脓毒症関連肝障害における時間依存のマルチオミクス統合

2024-08-13 Tue
敗血症関連肝機能障害における時間依存的マルチオミクス統合はじめに敗血症、特に重症例は、全身感染により多臓器不全を引き起こし、世界中で年間最大500万人が敗血症で死亡しています。従来、敗血症関連肝機能障害（Sepsis-Associated Liver Dysfunction, SALD）は、黄疸と高ビリルビン血症を伴う症状と考えられていました。研究が進むにつれ、肝機能障害は敗血症の初期段階で発生することが分かりましたが、現在のところこの疾患に対する特効的な治療法はありません。
近年、ゲノミクス、トランスクリプトミクス、プロテオミクス、メタボロミクスなどのマルチオミクス技術（Multi-Omics Technologies）が急速に発展し、個別化医療の進歩を著しく促進しています。しかし、単一のオミクス分析では、生物学的複雑性の一層の情報しか提供できないことがあります。そのため、マルチオミクスデータを統合することで、複雑な疾患の分子メカニズムに新たな洞察をもたらす可能性があります。
研究背景と目的既存の研究方法の限界を踏まえ、本研究は時間依存的マルチオミクス統合（Time-Dependent Multi-Omics Integration, TDMI）を通じて、敗血症関連肝機能障害モデルにおける分子メカニズムを探究することを目的としています。本論文では、TDMIメソッドを初めて使用し、単一オミクス分析よりも敗血症の病態生理学的プロセスと臨床結果をより効果的に関連付けることができることを示しています。
著者と出版情報本論文はAnn-Yae Na、Hyojin Lee、Eun Ki Min等によって執筆され、韓国国立慶北大学薬学研究所やソウル科学技術大学環境工学科などの機関に所属しています。論文は2023年4月に「Genomics Proteomics Bioinformatics」誌に掲載されました。
研究方法全体的なプロセス本研究では、敗血症の初期プロセスにおける分子メカニズムを明確にするため、複数の時点でのマルチオミクスデータ統合実験を設計しました。研究は主にトランスクリプトミクス、リン酸化プロテオミクス、プロテオミクス、メタボロミクスデータの取得と分析を含みます。具体的なプロセスは以下の通りです：
サンプル処理とデータ取得：
盲腸結紮穿刺法（CLP）により敗血症モデルを導入し、7週齢のICR雄性マウスを処理。
0時間、4時間、6時間、15時間、18時間でサンプリングし、血液と肝臓組織サンプルを採取。
検出と分析方法：
免疫ブロット法を用いてサイトカインレベルの変化を検出。
それぞれ4時間、6時間、18時間で収集されたリン酸化プロテオーム、トランスクリプトーム、代謝物データを用いて後続の分析を実施。
実験設計：
さまざまなオミクス技術を使用：LC-MSをタンパク質と代謝物分析に、RNA-seqをトランスクリプトーム分析に、TiO2濃縮技術をリン酸化プロテオーム分析に使用。
ピアソン相関係数、フィッシャー検定、混合線形モデルなどの統計ツールを用いてデータを分析。
データ統合と分析単一オミクス分析の限界：
単一オミクスが提供する各生物学的レベルの単一の情報だけでは、複雑な疾患メカニズムを独立して説明できない。
例えば、メタボロミクスは内因性産物レベルの情報を提供する可能性がありますが、これらの代謝産物の遺伝子変異、転写後修飾などの生物学的属性を包括的に明らかにすることはできない。
時間依存的マルチオミクス統合：
複数の「オミクス」データセットを複数の時点で展開し、疾患進行過程における分子メカニズムの変化を探索。
XMwasプログラムv0.55を使用してマルチオミクスデータの総合的なネットワーク分析を実施し、関連閾値0.4を設定して関連経路を選択。
研究結果重要分子の同定：
リン酸化プロテオミクスデータは、敗血症の進行中にタンパク質のリン酸化レベルが時間とともに変化することを示し、例えば4時間グループでリン酸化ピルビン酸デヒドロゲナーゼE1サブユニットが顕著に増加。
トランスクリプトーム分析では、6時間CLPグループでApoe遺伝子発現が著しく増加し、初期敗血症における重要な調節作用を示唆。
18時間CLPグループのプロテオミクスデータは、SERPINA3Nタンパク質レベルが顕著に上昇し、炎症反応と関連している可能性を示唆。
マルチオミクスデータ分析と経路統合：
各時点のデータを総合的に分析した結果、最終的にToll様受容体4（TLR4）経路がSALSと関連していることを確認。
実験ではqPCRを用いてTLR4経路関連遺伝子の発現レベルの変化を検証。
検証とさらなる研究：
リアルタイム定量PCR（qRT-PCR）を使用して、TLR4経路に関連する複数の遺伝子発現レベルを検証。
結果は、SALSで有意な発現を示す遺伝子がTDMI法の結果を検証し、敗血症の進行におけるTLR4経路の重要な役割を明らかにした。
考察と結論指定されたマルチオミクス統合法を通じて、本研究は明確な病態生理学的経路であるTLR4経路を特定し、複雑な疾患メカニズムの解明におけるTDMIの優位性を証明しました。さらに、本研究における時間依存的マルチオミクスデータ統合のパラダイムは、マルチオミクスデータの深い生物学的解釈のための理想的なフレームワークを提供しました。
研究の意義と展望マルチオミクスデータの統合分析は、基礎生物学および医学研究に新たなツールを提供し、疾患の潜在的なメカニズムを明らかにし、潜在的な治療戦略のガイダンスを提供することができます。将来の研究では、多臓器不全症候群を包括的に理解するために、敗血症に関連する他の臓器（肺、腎臓など）のマルチオミクス変化をさらに探索する必要があります。
この研究は、複雑な病理メカニズムの研究に新たな視点と方法を提供し、重要な科学的価値と応用の可能性を持っています。