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J-GLOBAL ID:202102229167396417   整理番号:21A0028386

定量的プロテオームデータの動力学的モデリングは肝癌の代謝再プログラミングを予測する【JST・京大機械翻訳】

Kinetic modelling of quantitative proteome data predicts metabolic reprogramming of liver cancer
著者 (27件):
資料名:
巻: 122  号:ページ: 233-244  発行年: 2020年 
JST資料番号: C0922B  ISSN: 0007-0920  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: ドイツ (DEU)  言語: 英語 (EN)
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背景:代謝変化は診断と癌治療の標的として役立つ。細胞代謝の高度に複雑な調節のため,代謝経路変化の明確な同定は困難であり,洗練された実験を必要とする。方法:著者らは,マウス肝臓癌における代謝リプログラミングを特徴づけるために,中心炭素代謝(CCM)の包括的な動態モデルを適用した。結果:質量分析により得られた代謝酵素の蛋白質存在量の相対的差異が,それらの最大速度値を評価するために使用できることを示した。モデルシミュレーションは,CCMの種々の成分の腫瘍特異的変化を予測し,その数はin vitroおよびin vivo実験で検証された。さらに,その阻害が選択的腫瘍細胞殺傷をもたらす代謝経路を同定するための動力学モデルの能力を実証した。結論:著者らのシステム生物学アプローチは,生理学に基づく代謝モデルのコンピュータシミュレーションと細胞実験を組み合わせることが,癌における脱調節エネルギー学の包括的な理解を可能にすることを確立した。本アプローチによるヒトHCCからのプロテオミクスデータのモデリングは,腫瘍の個別化代謝プロファイリングと特異的代謝経路を標的とする薬物治療の有効性の予測を可能にすると提案した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Cancer Research UK 2019 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
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腫ようの化学・生化学・病理学 

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