Natuer子刊:可以预测卵巢癌新的和特定的代谢靶点的新平台

【字体: 时间:2022年09月30日 来源:Nature Metabolism

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  密歇根大学罗盖尔癌症中心(University of Michigan Rogel Cancer Center)的研究人员开发了一个计算平台,可以预测卵巢癌新的和特定的代谢靶点,这意味着有机会为患者开发个性化疗法,根据他们肿瘤的基因组成。这项研究发表在《自然代谢》杂志上

  

密歇根大学罗盖尔癌症中心(University of Michigan Rogel Cancer Center)的研究人员开发了一个计算平台,可以预测卵巢癌新的和特定的代谢靶点,这意味着有机会为患者开发个性化疗法,根据他们肿瘤的基因组成。这项研究发表在《自然代谢》杂志上。

卵巢癌中癌症突变频繁发生,使细胞获得了生长优势,从而增加了疾病的侵袭性。但有时某些基因的缺失会伴随这些突变发生,使细胞容易受到治疗的影响。然而,癌细胞生长得如此之好,是因为类似基因可以弥补这种功能的丧失,并继续推动肿瘤的形成。

生物医学工程副教授Deepak Nagrath博士领导了这项研究,他希望更多地了解这些与新陈代谢有关的代偿基因。“当一个基因被删除时,允许癌细胞生长的代谢基因也会被删除。该理论认为,由于特定的基因改变,癌细胞的代谢出现了脆弱性。”

当调节代谢功能的基因被删除时,癌细胞基本上会重新连接它们的新陈代谢,想出一个后备计划。通过在细胞系和小鼠模型中集成复杂代谢建模、机器学习和优化理论的方法,该团队发现了一种卵巢癌酶MTHFD2的意想不到的功能。这是特定于线粒体受损的卵巢癌细胞,由于UQCR11的常见缺失。这导致了线粒体内基本代谢物NAD+的严重失衡。

该算法预测MTHFD2出人意料地逆转了其在细胞中提供NAD+的作用。这就产生了一个弱点,可以有选择地杀死癌细胞,同时将对健康细胞的影响降到最低。

研究人员、该研究的第一作者Abhinav Achreja博士说:“像这样的个性化疗法正在成为提高一线癌症治疗效果的越来越大的可能性。有几种方法可以发现癌症的个性化靶点,一些平台基于大数据分析来预测靶点。我们的平台通过考虑代谢功能和机制进行预测,在转化到临床时增加了成功的机会。”

DOI:“代谢附属致死靶点识别揭示了卵巢癌中MTHFD2旁位依赖性”,自然代谢。10.1038/s42255-022-00636-3

资助:本研究得到国家癌症研究所、国家卫生研究院主任办公室、密歇根大学精确健康学者奖和福布斯癌症发现研究所的福布斯学者奖的资助。

文章标题

Metabolic collateral lethal target identification reveals MTHFD2 paralogue dependency in ovarian cancer


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