Discovering Novel Drug Targets for CNS Edema by In Vitro Genetics

Predictive Biology, Carlsbad CA

Investigators

Abstract

Abstract.    Brain swelling is a serious complication of multiple disease conditions including liver failure, metastatic  tumors, traumatic brain injury and ischemic stroke. TBI and stroke afflict 1.4M and 700K persons per year in  the US alone, and is a costly health care burden and a devastating social burden. Current treatments for  brain swelling are limited and generally ineffective, highlighting the dramatic unmet need for better  therapeutics. A better understanding of the molecular pathways and cellular mechanisms is sorely needed  to identify new drug targets as well as more predictive biomarkers that can stratify patients for clinical  treatment decisions. The goal of this project is to identify new drug targets and biomarkers of response for  cytotoxic edema of astrocytes. We propose to use a novel and innovative technology that we have  developed that will take an unbiased approach to functionally identifying the causal mediators of astrocyte  swelling. Our approach uses a large panel of genetically diverse astrocyte lines to identify the genes and  pathways that mechanistically underlie cytotoxic edema. In Phase I, we will develop two high throughput  kinetic assays for astrocyte swelling that are robust, scalable and automatable for screening compounds  that induce or block swelling. An impedance based morphological assay will measure swelling and  recovery, and a rapid calcium flux assay will measure cationic influx.  In Phase II we will use these assays  to screen ~300 genetically diverse astrocyte lines, and then map and identify the genes that mediate  response to inducers and blockers of cell swelling. Validation of candidate target genes will be conducted in  both human and mouse astrocytes. Human genes that modify human astrocyte response to compound are  the ultimate aims and end-­products of this project. Those genes and sequence variants in the human  population will also be evaluated as potential prognostic biomarkers using existing clinical data in  retrospective analyses.