利用UPLC-MS/MS方法阐明ABCB1介导的非小细胞肺癌细胞紫杉醇耐药的作用

Utilization of a UPLC-MS/MS Approach to Elucidate the Role of ABCB1-Mediated Paclitaxel Resistance in Non-Small Cell Lung Cancer Cells.

作者信息Sha Hu, Wenjing Wang, Qianfang Hu, Rujuan Zheng, Qinghe Huang, Hui Shi, Xinyuan Ding, Wenjuan Wang, Zengyan Zhu
PMID41613813
期刊Oncol Res
发布时间2026-01-19
DOI10.32604/or.2025.068967

实验完整度

包含体外细胞模型(A549/A549/TAX)耐药表型验证、RNA-seq转录组分析、Western blot机制验证、UPLC-MS/MS药物浓度检测、基因沉默和抑制剂功能回复实验,以及临床样本免疫组化验证。

主要模型

A549细胞 A549/TAX耐药细胞 NSCLC患者肿瘤组织

重点核对

细胞系:A549与A549/TAX(紫杉醇耐药) 耐药表型验证:CCK-8、集落形成、凋亡实验 ABCB1表达验证:RNA-seq、Western blot、qRT-PCR 药物处理:紫杉醇浓度范围、ABCB1抑制剂(tariquidar、elacridar) UPLC-MS/MS定量:细胞内和细胞外紫杉醇浓度

摘要

目的:获得性紫杉醇耐药是非小细胞肺癌(NSCLC)有效化疗的关键障碍。本研究旨在阐明NSCLC中促进紫杉醇耐药的分子和药理学机制,并探索克服该耐药的潜在策略。方法:本文报道了一种整合的药理学和分析方法,用于量化紫杉醇在A549/TAX细胞模型(紫杉醇耐药A549细胞)中的分布并克服耐药。结果:Cell Counting Kit-8(CCK-8)实验、集落形成和凋亡实验证实,与亲本A549细胞相比,A549/TAX细胞表现出显著的紫杉醇耐药性。基于RNA测序的转录组分析和Western blot验证,我们发现耐药细胞中ATP结合盒B亚家族成员1(ABCB1)(编码蛋白为P-糖蛋白)的表达显著上调。通过使用超高效液相色谱-串联质谱(UPLC-MS/MS),我们证明ABCB1过表达促进细胞内紫杉醇的外排增加,从而降低其细胞毒性蓄积。ABCB1的基因沉默或使用特异性P-糖蛋白调节剂elacridar或tariquidar的药理学抑制,可恢复细胞内紫杉醇水平(通过UPLC-MS/MS测定),并在CCK-8实验中协同降低细胞活力。结论:这些发现揭示ABCB1介导的药物外排是NSCLC细胞紫杉醇耐药的关键机制,UPLC-MS/MS是检测紫杉醇浓度的灵敏分析方法。抑制ABCB1是使耐药肿瘤细胞对紫杉醇重新敏感的有前景的治疗策略。

实验结论

提炼研究问题、关键发现与证据,快速把握文章的核心贡献。

研究问题
ABCB1介导的药物外排是否是非小细胞肺癌细胞紫杉醇耐药的关键机制,以及抑制ABCB1能否恢复耐药细胞对紫杉醇的敏感性。
核心机制
ABCB1(P-糖蛋白)过表达增强紫杉醇的外排,降低细胞内药物浓度,从而导致耐药;β-catenin和SOX2可能作为上游调控因子参与。
主要证据
通过CCK-8、集落形成和凋亡实验确认耐药表型;RNA-seq和Western blot显示ABCB1显著上调;UPLC-MS/MS定量证明耐药细胞外排增加;ABCB1敲低或抑制剂处理可恢复细胞内浓度并提高药物敏感性。
研究意义
研究为ABCB1作为克服紫杉醇耐药的治疗靶点提供了依据,并展示了UPLC-MS/MS作为定量检测细胞内药物浓度的灵敏方法,有助于耐药机制研究和临床转化。

