美国斯坦福大学的Kyuho Han等研究人员运用基于CRISPR的双重敲除(CRISPR-based double knockout，CDKO)系统技术来高通量筛选出有效的抗肿瘤的联合治疗方案，期望为日趋严重的肿瘤耐药性问题提供有效的解决方法，相关文章发表于《自然·生物技术》杂志。

虽然肿瘤靶向治疗的进展非常显著，但是耐药性的进化也非常普遍。为解决肿瘤耐药性问题，联合治疗方案正快速成为治疗一系列肿瘤的标准治疗方案，在这些肿瘤中，单药治疗往往是无效的。从已存在的药物中开发联合治疗的药物组合是一种经济省时的选择，还能通过减少单种药物剂量来使药物的不良反应最小化。

确定有效的联合治疗癌症的方案对于解决耐药性至关重要，但直接筛选所有可能的药物组合是不可行或不现实的。因此，研究人员采用了一种CDKO系统，可通过使用克隆和测序配对的单链向导RNA(single guide RNA，sgRNA)文库的有效策略，以及使用用于计算遗传相互作用(genetic interactions，GIs)(来自CRISPR删除的基因对)的稳健的统计评分方法，提高组合遗传筛选的效率。研究人员应用CDKO系统生成大规模的人类GI地图，其中包含490000个双sgRNA，它们直接针对K562白血病细胞中的21321对药物靶标。研究人员还鉴定了合成致死的药物靶标对(相应药物表现出协同杀伤)。筛选出的靶标对包括BCL2L1和MCL1组合，它们在伊马替尼耐药肿瘤细胞中也是有效的。研究人员通过鉴定蓖麻毒素毒性修饰剂之间的已知和既往未知的GIs，进一步验证了CDKO系统。

这项研究提供了一个高通量筛选具有协同作用的药物组合的有效策略及一个可分析功能性GI网络的基于CRISPR的工具。(作者：包丽霞)

参考文献：Nature Biotechnology 2017;35:463-474