期的細(xì)胞鋪板、細(xì)胞換液、細(xì)胞傳代，實(shí)驗(yàn)板準(zhǔn)備工作；

● Echo進(jìn)行化合物添加；

● Biomek添加細(xì)胞裂解液，Echo添加特異標(biāo)簽，反轉(zhuǎn)錄試劑；

● Biomek將產(chǎn)物合并，建庫(kù)。

自動(dòng)化在 Drug - Seq 中的優(yōu)勢(shì)

● 提高效率，自動(dòng)化設(shè)備可以同時(shí)處理大量樣本，快速完成細(xì)胞培養(yǎng)和化合物篩選，縮短整個(gè)實(shí)驗(yàn)周期；

● 提高準(zhǔn)確性和重復(fù)性，自動(dòng)化操作減少了人為因素的干擾，使得每個(gè)樣本的處理和分析條件更加一致。在不同實(shí)驗(yàn)室或不同批次的實(shí)驗(yàn)中，自動(dòng)化流程能夠保證實(shí)驗(yàn)結(jié)果的重復(fù)性，這對(duì)于驗(yàn)證藥物反應(yīng)相關(guān)的生物標(biāo)志物等研究至關(guān)重要；

● 降低成本，雖然自動(dòng)化設(shè)備投資較大，但由于提高了效率、減少了錯(cuò)誤導(dǎo)致的重復(fù)實(shí)驗(yàn)，尤其是聲波移液系統(tǒng)Echo，在使用化合物和反應(yīng)體系配置時(shí)能夠做到納升級(jí)移液，因此總體成本會(huì)降低。

參考文獻(xiàn)：

Ye, C. et al. DRUG-seq for miniaturized high-throughput transcriptome profiling in drug discovery.Nat Commun.9, 4307 (2018).Jingyao Li. et al. DRUG-seq Provides Unbiased Biological Activity Readouts for Neuroscience Drug Discovery. ACS Chem. Biol. 2022, 17, 1401?1414