研究路径

按研究推进顺序梳理实验设计、验证步骤与关键观察。

1

耐药细胞模型的验证

确认A549/TAX细胞对紫杉醇的耐药表型。

使用CCK-8、集落形成和凋亡实验比较A549与A549/TAX细胞对紫杉醇的反应。

2

转录组分析鉴定关键耐药基因

筛选与紫杉醇耐药相关的差异表达基因。

通过RNA-seq分析A549和A549/TAX细胞的基因表达谱,鉴定差异表达基因并进行通路富集分析。

3

关键耐药蛋白的表达验证

验证ABCB1等耐药相关蛋白在耐药细胞中的表达差异。

通过Western blot检测ABCB1、ABCC1、ABCG2、β-catenin和SOX2在A549和A549/TAX细胞中的蛋白水平。

4

UPLC-MS/MS方法开发与验证

建立灵敏、特异、准确的紫杉醇定量方法。

开发并验证UPLC-MS/MS方法用于检测细胞裂解液和培养基中的紫杉醇浓度,包括特异性、线性、LLOQ、精密度、准确度、残留和稳定性。

5

细胞内紫杉醇浓度检测

评估ABCB1高表达对紫杉醇外排的影响。

使用UPLC-MS/MS检测A549和A549/TAX细胞在不同紫杉醇浓度下细胞内和细胞外紫杉醇浓度。

6

ABCB1基因敲低验证功能

验证ABCB1敲低对紫杉醇敏感性的影响。

在A549/TAX细胞中转染ABCB1 siRNA,通过Western blot和qRT-PCR验证敲低效率,并检测紫杉醇处理后的细胞活力。

7

ABCB1抑制剂联合紫杉醇的效果评价

评估P-gp抑制剂逆转紫杉醇耐药的效果。

使用CCK-8、集落形成和凋亡实验检测ABCB1抑制剂(tariquidar或elacridar)联合紫杉醇对A549/TAX细胞的影响。

8

P-gp抑制后细胞内紫杉醇浓度变化

量化P-gp抑制后细胞内紫杉醇浓度的变化。

使用UPLC-MS/MS检测ABCB1抑制剂处理不同时间(24h和48h)后,A549/TAX细胞内外紫杉醇的浓度。

研究方法

按研究目的归类文中使用的方法,便于定位所需技术。

产品清单

实验环节名称品牌货号
DMEM培养基Gibco--
胎牛血清Gibco--
青霉素-链霉素Gibco--
Ham's F-12K培养基Sangon--
紫杉醇MedChemExpressHY-B0015
PCR检测试剂盒Applied Biological MaterialsG238
CCK-8试剂DojindoCK04
酶标仪BioTek Synergy H1--
结晶紫溶液Biosharp--
Annexin V-FITC和碘化丙啶试剂盒ElabscienceE-CK-A211
TRIzol试剂Invitrogen15596026
RIPA裂解液Beyotime--
蛋白酶抑制剂混合物Roche--
BCA蛋白定量试剂盒InvitrogenA55864
PVDF膜Millipore--
ABCB1抗体Abcamab170904
GAPDH抗体Proteintech60004-1-Ig
ABCG2抗体Proteintech27286-1-AP
SOX2抗体Proteintech20118-1-AP
ABCC1抗体ABchlnalA2223
β-catenin抗体Santa Cruzsc-7963
兔二抗Cell Signaling Technology7074
鼠二抗Cell Signaling Technology7076
ECL化学发光试剂Invitrogen32106
Opti-MEM培养基Gibco--
Lipofectamine RNAiMAX转染试剂Thermo--
RNA快速纯化试剂盒YiShan BiotechRN001
PrimeScript RT试剂盒TakaraRR037A
紫杉醇-D5Alta Scientific1ST000431D5
甲醇Sigma-Aldrich34860
超高效液相色谱-串联质谱系统Waters--
ACQUITY UPLC I-Class系统Waters--
ACQUITY UPLC BEH C18色谱柱Waters--
磷酸盐缓冲液SangonE607008
ABCB1抗体(免疫组化)Abcamab170904
HRP标记二抗BeyotimeA0208
DAB底物溶液Beyotime--

关键环节

汇总复现实验时建议重点确认的条件及原文阅读提示。

环节核对要点
细胞培养
细胞系:A549和A549/TAX;培养基:DMEM和Ham's F-12K;添加物:10% FBS、1%青霉素-链霉素;A549/TAX需要200 ng/mL紫杉醇维持耐药性。
阅读提示:Materials and Methods, Section 2.1
药物处理
紫杉醇浓度范围(如CCK-8中0.01-16200 ng/mL);ABCB1抑制剂浓度:tariquidar 25 ng/mL,elacridar 1.5 μg/mL;处理时间:24h或48h。
阅读提示:Materials and Methods, Sections 2.2, 2.3, 2.4, 2.10
基因敲低
siRNA序列:siABCB1-1 (5'-CGACAGAAUAGUAACUUGUUU-3'),siABCB1-2,siABCB1-3;siRNA浓度30 pmol;转染试剂Lipofectamine RNAiMAX;处理时间3天。
阅读提示:Materials and Methods, Section 2.7
UPLC-MS/MS检测
色谱条件:ACQUITY UPLC BEH C18柱,流动相A:0.1%甲酸水,B:甲醇,梯度洗脱;质谱条件:m/z 854.2→286.0 (paclitaxel), 859.2→291.2 (paclitaxel-D5);内标:paclitaxel-D5;线性范围1-15000 ng/mL;LLOQ 1 ng/mL。
阅读提示:Materials and Methods, Section 2.9
统计方法
数据分析:GraphPad Prism v10.2.1;差异表达基因筛选标准:|log2FC|>1且p<0.05;显著性水平:*p<0.05, **p<0.01, ***p<0.001。
阅读提示:Materials and Methods, Section 2.13