Cell Metabolism:个体化癌症治疗,从两手抓

【字体: 时间:2012年02月09日 来源:生物通

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  靶向推动细胞生长的代谢反应是当前科学家热点研究的癌症治疗策略之一。然而来自最新一期(2月8日)的《细胞代谢》(Cell Metabolism)杂志的一篇研究报告显示单一代谢靶向性治疗策略并不适合于所有人。个体化代谢图谱对于精确描述各种肿瘤的特征,由此选择出最佳的治疗方案具有至关重要的意义。

  

生物通报道  靶向推动细胞生长的代谢反应是当前科学家热点研究的癌症治疗策略之一。然而来自最新一期(2月8日)的《细胞代谢》(Cell Metabolism)杂志的一篇研究报告显示单一代谢靶向性治疗策略并不适合于所有人。个体化代谢图谱对于精确描述各种肿瘤的特征,由此选择出最佳的治疗方案具有至关重要的意义。

小鼠研究的实验数据表明肿瘤的代谢图谱会因为特定肿瘤中的基因及起源组织的不同而存在较大的差异。

加州大学旧金山分校的Michael Bishop 说:“当前的癌症研究以基因组学占据统治地位,科学家们希望能借助遗传指纹来指导我们开展临床治疗。问题是那样是否就够了。我们认为不能因为代谢改变太过复杂,难于预测就忽视它。或许有必要代谢组(metabolome)和基因组两手抓。”

正如癌症基因组指的是全套的基因,代谢组指的是一种特定肿瘤中全套的代谢产物。

肿瘤的代谢改变长期被视为是抗癌治疗的一个重要靶向策略。肿瘤细胞系主要依赖糖酵解进行代谢,其耗糖速度远远大于正常细胞,这一现象即是众所周知的“瓦伯格效应”( Warburg 效应)。人们通常认为尽管癌症是一种具有遗传异质性的疾病,但代谢改变却是癌症的普遍特征。Bishop 和 Mariia Yuneva领导的研究小组疑惑根据遗传病因的不同,癌症的代谢如何发生变化。

他们在小鼠实验中发现由不同致癌基因(Myc 基因vs Met基因)驱动的肝癌在两种主要营养物质——葡萄糖和谷氨酰胺的代谢上存在显著的差异。更重要的是,Myc诱导的肺癌代谢与Myc诱导的肝癌代谢也存在着差异。

Yuneva 说:“我们的工作表明不同的肿瘤可能有着完全不同的代谢机制,你不能够一概而论之。”

Bishop 和 Yuneva表示他们的研究结果也强调了谷氨酰胺代谢可作为某些肿瘤的潜在治疗新靶点。有意思的是,研究数据还显示,正常情况下存在于肾脏细胞中谷氨酰胺酶在肝癌细胞中水平增高,这意味着可能存在其他的途径破坏了癌症代谢,而没有影响正常的肝组织。

研究人员表示他们将继续在小鼠模型中研究代谢的差异,并希望最终能编录出更复杂的生物——人体中的代谢变化,为个体化治疗提供指导。

(生物通:何嫱)

生物通推荐原文摘要:

The Metabolic Profile of Tumors Depends on Both the Responsible Genetic Lesion and Tissue Type

The altered metabolism of tumors has been considered a target for anticancer therapy. However, the relationship between distinct tumor-initiating lesions and anomalies of tumor metabolism in vivo has not been addressed. We report that MYC-induced mouse liver tumors significantly increase both glucose and glutamine catabolism, whereas MET-induced liver tumors use glucose to produce glutamine. Increased glutamine catabolism in MYC-induced liver tumors is associated with decreased levels of glutamine synthetase (Glul) and the switch from Gls2 to Gls1 glutaminase. In contrast to liver tumors, MYC-induced lung tumors display increased expression of both Glul and Gls1 and accumulate glutamine. We also show that inhibition of Gls1 kills cells that overexpress MYC and catabolize glutamine. Our results suggest that the metabolic profiles of tumors are likely to depend on both the genotype and tissue of origin and have implications regarding the design of therapies targeting tumor metabolism.

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