メタボローム解析に基づいた卵巣癌腹水におけるがん微小環境の解明と新規治療開発

基于代谢组分析阐明卵巢癌腹水中的癌症微环境并开发新疗法

基本信息

批准号：
21K09532
负责人：
永瀬智
金额：
$ 2.66万
依托单位：
Yamagata University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K09532/
关键词：
卵巣癌腹水メタボローム解析腹膜播種抗がん剤耐性

项目摘要

本年度は腹水に特徴的な代謝産物・代謝経路を同定するための初発卵巣癌（高異型度漿液性癌）患者（OC）4例、卵巣漿液性境界悪性腫瘍患者(BOT)2例、子宮筋腫患者(Control)4例から腹水穿刺時または手術時に腹水を採取してメタボローム解析を行った。進行期別にみると、OCはⅡ期1例、Ⅲ期3例、BOTは2例ともIA期であった。子宮筋腫患者より採取した腹水をコントロールとした。候補化合物として251の代謝物が抽出された。階層的クラスター解析を行ったところ、各群間で代謝物の発現に相違を認め、悪性度により代謝産物プロファイルが異なることが明らかとなった。OC群でControl群と比較して有意に上昇していた代謝物は21種類あり、これらの代謝経路はABCトランスポーター、アミノ酸とヌクレオチド代謝、TCAサイクル、グルタチオン代謝、ポリアミン代謝であった。この結果から我々はポリアミン代謝経路に着目し、腹水貯留卵巣癌モデルマウスを用いて進展経路解明と新規治療法開発に向け検討中である。また、主成分解析では第１主成分（PC1）によりBOT群とOC, Control群が分離され、第２主成分（PC2）ではOC群とBOT, Control群が分離された。PC1はヒポキサンチン、イノシンなどのヌクレオチド類の寄与率が高く、PC2ではプロリン、ピルビン酸などのアミノ酸類の寄与率が高かった。これらの代謝物を用いることでOC, BOT, controlを術前に予測可能なモデルの作製をAI解析で行っている。さらに、再発、薬剤抵抗性症例から腹水を採取し、メタボローム解析を行い、初発症例との比較などの解析を行う予定である。

今年，为了确定腹水的代谢物和代谢途径特征，我们将研究四名新诊断的卵巢癌（高级别浆液性癌）（OC）患者、两名卵巢浆液性交界性恶性肿瘤（BOT）患者和子宫肌瘤患者。在腹水穿刺或手术期间收集四名患者（对照）的腹水，并进行代谢组学分析。按分期分，OC 1 例为 II 期，3 例为 III 期，BOT 2 例为 IA 期。从子宫肌瘤患者收集的腹水作为对照。提取了 251 种代谢物作为候选化合物。层次聚类分析显示，各组之间代谢物的表达存在差异，并且代谢物谱根据恶性程度而不同。与对照组相比，OC组有21种代谢物显着升高，这些代谢途径包括ABC转运蛋白、氨基酸和核苷酸代谢、TCA循环、谷胱甘肽代谢和多胺代谢。基于这些结果，我们重点关注多胺代谢途径，目前正在使用腹水积聚的卵巢癌模型小鼠研究进展途径和新疗法的开发。此外，在主成分分析中，第一主成分 (PC1) 将 BOT 组与 OC（对照组）分开，第二主成分 (PC2) 将 OC 组与 BOT（对照组）分开。 PC1中次黄嘌呤、肌苷等核苷酸贡献率较高，PC2中脯氨酸、丙酮酸等氨基酸贡献率较高。利用这些代谢物，我们使用人工智能分析创建一个模型，可以在手术前预测 OC、BOT 和控制。此外，我们计划收集复发或耐药病例的腹水，进行代谢组学分析，并与新诊断病例进行比较。