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J-GLOBAL ID：202002249262265055   整理番号：20A2475447

ゲノムスケール代謝モデリングは神経精神疾患のバイオマーカーおよび治療標的を予測する【JST・京大機械翻訳】

Genome-scale metabolic modelling predicts biomarkers and therapeutic targets for neuropsychiatric disorders

著者 (2件)： Moolamalla S.T.R. (Center for Computational Natural Sciences and Bioinformatics, International Institute of Information Technology, Hyderabad, 500032, India) ,  Vinod P.K. (Center for Computational Natural Sciences and Bioinformatics, International Institute of Information Technology, Hyderabad, 500032, India)
資料名： Computers in Biology and Medicine  (Computers in Biology and Medicine)
巻： 125  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： E0858A  ISSN： 0010-4825  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 神経精神病の鑑別は,症状と遺伝的危険因子の重複により困難である。これらの疾患に罹患する人々は個人と専門の課題に直面している。疾患条件下での脳代謝の調節異常を理解することは,効果的な診断および代謝に基づく治療戦略の開発に役立つ。本研究では,3つの主要な神経精神疾患,統合失調症(SCZ),双極性障害(BD)および主要な抑鬱障害(MDD)の代謝ネットワークを,トランスクリプトミクスデータおよび制約に基づくモデリングアプローチを用いて再構築した。最近の包括的ゲノムスケール代謝モデルRecon3Dによる6つの独立した研究から脳トランスクリプトームデータを統合した。再構築されたネットワークの解析は,神経精神疾患におけるペルオキシソーム-ミトコンドリア-ゴルジ軸におけるフラックスレベル変化を明らかにした。また,これら3つの神経精神疾患を区別するレポーター代謝産物と経路を抽出した。脂肪酸酸化,芳香族および分枝鎖アミノ酸代謝,胆汁酸合成,グリコサミノグリカン合成および修飾,およびリン脂質代謝に関して差異を見出した。さらに,疾患代謝状態を各障害に対する健康な代謝状態に変換するネットワーク摂動を予測した。これらの分析は,SCZ,BDおよびMDDの代謝変化の局所および全体的見解を提供し,それは臨床的意味を有する可能性がある。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ネットワーク ,  *リン ,  精神病 ,  統合失調症 ,  代謝産物 ,  ミトコンドリア ,  脂質代謝 ,  ペルオキシソーム ,  摂動 ,  治療計画 ,  分枝鎖アミノ酸 ,  グリコサミノグリカン ,  *バイオマーカー ,  トランスクリプトーム ,  双極性障害
準シソーラス用語： 躁うつ病 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 脳代謝 ,  レポーター代謝産物 ,  薬物標的 ,  トランスクリプトーム ,  計算モデル ,  ネットワーク生物学

分類 (2件)： 代謝一般  (EB02030C) ,  遺伝子発現  (EC02040Q)

タイトルに関連する用語 (8件)： ゲノム ,  スケール ,  代謝 ,  モデリング ,  神経精神疾患 ,  バイオマーカー ,  治療標的 ,  予測