統合バイオインフォマティクスによる肺がんおよび乳がんの代謝再プログラミングのマッピング

がん細胞の増殖、ストレス耐性、治療抵抗性を支える代謝再プログラミングは、がん生物学の中心である。しかし、その変化はがん種間で異なり、サブタイプ特異的な代謝脆弱性を標的とする治療法は少ない。この課題に対応するため、トランスクリプトームプロファイリング(UALCAN)、薬剤-遺伝子相互作用(DGIdb)、遺伝子-疾患関連(Open Targets)、経路エンリッチメント(Enrichr)、タンパク質-タンパク質相互作用ネットワーク(STRING/Cytoscape)を統合するバイオインフォマティクスフレームワークが開発された。このパイプラインを肺腺がん(LUAD)、肺扁平上皮がん(LSCC)、乳がん(BRCA)、転移性乳がん(MET500)に適用し、がん種特異的な代謝プログラムを明らかにし、臨床応用可能な標的を優先順位付けした。LUADでは解糖系の活性化、LSCCでは解糖系と酸化的リン酸化のカップリング、BRCAでは合成経路と脂質合成経路の優位、MET500では抗酸化およびオートファジープログラムの亢進を伴うストレス適応状態が示された。薬理学的証拠の統合により、ASNS-アスパラギナーゼ、DHODH-テリフルノミド、G6PD-ラスブリケースなどの代謝遺伝子とFDA承認薬との臨床的に実行可能な相互作用がハイライトされた。遺伝子-疾患関連は、肺がんおよび乳がんと強く関連する堅牢な標的としてG6PD、SLC2A1、TK1をさらに優先した。経路エンリッチメントは、腫瘍生存を支える保存的な軸としてペントースリン酸経路、ピリミジン代謝、グルタチオン代謝を特定した。ネットワーク解析では、G6PD-PGDハブがグルコース取り込み、レドックスバランス、ヌクレオチド生合成を繋ぐ中心的な代謝ノードとして位置づけられた。これらのバイオインフォマティクス由来の知見を機能的および臨床的文脈に置くため、計算解析に患者生存率評価、臨床試験スクリーニング、標的文献評価を補完した。生存解析は、選択された代謝遺伝子のがん種特異的な予後関連性を示し、臨床的および文献的スクリーニングは、計算による標的優先順位付けと実験的または臨床的検証との間に、進行中の臨床応用努力と実質的なギャップの両方を明らかにした。この統合解析は、がん代謝がサブタイプ特異的な方法で変化し、潜在的な治療標的を明らかにするために体系的にマッピングできることを示している。このフレームワークは、トランスクリプトーム証拠を薬剤-遺伝子相互作用および臨床的文脈と結びつけることにより、がん代謝研究のためのスケーラブルなアプローチを提供し、臨床応用に関連する可能性のある経路の優先順位付けをサポートする。