世界のスーパーコンピュータとそれを動かす人々


7月 28, 2014

脳腫瘍、アルツハイマーが細胞プロセスを共有

HPCwire Japan

Tiffany Trader

テキサス大学オースティン校のテキサス先端計算センター(TACC)で高度な計算リソースを使用して、研究者は、より良い治療オプションと新しい薬への道を開く可能性のあるアルツハイマー病とがんの間のリンクを発見した。 2つの苦痛は、遺伝子転写、細胞再生と成長のためのプロセスに必須なものにおける経路を共有している。ヒューストンメソジスト研究所(HMRI)が率いるチームは、ネイチャー出版グループによるオープンアクセスジャーナル科学レポートの中で2013年12月に調査結果を掲載した。

科学者たちは、 数千の遺伝子のデータを分析し、比較するためにTACCのLonestarとStampedeスーパーコンピュータを使用し、2つの疾患によって共有される共通の細胞シグナル伝達経路を探した。LonestarとStampedeのシステムは、究極の科学工学の発見環境(XSEDE)の一部であり 、計算リソース、データと専門知識の対話的な共有をサポートする仮想科学環境である。研究のための資金は、TTとW.F. Chao財団、そして国立衛生研究所(NIH)からの補助金によるものから来ている。

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正常な脳組織と比較すると、アルツハイマー病とGBM患者からの脳組織によるマイクロアレイプロファイルは、著しく逆の信号活動が見られ、AD内(ノード 表面を青色として示し、暗い色で大きな変化倍率を示す)での遺伝子の下方規制とGBM(ノード境界内は赤)内での上方規制を高める遺伝子オントロジー用語 (ノード)によって強調された。
クレジット:画像とキャプションは、Stephen Wongの許可によって使用

 

HMRIの医学研究者および生物エンジニアで主任研究員のStephen Wongによると、その研究は、アルツハイマー病(神経変性疾患の最も一般的なタイプ)と多形性膠芽腫(GBM: 脳腫瘍の最も積極的な一種)の間の分子レベルでのリンクを立証する最初のものである。

2012年と2013年の初期の研究では、脳内の神経細胞死と組織損失を特徴としたアルツハイマー病と、異常な細胞が成長し、非常に高速に広がったときに発生する癌との間に逆相関性を発見した。データは、共通の遺伝経路を指摘したが、その詳細は分からなかった。

「生物学的な意味で、なぜこのリンクが存在するのか誰も理解していません。」とWongは述べた。 「そして、それが私たちがこの研究をした理由です。私たちはこの方法でそれを研究する最初のひとつであると思います。 」

各疾患において発現する共通の遺伝子を発見する最初のステップは、 2つの疾患の間で共有された活性および不活性遺伝子を明らかにするためにDNAマイクロアレイを使用することである。

活性遺伝子は、経路分析と呼ばれるプロセスを通じて既知の経路にマッピングされる。グループは、潜在的な共通経路の作業リストから始まり、細胞培養と生きたマウスで行った検証試験を介してこれを絞り込んだ。

この経路を知ることは、この衰弱化や致命的な疾患のための新しい治療法の探索における大幅な前進となる 。

この研究の結果、ERK/MAPK細胞信号伝達経路は脳の癌において上方規制されており、一方、アンジオポエチン信号経路はアルツハイマー病において上方規制されている。マウスからのアルツハイマー病の細胞中で、腫瘍抑制はERK- AKT- p21細胞周期経路および抗血管新生経路によって媒介される。

「GBMおよびアルツハイマー病の両方が65歳から85歳の高齢人口の50%近くに影響を与えますが、体自体は、これら2つの疾患がお互いを除外するために、個々の信号伝達経路内での非常に詳細なレベルで、極めて微細な規制があります。」とHMRIとの研究共著者、Hong Zhaoは言う。 「アルツハイマー病細胞または癌細胞のような異なる種類の細胞は、微小環境に対する細胞の応答に依存する一般的な分子信号伝達経路上に非常に細かくて精緻な規制を有しています。」

研究では、 524のADおよび1091のGBMの条件を網羅するマイクロアレイデータを必要とした。遺伝子アノテーション、経路の拡大、濃縮分析、およびその他の詳細を含む分析は、 TACCの強力なスーパーコンピュータによって可能となった。

このデータセットから、科学者たちは、大幅に変更されたとしてマークされた15の遺伝子オントロジー用語を伴う2,000以上の重要な遺伝子を同定した。

「 TACCは、データ分析をなし遂げる私たちを支援しました。私たちは、すべての計算処理を行うためにTACCのLonestarとStampedeスーパーコンピューティングクラスタを使用しています。」とWongは述べた。

この研究は、主にマイクロアレイデータの「かなり管理可能な」データセットを見ながら、次の段階では、チームがよりきめの細かい、計算コストのかかる遺伝子配列データを分析することが求められるだろう。

「遺伝子配列データのサイズは、報告された研究では、マイクロアレイデータよりも簡単に1000倍おおきくなるでしょう。」とWongは言い「さらにより卓越した計算処理のためにTACCのLonestarとStampedeスーパーコンピューティングクラスタを使用するための必要性を意味します。」と語った。