co-expression analysis and kinase activity estimation using proteomic data of cancer cells toward drug efficacy prediction

2020 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 19K16116
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 43060:System genome science-related
• Research Institution: National Institutes of Biomedical Innovation, Health and Nutrition
• Principal Investigator: Narumi Ryohei 国立研究開発法人医薬基盤・健康・栄養研究所, 医薬基盤研究所 プロテオームリサーチプロジェクト, 特任研究員 (60582202)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2021-03-31
• Keywords: リン酸化プロテオミクス / 薬効予測 / プロテオミクス / 癌細胞 / 大腸がん

Outline of Final Research Achievements

To develop drug efficacy prediction for colorectal cancer, a high-resolution fractionation method for a deep phosphoproteomics was constructed, and the number of kinases at phosphorylated sites was increased by 1.2 times. By using this method, 8,800 proteins and 30,000 phosphorylated sites icluding 1, 500 phospho tyrosin were indentified in each cell line. From this data, kinase activity was predicted resulting in 114 kinase activity profiles, suggesting that the profile characteristics of each cell are represented by the kinase activities of CDK1, CDK2, SRC, EGFR, and MET.

Free Research Field

腫瘍プロテオミクス

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

近年、分子標的薬により癌治療の効果が高まり、さらに、遺伝子解析技術の発展により、個々の患者の分子標的薬を予測し、個別化医療の道が開けつつある。しかし、その予測精度はまだ十分でなく、分子標的薬の効かない患者も多数存在することが問題となっている。本研究では、細胞内の化学反応を担っているタンパク質や、それらを制御するリン酸化を、大規模に比較解析することで、個々の大腸がん細胞株の増殖や薬剤感受性といった性質の理解を深め、個々の患者に治療効果のある分子標的薬を精度の高い予測に繋げようと考えた。本研究で得られたデータは、薬効予測に繋がる有用なデータとなると考えられる。