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J-GLOBAL ID：202202259213434584   整理番号：22A1180662

癌サブ型特異的代謝タスクのピンポインティングは抗癌標的の同定を促進する【JST・京大機械翻訳】

Pinpointing Cancer Sub-Type Specific Metabolic Tasks Facilitates Identification of Anti-cancer Targets

著者 (7件)： Gao Shuaishi (Center for Quantitative Biology, Academy for Advanced Interdisciplinary Studies, Peking University, Beijing, China) ,  Dai Ziwei (Department of Biology, School of Life Sciences, Southern University of Science and Technology, Shenzhen, China) ,  Xu Hanyu (BNLMS, College of Chemistry and Molecular Engineering, Peking University, Beijing, China) ,  Lai Luhua (Center for Quantitative Biology, Academy for Advanced Interdisciplinary Studies, Peking University, Beijing, China) ,  Lai Luhua (BNLMS, College of Chemistry and Molecular Engineering, Peking University, Beijing, China) ,  Lai Luhua (Peking-Tsinghua Center for Life Sciences, Peking University, Beijing, China) ,  Lai Luhua (Research Unit of Drug Design Method, Chinese Academy of Medical Sciences, Beijing, China)
資料名： Frontiers in Medicine (Web)  (Frontiers in Medicine (Web))
巻： 9  ページ： 872024  発行年： 2022年 
JST資料番号： U7079A  ISSN： 2296-858X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 代謝リプログラミングは腫瘍形成の特徴の一つである。癌細胞の代謝変化を理解することは,癌治療のための魅力的な治療標的と新しい戦略を提供する可能性がある。代謝状態は,固形腫瘍の同じサンプル内でも,異なる癌タイプまたはサブタイプで同じではない。癌細胞の不均一性を理解するために,乳癌,肺癌,消化器癌,消化管癌,および生殖癌を含む異なる癌の代謝課題を分析するために,Paretoタスク推論法を用いた。癌サブタイプは代謝課題に対して異なる傾向を有し,これらの代謝作業の生物学的意義も大きく変化することを見出した。正常細胞は代謝作業を一様に治療するが,異なる癌細胞は種々の経路に焦点を合わせる。次に,代謝タスクを多目的ゲノムスケール代謝ネットワークモデルに統合し,従来のバイオマス最大化モデルよりも遺伝子ノックアウト後の細胞状態のin silico予測においてより高い精度を示した。予測された潜在的単一薬物標的は,バイオマーカーまたは薬物設計標的に潜在的に変えることができた。さらに,乳癌のBasalおよびLuminal Bサブタイプの合成致死標的対を予測するために,多目的ゲノムスケール代謝ネットワークモデルを実行した。予測合成致死標的を分析することによって,ミトコンドリア酵素が薬物組合せの潜在的標的であることを見出した。この研究は,癌の代謝課題を定量的に分析し,癌型特異的な代謝モデルを確立し,特異的な抗癌薬の開発に対する新しい窓を開き,特異的な癌サブタイプに対する有望な治療計画を提供する。Copyright 2022 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 酵素 ,  抗腫瘍薬 ,  腫瘍細胞 ,  消化 ,  生殖 ,  *代謝 ,  ミトコンドリア ,  治療法 ,  肺腫瘍 ,  乳房腫瘍 ,  治療計画 ,  バイオマーカー
準シソーラス用語： in silico ,  癌治療 ,  リプログラミング ,  治療標的 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 癌代謝 ,  代謝ネットワーク ,  代謝課題 ,  多目的 ,  合成致死率

分類 (1件)： 腫ようの化学・生化学・病理学  (GE02030N)

引用文献 (53件)：

• Ward PS, Thompson CB. Metabolic reprogramming: a cancer hallmark even warburg did not anticipate. Cancer Cell. (2012) 21:297-308. doi: 10.1016/j.ccr.2012.02.014
• Vander Heiden MG. Targeting cancer metabolism: a therapeutic window opens. Nat Rev Drug Discov. (2011) 10:671-84. doi: 10.1038/nrd3504
• Warburg O. On the origin of cancer cells. Science. (1956) 123:309-14. doi: 10.1038/nrd3504
• DeBerardinis RJ, Chandel NS. Fundamentals of cancer metabolism. Sci Adv. (2016) 2:e1600200. doi: 10.1126/sciadv.1600200
• DelNero P, Hopkins BD, Cantley LC, Fischbach C. Cancer metabolism gets physical. Sci Transl Med. (2018) 10:1-8. doi: 10.1126/scitranslmed.aaq1011

タイトルに関連する用語 (8件)： 癌 ,  サブ ,  代謝 ,  タスク ,  ポインティング ,  標的 ,  同定 ,  促進