高スループットメタボロミクスは子宮頸がんの新しいバイオマーカーを特定する

背景 子宮頸がん（CC）は、特に多くの途上国で女性の健康に危険をもたらす疾患です。メタボロミクスは、遺伝子型と表現型の関係を明らかにすることができます。病理学的または生理学的条件下での生物学的プロセスの広範なプロファイルを提供します。 方法 本研究では、健康なボランティアとCC患者の血漿メタボロミクスを実施し、Gene Expression Omnibus（GEO）からの公的なCC組織トランスクリプトミクスと統合的に分析しました。 結果 ここでは、CC患者を健康なボランティアから正確に区別するための5つの代謝物のパネルをスクリーニングしました。さらに、マルチオミクスアプローチを利用して、ステージI-IIA1およびIIA2-IV4のCC患者を調査し、CC進行における遺伝子および代謝物の異常を包括的に分析しました。我々は、トリメチルアミンN-酸化物（TMAO）の血漿レベルが腫瘍の大きさと関連しており、CCのリスク因子と見なされることを特定しました。さらに、TMAOがin vitroでHeLa細胞の増殖を促進する可能性を示しました。本研究では、健康なボランティアとCC患者の代謝プロファイリングを明示し、TMAOがCCの悪化を示すI-IIA1およびIIA2-IV患者を区別する潜在的なバイオマーカーであることを明らかにしました。 結論 我々の研究は、健康なボランティアからCCを効果的に区別できる5つの代謝物からなる診断モデルを特定しました。さらに、TMAOがCCの進行と関連し、CCサブステージを予測するための潜在的な非侵襲バイオマーカーとして機能する可能性があることを提案しました。 インパクト これらの発見は、子宮頸がん疾患の進行における代謝分子の重要な役割と、潜在的なバイオマーカーとしての能力の証拠を提供しました。