व्यक्तিগত जीन-काय मेटाबोलिक मॉडलिंग के माध्यम से हिपेटोसेलुलर कार्सिनोमा के लिए एंटी-कैंसर दवाओं की पहचान

जीनोम-स्केल मेटाबोलिक मॉडल (GEMs) को यांत्रिक तरीके से जीनोटाइप-फेनोटाइप संबंध को समझने के लिए ओमिक्स डेटा के एकीकरण के लिए ढांचों के रूप में उपयोगी साबित किया गया है। यहाँ, हमने 27 हिपेटोसेलुलर कार्सिनोमा (HCC) रोगियों में 15,841 जीन द्वारा एनकोड की गई प्रोटीन की उपस्थिति/अनुपस्थिति का मूल्यांकन इम्यूनोहिस्टोकेमिस्ट्री का उपयोग करके किया। हमने प्रोटिओमिक्स डेटा, HMR 2.0 और एक कार्य-प्रेरित मॉडल पुनर्निर्माण एल्गोरिदम (tINIT) के आधार पर छह HCC रोगियों के लिए व्यक्तिगत GEMs को पुनर्निर्माण करने के लिए इस जानकारी का उपयोग किया। व्यक्तिगत GEMs का उपयोग एंटी-मेटाबोलाइट्स के सिद्धांत का उपयोग करके एंटी-कैंसर दवाओं की पहचान के लिए किया गया; अर्थात, दवाएँ जो मेटाबोलाइट्स के संरचनात्मक एनालॉग हैं। प्रत्येक एंटी-मेटाबोलाइट की विषाक्तता का पूर्वानुमान 83 स्वस्थ सेल प्रकार-विशिष्ट GEMs के इन सिलिको कार्यक्षमता का आकलन करके किया गया, जिन्हें tINIT एल्गोरिदम के साथ भी पुनर्निर्माण किया गया था। हमने 101 एंटी-मेटाबोलाइट्स की भविष्यवाणी की जो सभी HCC रोगियों में ट्यूमर वृद्धि को रोकने में प्रभावी हो सकते हैं, और 46 एंटी-मेटाबोलाइट्स जो व्यक्तिगत रोगियों के लिए विशिष्ट थे। 101 पूर्वानुमानित एंटी-मेटाबोलाइट्स में से बाईस पहले से ही विभिन्न कैंसर उपचार रणनीतियों में उपयोग किए जा चुके हैं, जबकि शेष एंटी-मेटाबोलाइट्स नए संभावित दवाओं का प्रतिनिधित्व करते हैं। अंत में, एक पहचान की गई लक्ष्यों को प्रयोगात्मक रूप से मान्य किया गया, और यह पुष्टि की गई कि यह HepG2 सेल लाइन की वृद्धि को कम करती है।