幹細胞研究と治療のジャーナル

概要

大腸がんに関与するSNPの同定とパターン解析

プラネティ・パティダールとジョティ・ボージワニ

大腸がん（CRC）は、世界的にがんによる死亡原因の第2位で、生涯リスクは個人ごとに80～100%です。Wnt、TGF、p53、K-rasなどの主要なシグナル伝達経路の基礎となる遺伝学と関連メカニズムは、CRCの素因を左右する上で有害な役割を果たしています。大腸腫瘍（腺腫および癌腫）の多くは、β-カテニンまたはアキシンの活性化変異を示していますが、APCなどの特定の腫瘍抑制遺伝子（TSG）の喪失は、結腸にランダムなポリープの発生を引き起こします。偶然にも、これらの分子はすべて、進化的に保存されたWntシグナル伝達経路の重要な構成要素であり、この疾患の発症のさまざまな時点で重要な役割を果たしています。ゲノムランドスケープ内のサンプルグループ間のSNPプロファイルの違いは、機械学習技術をスマートかつ効率的に使用することで認識できます。興味深いことに、これらの SNP プロファイルの統計とパターン分析は、原因から結果までの各固有の SNP の相対的な寄与を有意に評価できる具体的かつ論理的なプラットフォームを提供します。ただし、がんの予測と素因に関するこれらの SNP 変異の生物学的関連性は、SNP 研究における合理的制御設計の影響をよりよく理解するまで、まだ解決されていません。ここで報告された重要な SNP の分析から得られた結果は、現実的な SNP データに基づいて罹患集団を識別するための関連するバイオインフォマティクスツールと機械学習技術の有用性を示しています。この研究では、主に、大腸がんのさまざまな段階で重要な発達的役割を果たし、がんの典型的な「多遺伝子多段階の性質」を描写する Wnt シグナル伝達経路の重要なメンバーを対象としました。発生生物学ツールの力を活用して、CRC 疾患の患者に最も多く見られるこの経路の「早期作用」および「後期作用」メンバーの一般的な遺伝子変異を特定し、関連付けました。さらに、さまざまなデータマイニング（バイオインフォマティクス）技術を駆使して、大規模なデータセットに隠された複雑な関係性と相関関係を掘り起こし、分析しました。このレポートでは、トランスレーショナルリサーチと臨床医学介入における治療の潜在的な候補ターゲットを特定することにより、このような組み合わせアプローチの範囲について説明しています。