基于细胞表型与基因表达谱分析的高通量微流控药物筛选技术研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    81771931
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    55.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    H2803.生物医学传感
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2021-12-31

项目摘要

In vitro cell-based drug screening is of utmost importance to the discovery of new drugs. However, the current high-throughput drug screening platforms utilizing robotic systems are facing great challenges: The increasing compound libraries demand low-cost, ultra-high-throughput, and easy-to-use screening systems, and the mechanism-based screening strategy requires comprehensive omics analysis operated in a high-throughput manner to improve the screen efficiency. In our previous study, we have successfully developed a novel superhydrophobic microwell array platform, on which high-throughput cell culture was achieved. However, the limited image-based analysis on this system cannot fulfill the requirement of next-generation drug screening. Here we propose to develop a new superhydrophobic microwell array which combines oil and superhydrophobic porous polymer together. With the aid of drug delivery using photo-polymerized thermos-sensitive hydrogels, high-throughput cell phenotypic drug screening will be realized on this new system. In addition, we will develop a novel high-throughput sequencing sample preparation technology for digital gene expression profiling using the superhydrophobic microwell array. Thousands of samples can be prepared on the chip simultaneously for high-throughput sequencing. By linking the drug screening with DNA sequencing technology, we will establish a new precision drug screening strategy based on the comprehensive analysis of cell changes in both the phenotype and the gene expression levels.
体外细胞水平的药物筛选对于新药开发具有重要意义,然而基于机械手操作的传统高通量筛选技术面临新的挑战:不断扩大的药物分子库需要成本更低廉、通量更高、且易于操作的新型技术平台;而以药物作用机制为依据的筛选需要引入更为全面的高通量组学技术手段来提高筛选效率。申请人前期开发了基于超疏水原理的微孔阵列芯片技术,实现了芯片上的高通量细胞培养。但该系统仅以成像技术为分析手段还无法满足下一代药物筛选的需求。本课题拟开发油-聚合物复合材料与三维微结构相结合的新一代超疏水微孔阵列芯片,利用光聚合温敏水凝胶做为药物添加载体,实现基于细胞表型分析的高通量药物筛选。在此基础上,利用超疏水微孔阵列芯片开发高通量数字基因表达谱测序样本建库技术,实现上千个样品的并行制备,将药物筛选与高通量测序结合在一起,在高通量数据处理技术的支持下,建立一种新型的基于细胞表型与全基因组表达深度融合分析的高通量精准药物筛选技术平台。

结项摘要

体外细胞水平的药物筛选对于新药开发具有重要意义,然而基于机械手操作的传统高通量筛选技术面临新的挑战:不断扩大的药物分子库需要成本更低廉、通量更高、且易于操作的新型技术平台;而以药物作用机制为依据的筛选需要引入更为全面的高通量组学技术手段来提高筛选效率。申请人前期开发了基于超疏水原理的微孔阵列芯片技术,实现了芯片上的高通量细胞培养。但该系统仅以成像技术为分析手段还无法满足下一代药物筛选的需求。本课题开发了新一代超疏水微孔阵列芯片和3D肿瘤类器官的体外培养技术,并基于此开发了超疏水微孔阵列的细胞培养与药物处理平台,实现基于细胞表型分析的高通量药物筛选。在此基础上,利用超疏水微孔阵列芯片开发高通量数字基因表达谱测序样本建库技术,实现上千个样品的并行制备,将药物筛选与高通量测序结合在一起,在高通量数据处理技术的支持下,建立一种新型的基于细胞表型与全基因组表达深度融合分析的高通量精准药物筛选技术平台。

项目成果

期刊论文数量(2)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(5)
Lung cancer organoids analyzed on microwell arrays predict drug responses of patients within a week.
通过微孔阵列分析肺癌类器官可预测患者一周内的药物反应
  • DOI:
    10.1038/s41467-021-22676-1
  • 发表时间:
    2021-05-10
  • 期刊:
    Nature communications
  • 影响因子:
    16.6
  • 作者:
    Hu Y;Sui X;Song F;Li Y;Li K;Chen Z;Yang F;Chen X;Zhang Y;Wang X;Liu Q;Li C;Zou B;Chen X;Wang J;Liu P
  • 通讯作者:
    Liu P
Grouped-seq for integrated phenotypic and transcriptomic screening of patient-derived tumor organoids.
用于对患者来源的肿瘤类器官进行综合表型和转录组筛选的分组序列
  • DOI:
    10.1093/nar/gkab1201
  • 发表时间:
    2022-03-21
  • 期刊:
    Nucleic acids research
  • 影响因子:
    14.9
  • 作者:
    Wu Y;Li K;Li Y;Sun T;Liu C;Dong C;Zhao T;Tang D;Chen X;Chen X;Liu P
  • 通讯作者:
    Liu P

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其他文献

E23869体外对脂代谢的调节作用及机制研究
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    10.16438/j.0513-4870.2015-0826
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    药学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    杨爽爽;许艳妮;刘鹏;王潇;韩小婉;范卓文;司书毅
  • 通讯作者:
    司书毅
高钛重矿渣骨料钢筋混凝土梁抗弯试验
  • DOI:
    10.13764/j.cnki.ncdl.2015.01.009
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    南昌大学学报(理科版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘鹏;龙建文;黄宏;陈梦成
  • 通讯作者:
    陈梦成
新型永磁高速电磁阀能量转换特性
  • DOI:
    10.16236/j.cnki.nrjxb.202006070
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    内燃机学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    范立云;魏云鹏;普东方;刘鹏;兰奇;陈希
  • 通讯作者:
    陈希
光伏智能云平台远程监控系统设计
  • DOI:
    10.16652/j.issn.1004-373x.2021.02.024
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    现代电子技术
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    余永俊;任一峰;高世清;安坤;刘鹏
  • 通讯作者:
    刘鹏
Pipeline血流导向装置治疗复发颅内动脉瘤的临床效果分析
  • DOI:
    10.3760/cma.j.cn112050-20200315-00125
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    中华神经外科杂志
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘鹏;尤为;刘恋;马超;张宇鹏;吕明;姜除寒;杨新健;李佑祥
  • 通讯作者:
    李佑祥

其他文献

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用于法医混合生物物证自动化DNA提取的集成式微系统研究
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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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