Disease specific pathway analysis of omics data - A novel
approach using KeyMolnet, an integrated platform forbiological information

2011年12月14日（水） 2P-0179
Network3: EOCに特異的なネットワーク（ Network1- Network2）

Network4: MOCに特異的なネットワーク（ Network2- Network1）

網羅的数値データを用いた疾患特異的パスウェイ解析－生命情報統合プラットフォームKeyMolnetを用いて－演算

Rie Taniguchi，Atsushi Nogi，Nakako Iwasaki，Kyoko Nakanishi，Yoko Inoue，Misa Ogura，MikiFukuda，Makoto Shigetaka，Akiko Itai (IMMD.Inc)< Introduction >KeyMolnetは、自社研究員の手によって論文情報から分子のアノテーションと分子間のリレーションおよび疾患情報や医薬品情報などを収録している生命情報統合プラットフォー
ムである1)。
実験により得られた数値データをKeyMolnetに収録されているタンパク質間相互作用情報や転写因子による発現制御、低分子情報と組み合わせることにより、数値データの意味することを、直感的かつ総合的に解析可能である。
近年検出技術の向上と共に、疾患におけるメタボロミクス研究が盛んに行われている。生体内低分子の変動データから、疾患特異的な代謝経路を推測する事を目的として解析を行った。
今回、卵巣癌患者と健常人で発現量に差がみられたメタボロミクスデータ2) 、DNAチップデータ(GDS3592)、についてKeyMolnetを用いて解析し、いくつかの知見を得たので報告する。
EOCおよびMOCで特異的に変動がみられるシグナル伝達を探索するために、ネットワーク演算を行った。
1) New approaches to mechanism analysis for drug discovery using DNA microarray data combined with KeyMolnet. Curr Drug Discov Technol. 2005
Jun;2(2):89-98.
2) Identification of Metabolites in the Normal Ovary and Their Transformation in Primary and Metastatic Ovarian Cancer. PLoS One. 2011;6(5):e19963

これらのネットワークには、EOCではpurine代謝など、核酸やアミノ酸の代謝の関与が高く、MOCではペントースリン酸回路など、糖代謝の関与が高いことが示された。

< Materials and Methods >Data and Analysis

Metabolite expression profiles

mRNA expression profiles

Data Source

PMID:21625518
Identification of Metabolites in the Normal Ovary and Their
Transformation in Primary and Metastatic Ovarian Cancer

GEO: GDS3592
Ovarian normal surface epithelia and ovariancancer epithelial cells

Platforms

gas chromatography mass spectrometry (GC/MS)
Affymetrix Human Genome U133A Arrayliquid chromatography tandem mass spectrometry (LC/MS/MS)

Method of data processing

one-way ANOVA with a Tukey post-test

P-value

Using a 0.05 p-value cut-off

Analysis program

Network5:マイクロアレイにおいて、卵巣癌組織で発現が3倍以上上昇した分子群からNetwork3に至るネットワーク（EOC特異的）

MAS 5.0 via Affymetrix Expression Console(TM) Software Version 1.1
T-test (Welch, unpaired)Using a 0.01 p-value cut-off

始点終点検索KeyMolnet ver5.5< Results >卵巣癌で発現が変動した分子と関連の深いパスウェイ
原発性上皮卵巣癌(EOC)

転移性卵巣癌(MOC)

卵巣癌

正常組織に比べて卵巣癌組織で発現が3倍以上上昇した分子を始点、EOC特異的な低分子制御ネット
ワーク（Network3)を終点として制御関係の検索を行った。その結果、glycine/serine/threonine代謝、PDEシグナル伝達など、アミノ酸、核酸の代謝に関連したパスウェイの関与がみられた。

Network6:マイクロアレイにおいて、卵巣癌組織で発現が3倍以上上昇した分子群からNetwork4に至るネットワーク（MOC特異的）
正常組織と比較して卵巣癌組織で有意に変動がみられた生体内低分子群（p値0.05以下）は、原発性上皮性卵巣癌（EOC）では、Phenylalanine/tyrosine代謝が、転移性卵巣癌（MOC)ではアミノ基代謝がもっとも関与度が高いという結果が得られた。また、正常組織と比較して卵巣癌組織で3倍以上発現上昇（p値＜0.01）しているmRNA群では、serotoninシグナル伝達が1位にランキングされた。

Network1: EOCで発現が変動した低分子の制御ネットワーク

始点終点検索Network2: MOCで発現が変動した
低分子の制御ネットワーク
周辺検索

正常組織に比べて卵巣癌組織で発現が3倍以上上昇した分子を始点、MOC特異的な低分子制御ネット
ワークを終点として制御関係の検索を行った。その結果、EOCとは異なり、RB/E2Fによる発現調節の関与度が最も高いことが示された。また、病態イベントでも、癌に関するものが上位にランクしており、原発性卵巣癌と、転移性卵巣癌のシグナル伝達の差が示された。

< Conclusion >1. 健常組織と比較して、原発性上皮卵巣癌（EOC）および転移性卵巣癌（MOC）で、 どちらもglycine/serine/threonine代謝など、アミノ酸及び核酸代謝に関与している生体内低分子が有意に変動していた。
2. 卵巣癌上皮細胞で発現が増加しているmRNA群を始点、EOCで有意に発現変動した生
体内低分子の制御ネットワークを終点とした始点終点検索を行った結果においても、アミノ酸や、核酸の代謝への関与が示された。
EOCおよびMOCで発現が変動していた生体内低分子を直接制御している分子ネットワークを描画した。このネットワークに関与度の高いパスウェイをランキング表示させたところ、EOC、MOC共にglycine/serine/threonine代謝など、アミノ酸及び核酸代謝パスウェイの関与が示され、両者に大きな差はみられなかった。

3. 卵巣癌上皮細胞で発現が有意に増加している分子から、 MOC特異的な生体内低分子制御ネットワークには、 RB/E2Fによる発現調節が関与していた。
4. 生体内低分子の網羅的解析の意味づけにネットワーク解析を用いる事により、原発性上皮卵巣癌と、転移性卵巣癌のシグナル伝達の違いを見出す事ができた。