人体由数万亿个细胞组成，每一个人源细胞每天都要遭受超过1万个DNA损伤。如果细胞无法修复这些损伤，那么它们将是灾难性的，但一种探测和修复基因损伤的非常精密的机制正在发挥作用，以防止DNA突变和癌症等疾病。与机器学习应用于高通量显微镜的帮助下,在其他技术,研究员芭芭拉·马丁内斯,新陈代谢和细胞信号组的成员由Alejo Efeyan国家癌症研究中心(CNIO),连同劳尔Mostoslavsky和他的团队从马萨诸塞州总医院(美国波士顿)已经成功地将DNA修复机制的细节可视化，并确定了新的修复蛋白质。这些研究结果是在波士顿设计的，在波士顿和马德里之间开发的，本周发表在《细胞报告》(Cell Reports)上，可能有助于开发新的癌症疗法。
　　马丁内斯解释说，一旦出现DNA损伤，比如DNA双链断裂，细胞就会启动一种名为DNA损伤反应的机制，就像“呼叫紧急服务”一样。蛋白质迅速结合受损的DNA，发送警报信号，这些信号将被其他专门修复受损的蛋白质识别。
　　化疗的目的是通过诱导DNA损伤来杀死肿瘤细胞，从而导致癌细胞崩溃和死亡。“通过了解DNA损伤是如何发生和修复的，我们将更多地了解癌症是如何发展的，以及我们如何对抗它。”任何关于DNA修复的新发现都将有助于开发更好的癌症疗法，同时保护我们健康的细胞，”马丁内斯说。
　　研究人员开发了一种新的方法，在CNIO共焦单元设计的机器学习分析方法的帮助下，可以以前所未有的细节和精度分析这一过程。“到目前为止，追踪DNA修复动力学的一个限制因素是无法处理和分析由显微镜拍摄的图像产生的大量数据。”
　　研究人员使用了高通量显微镜技术，可以在诱导基因损伤后获取数千张细胞照片。在第一阶段，他们将300多种不同的蛋白质引入细胞，并在一个单一的实验中评估它们是否会随着时间的推移干扰DNA修复。这项技术已经发现了九种与DNA修复有关的新蛋白质。
　　但是作者们决定更进一步，在产生基因损伤后目测这300种蛋白质。为了做到这一点，他们采用了一种经典的DNA微辐照技术——用紫外激光破坏DNA——首次大规模使用，并分析了研究的300种蛋白质的行为。
　　“我们发现，许多蛋白质会粘附在受损的DNA上，而另一些则恰恰相反:它们会远离受损的DNA。DNA修复蛋白质的一个共同特征是，它们要么与受损DNA结合，要么将自身从受损DNA中移除，从而使修复蛋白质补充到受损DNA中。这两种现象都是相关的”。
　　发现的蛋白质之一是PHF20。作者发现，这种蛋白质在损伤后几秒钟内就会离开损伤部位，以促进53BP1的补充，53BP1是一种对DNA修复至关重要的蛋白质。没有PHF20的细胞不能正确修复DNA，并且比正常细胞对辐射更敏感，这表明PHF20对DNA修复很重要。
　　这些技术为研究DNA修复和操纵DNA提供了新的机会。“一个优势是，这两个平台都非常通用，可以用来发现影响DNA修复的新基因或化学化合物。通过使用能够直接显示DNA修复过程的技术，我们在最短的时间内评估了数百种蛋白质。”
　　这项工作得到了西班牙科学与创新部、卡洛斯三世卫生研究所、美国国立卫生研究院、玛丽·居里联合基金FP7、马萨诸塞州总医院、欧洲研究委员会和加拿大自然科学与工程研究委员会的资助。
　　参考资料，文章标题
　　Assessing kinetics and recruitment of DNA repair factors using high content screens