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KAIST、がん細胞タイプ別の最適な薬物ターゲットを発掘

薬物抵抗性の原因抑制が可能な核心技術を確保


大徳所在のKAIST(シン・ソンチョル総長)はバイオおよび脳工学科のチョ・グァンヒョン教授研究チームががん細胞のタイプによって最適の薬物標的を探せる技術を開発したと12月6日に発表した。

今回開発された技術はがん細胞の遺伝子の変異が反映された分子ネットワークのダイナミクス(動力学)を分析して薬物反応を予測する技術。人間のがん細胞には遺伝子の突然変異、遺伝体単位の反復的変異などさまざまな遺伝子変異が存在する。また変異の種類により薬物反応も多様。

がんの研究者らはがん患者に頻繁に発見される遺伝子変異を把握し、このうち特定の薬物の指標となる遺伝子変異を探す研究を行っている。しかしがん細胞の遺伝子変異は該当遺伝子だけでなく相互作用を行う他の遺伝子とタンパク質にも影響をおよぼす。

これにより抗がん剤に対するがん細胞の反応が変化する。少数のがん関連遺伝子を標的とする既存の治療法は薬物抵抗性をもつ大多数の患者には効果的ではなかった。チョ・グァンヒョン教授研究チームはスーパーコンピュータを利用して大規模なコンピュータシミュレーションと細胞実験の融合でがん細胞分子ネットワークのダイナミクスの変化を分析した。

研究チームはこうして薬物反応を予測しがん細胞タイプ別の最適な薬物標的を発掘する技術を開発した。そして大規模ながん細胞遺伝体データを分子ネットワークに反映させ遺伝子変異の特性によって互いに異なる分子ネットワークを生成した。

また各分子ネットワークに対して薬物反応分析を行いがん細胞の変化を定量化、集団化した。そしてコンピュータシミュレーション分析で効能と組み合わせにともなう薬物反応の程度を予測した。結果をもとに肺がん、乳がん、骨腫瘍など多様ながん細胞株の薬物反応を比較検証した。

研究チームは薬物抵抗性の原因を事前に予測し、これを抑制できる最適な薬物標的を発掘する核心技術を確保した。研究に当ったチョ・グァンヒョン教授は「がん細胞別の遺伝変異は薬物反応の多様性の原因となるが、これまで分析がなされていなかった。がん細胞のタイプ別に薬物反応をシミュレーションで分析し薬物反応の原理を把握して最適な薬物ターゲットを発掘できるようになった」と話している。

研究論文は『Nautre Communications』電子版に12月5日付で掲載された。







[2017-12-08]

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