Ratiometric Raman imaging reveals the new anti-cancer potential of lipid targeting drugs.
Ratiometric Raman imaging reveals the new anti-cancer potential of lipid targeting drugs.
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DOI：
10.1039/c8sc02312c
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发表时间：
2018-09-14
期刊：
影响因子：
8.4
通讯作者：
Graham D
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Jamieson LE;Wetherill C;Faulds K;Graham D
一种统计学上有意义的比率拉曼成像方法产生表型条形码，以筛选脂质靶向药物的抗癌潜力。 从头脂质合成在癌细胞中上调，抑制这些途径已显示出抗肿瘤活性。在这里，我们使用拉曼光谱，只专注于高波数光谱，检测单细胞中的脂质组成的变化，在响应药物靶向从头脂质合成。出乎意料的是，与非癌性PNT 2前列腺细胞相比，β-受体阻滞剂普萘洛尔选择性地显示出对癌性PC 3的作用，这表明这种方法有潜力识别新的抗癌药物先导物。一个独特的和简单的比率法细胞内脂质调查报告使用统计分析，以创建表型“条码”，全球适用的策略拉曼药物细胞研究。高波数光谱分析与低成本玻璃基板兼容，易于转换为细胞学工作流。这种技术的分析能力可以通过极大地提高对癌细胞代谢的理解，对癌症治疗产生重大影响，从而指导药物设计并增强个性化医疗策略。
A statistically meaningful ratiometric Raman imaging approach creates phenotypic barcodes to screen for anti-cancer potential of lipid targeting drugs. De novo lipid synthesis is upregulated in cancer cells and inhibiting these pathways has displayed anti-tumour activity. Here we use Raman spectroscopy, focusing solely on high wavenumber spectra, to detect changes in lipid composition in single cells in response to drugs targeting de novo lipid synthesis. Unexpectedly, the beta-blocker propranolol showed selectively towards cancerous PC3 compared to non-cancerous PNT2 prostate cells, demonstrating the potential of this approach to identify new anti-cancer drug leads. A unique and simple ratiometric approach for intracellular lipid investigation is reported using statistical analysis to create phenotypic ‘barcodes’, a globally applicable strategy for Raman drug-cell studies. High wavenumber spectral analysis is compatible with low cost glass substrates, easily translatable into the cytological work stream. The analytical strength of this technique could have a significant impact on cancer treatment through vastly improved understanding of cancer cell metabolism, and thus guide drug design and enhance personalised medicine strategies.
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