研究揭示了精确的个性化肝细胞癌药物

中科院大连化学物理研究所朴海龙教授课题组通过生物信息学和机器学习方法，鉴定了具有独特代谢表型的肝细胞癌(HCC)亚型，并基于代谢蛋白相互作用网络和多组学数据阐明了其潜在机制。

这项研究发表在先进的科学将于7月11日发布，为精确的个性化肝癌治疗提供指导。

代谢重编程可以通过调节能量和营养代谢来促进细胞快速增殖，被认为是癌症的标志之一。它可以影响其他生物过程通过复杂的代谢物-蛋白质相互作用。

研究人员利用复杂网络并用机器学习方法分析多组学数据并对代谢物-蛋白质相互作用网络进行识别肝细胞癌预后有显著差异的亚型。

他们发现了一种预后不良的代谢性HCC亚型，该亚型与缺氧、代谢酶的高甲基化、各种代谢途径的下调以及多种脂肪酸的积累密切相关。此外，许多免疫相关通路在此过程中显著上调预后不良亚型。

在进一步分析代谢蛋白相互作用的基础上，研究人员预测不饱和脂肪酸与免疫调节蛋白之间存在多种相互作用，提示不饱和脂肪酸积累可能是免疫通路上调的潜在原因之一。