癌細胞株の薬剤反応トランスクリプトーム解析による分子標的の同定

通过癌细胞系的药物反应转录组分析鉴定分子靶标

• 批准号: 14030001
• 负责人: 多田 光宏
• 金额: $ 3.84万
• 依托单位: Hokkaido University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
• 财政年份: 2002
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2002 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-14030001/
• 关键词: cDNA array analysis; molecular target; cancer cell lines; anticancer agents; tumor suppressors; pattern classification; feature subset selection; drug discovery

cDNAアレイによる網羅的遺伝子発現情報の取得により,癌の病態把握・治療選択における多大の進歩がもたらされるであろうと期待されている.癌の個性に合わせた化学療法剤の選択によるテーラーメード医療の実現もその1つである.本研究では癌の抗癌剤感受性とトランスクリプトームとの関係を解析することを目的とする.具体的には多種の癌細胞株の変異データ,DNAアレイデータ,化学療法剤感受性データをニューラルネットワークなどのアルゴリズムにて解析し,化学療法感受性を決定する遺伝子変異および遺伝子発現パターンを明らかにして,抗癌剤感受性予測・修飾のためのターゲット分子を明らかにすることである.研究成果計120系の癌細胞株について化学療法剤感受性と関係の深いp53,PTEN,APC癌抑制遺伝子について完全に変異の有無とその変異内容を同定した.p53変異は120系中91系に,PTEN変異および発現消失は120系中18系に,APC変異および発現消失は120系中20系に認めた.さらに114系の細胞株につきDNAアレイ解析を施行,p53変異の有無を各種コンピュータアルゴリズムを使ってパターン識別できるかを検討した.その結果,特徴選択アルゴリズムをk-nearest neighbor法と組み合わせて,パターン識別に重要な遺伝子を数10種〜200種に絞り込み,それをニューラルネットワークの学習データセットとして用いるのが最適であることが判明した.この方法を薬剤感受性のトランスクリプトーム識別に応用する実験・解析を現在施行中である.

cDNA アレイによる坝子発appears to obtain the information, and the morbidity of cancer Grasp and treatment selectionる.Cancer の personality に合 わ せ たchemotherapy の选択によるテーラーメード MEDICAL の実This study is about the susceptibility of anti-cancer agents to cancer cells. Analysis of the relationship between the relationship and the purpose of the analysis. Specific details of the various cancer cell lines.変different treatment, DNA treatment, chemotherapy treatment sensitivity treatmentネットワークなどのアルゴリズムにてanalyticsし,chemotherapy susceptibilityをdeterminationする缝子変一および缝子発 appear パターンを明らかにして, anti-cancer agent susceptibility prediction・Research results of modified のためのターゲットmolecule を明らかにすることである. Research results include 120 lines of cancer cell lines についてchemotherapy sensitivity and relationship の深いp53, PT EN,APC Cancer Suppression Legacy 伝子についてcompletelyに変differentの有无とその変differentcontentを同定した.p53変differentは中91 seriesに,PTEN変differentおよび発has now disappeared Among the 18 lines in the 120 series, APC has disappeared, and the 20 lines in the 120 series have disappeared. The 114-line cell line has been analyzed and analyzed, p5 3. Identification of various types of コンピュータアルゴリズムをるかを検褜した.その results, special selection 択アルゴリズムをk-nearest Neighbor method and grouping, identification and identification are important and the number of children is 1 0 kinds to 200 kinds of に twisting り込み, それをニューラルネットワークのlearning データセットとして Use いるのがThe most suitable であることが to determine the した.このmethodを薬剤 Feeling Sexual identification and analysis are currently being carried out.

项目成果

Kaya M: "Increased pre-therapeutic serum vascular endothelial growth factor in patients with early clinical relapse of osteosarcoma"Br J Cancer. 86. 864-869 (2002)

Kaya M：“骨肉瘤早期临床复发患者治疗前血清血管内皮生长因子增加”Br J Cancer。

Uramoto H: "p73 interacts with c-Myc to regulate YB-1 expression"J Biol Chem. 277. 31694-31702 (2002)

Uramoto H：“p73 与 c-Myc 相互作用以调节 YB-1 表达”J Biol Chem。

Matsumoto: "Differential Mechanisms of Constitutive Akt/PKB Activation and Its Influence on Gene Expression in Pancreatic Cancer Cells"Jpn J Cancer Res. 93. 1317-1326 (2002)

松本：“组成型 Akt/PKB 激活的不同机制及其对胰腺癌细胞基因表达的影响”Jpn J Cancer Res。

Okubo: "Transduction of HOXD3-antisense into human melanoma cells results in decreased invasive and motile activities"Clin Exp Metastasis. 19. 503-511 (2002)

Okubo：“将 HOXD3 反义转导到人黑色素瘤细胞中会导致侵袭性和运动性活性降低”Clin Exp Metastasis。

Miyazaki: "HOXD3 enhances motility and invasiveness through the TGF-beta-dependent and independent Pathways in A549 cells"Oncogene. 21. 798-808 (2002)

宫崎：“HOXD3通过TGF-β依赖性和独立途径增强A549细胞的运动性和侵袭性”癌基因。