The drug-induced phenotypic landscape of colorectal cancer organoids

类有机物 LGR5型 生物 表型 结直肠癌 表型筛选 药物发现 癌症 癌症研究 计算生物学 细胞生物学 生物信息学 遗传学 基因
作者
Johannes Betge,Niklas Rindtorff,Jan Sauer,Benedikt Rauscher,Clara Dingert,H Gaitantzi,F Herweck,Kauthar Srour-Mhanna,Thilo Miersch,Erica Valentini,Kim E. Boonekamp,Veronika Hauber,Tobias Gutting,Larissa Frank,Sebastian Belle,Timo Gaiser,Inga Buchholz,Ralf Jesenofsky,Nicolai Härtel,Tianzuo Zhan
出处
期刊:Nature Communications [Nature Portfolio]
卷期号:13 (1): 3135-3135 被引量:97
标识
DOI:10.1038/s41467-022-30722-9
摘要

Patient-derived organoids resemble the biology of tissues and tumors, enabling ex vivo modeling of human diseases. They have heterogeneous morphologies with unclear biological causes and relationship to treatment response. Here, we use high-throughput, image-based profiling to quantify phenotypes of over 5 million individual colorectal cancer organoids after treatment with >500 small molecules. Integration of data using multi-omics modeling identifies axes of morphological variation across organoids: Organoid size is linked to IGF1 receptor signaling, and cystic vs. solid organoid architecture is associated with LGR5 + stemness. Treatment-induced organoid morphology reflects organoid viability, drug mechanism of action, and is biologically interpretable. Inhibition of MEK leads to cystic reorganization of organoids and increases expression of LGR5, while inhibition of mTOR induces IGF1 receptor signaling. In conclusion, we identify shared axes of variation for colorectal cancer organoid morphology, their underlying biological mechanisms, and pharmacological interventions with the ability to move organoids along them.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
echo_完成签到,获得积分10
刚刚
石友瑶完成签到,获得积分10
1秒前
万能图书馆应助yummy采纳,获得10
2秒前
Nole应助缙云武松采纳,获得10
2秒前
3秒前
3秒前
3秒前
4秒前
仁爱觅夏发布了新的文献求助10
4秒前
April完成签到,获得积分10
5秒前
5秒前
沉默的板凳完成签到,获得积分10
6秒前
8秒前
丁丁当当发布了新的文献求助10
8秒前
未来发布了新的文献求助10
8秒前
9秒前
9秒前
包容念文发布了新的文献求助10
9秒前
xpp发布了新的文献求助10
10秒前
小羊发布了新的文献求助10
10秒前
10秒前
10秒前
华仔应助纯真的半山采纳,获得10
11秒前
乐乐应助yiyi采纳,获得30
11秒前
11秒前
11秒前
12秒前
12秒前
心在鹿上发布了新的文献求助10
13秒前
Me发布了新的文献求助30
13秒前
彭于晏应助科研通管家采纳,获得10
13秒前
深情安青应助哈哈哈哈哈采纳,获得10
13秒前
14秒前
香蕉觅云应助科研通管家采纳,获得10
14秒前
14秒前
FashionBoy应助科研通管家采纳,获得10
14秒前
14秒前
科研通AI6.2应助小鸭子采纳,获得10
14秒前
酷波er应助科研通管家采纳,获得10
14秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Principles of town planning: translating concepts to applications 1000
Management and the Arts 510
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
The Great Hymn to Šamaš 500
Positive Obsession: The Life and Times of Octavia E. Butler 500
Interpolation and Regression Models for the Chemical Engineer: Solving Numerical Problems 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7692735
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9253717
关于积分的说明 19985310
捐赠科研通 7265543
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3291302
关于科研通互助平台的介绍 2447506
邀请新用户注册赠送积分活动 2296581