眼科におけるシステムバイオロジー - 術後線維化を特異的に予防するための革新的な薬剤の同定

[Systems Biology in Ophthalmology - Innovative Drug Identification for the Specific Prevention of Postoperative Fibrosis].

• Thomas Stahnke
• Beata Gajda-Derylo
• Oliver Stachs
• Rudolf F Guthoff
• Anselm Jünemann
• Georg Füllen

抄録

背景:

緑内障の治療における瘻孔形成療法の長期的な成功は、本質的に過剰な瘢痕化反応（線維化）によって制限される。ミトマイシンCのようなサイトスタティック剤は線維化を防ぐことができるが、副作用を伴うことが多い。特定の抗線維化剤は、現在臨床では使用されていない。そこで、本研究では、専用のバイオインフォマティクス技術プラットフォームを用いたシステムバイオロジーのアプローチにより、活性物質を同定し、抗線維症薬として再配置することができることを説明する。

BACKGROUND: The long-term success of fistulating therapies for the treatment of glaucoma is essentially limited by excessive scarring reactions (fibrosis). Cytostatic agents such as mitomycin C can prevent fibrosis, but are often associated with side effects. Specific antifibrotics are not currently in clinical use. Therefore, this study describes a systems biology approach using a dedicated bioinformatics technology platform, with which active substances can be identified and repositioned as antifibrotics.

材料および方法:

ヒトテノン線維芽細胞（hTF）の遺伝子発現データを次世代シークエンシング（NGS）により、未処理のhTFとTGF-β1で刺激したhTF（「線維性線維芽細胞」）の差分データを収集し、薬剤同定プロセスの基礎とした。これらのデータは、バイオインフォマティクスツール「FocusHeuristics」を用いてフィルタリングした。コネクティビティマップデータベースと比較して、抗線維化剤が同定された。抗線維化剤として有望な薬剤の評価は、hTFにおいてin vitroで間接免疫蛍光を用いて行った。

MATERIALS AND METHODS: Differential gene expression data of human Tenon fibroblasts (hTF) were collected from untreated hTF and from hTF stimulated with TGF-β1 ("fibrotic fibroblasts") by next-generation sequencing (NGS) and were used as the basis for the drug identification process. These data were filtered with the bioinformatic tool "FocusHeuristics". In comparison with the Connectivity Map database, antifibrotic agents were identified. The evaluation of a potentially promising drug as an antifibrotic was performed at hTF by indirect immunofluorescence in vitro.

結果:

遺伝子発現データの解析により、線維化プロセスに関与する遺伝子またはタンパク質のいくつかの相互作用ネットワークが同定された。これらのネットワークの一つは、サイトカインである骨形態形成タンパク質６（ＢＭＰ６）、インターロイキン６（ＩＬ６）および線維芽細胞増殖因子１（ＦＧＦ１）を含む。もう一つの関連するネットワークは、分化クラスター34（CD34）遺伝子の周りに同定されている。これらのデータをコネクティビティマップのデータと比較することで、阻害剤を同定することができた。間接免疫蛍光を用いたin vitroの線維化細胞培養モデルにおけるその評価は、線維化マーカータンパク質であるフィブロネクチンとα平滑筋アクチン（α-SMA）の発現を有意に減少させ、予測された抗線維化効果を確認した。

RESULTS: The analysis of the gene expression data led to the identification of several interaction networks of genes or proteins involved in fibrotic processes. One of these networks contains the cytokine bone morphogenic protein 6 (BMP6), interleukin 6 (IL6) and fibroblast growth factor 1 (FGF1). Another relevant network has been identified around the cluster of differentiation 34 (CD34) gene. The comparison of these data with those of the Connectivity Map allowed the identification of an inhibitory drug. Its evaluation in the fibrotic cell culture model in vitro using indirect immunofluorescence led to a significant reduction in the expression of the fibrotic marker proteins fibronectin and alpha-smooth muscle actin (α-SMA), which confirmed the predicted antifibrotic effect.

結論:

システム生物学的アプローチは、術後の線維化予防のための抗線維化薬候補の同定に使用することができ、さらに眼球細胞や組織の差分遺伝子発現データを調査することにより、他の眼科分野への応用に移行することができるはずである。

CONCLUSION: Systems biological approaches can be used for the identification of antifibrotic drug candidates for the prevention of postoperative fibrosis and should be transferable by the investigating differential gene expression data of further ocular cells or tissues to other ophthalmological fields of application.

ヒンターグランド:

ミトマイシンCなどの薬物療法は、線維芽球症を減少させることができますが、それ以外にも、そのような副作用があることがあります。Speifisch wirkende Antifibrotika sindze nicht imislinchen Einsatz.Daher beschreibtie diese Studie einen systembiologischen Ansatz, mit demのdisezizierteのeineのbioinformatik-technologieplplatt Wstoffe identifiziertとals Antifibrotikum repositioningen.Daher beschreibtie diese Studie einen systembiologischen Ansatz, mit demのdisezierteのeineのbioinformatik-technologieplatt Wstoffe identifiziertとals Antibrotikum repositionen.Daher beschreibtie diese Studie einen systembiologischen Ansatz, mit demのdisezierteのeineのbioinformatik-technologieplatt Wstoffe identifiziertとals Antifibrotikum repositionen.

HINTERGRUND: Der Langzeiterfolg fistulierender Therapiekonzepte zur Behandlung des Glaukoms wird im Wesentlichen durch überschießende Vernarbungsreaktionen (Fibrose) limitiert. Zytostatika wie Mitomycin C können die Fibrose zwar verhindern, sind jedoch häufig mit Nebenwirkungen assoziiert. Spezifisch wirkende Antifibrotika sind derzeit nicht im klinischen Einsatz. Daher beschreibt diese Studie einen systembiologischen Ansatz, mit dem durch eine dedizierte Bioinformatik-Technologieplattform Wirkstoffe identifiziert und als Antifibrotikum repositioniert werden können.

材料と方法:

化合物同定の基礎として、ヒトのテノン線維芽細胞(hTF)の異なる遺伝子発現量を測定し、未分化のhTFとトランスフォーミング成長因子β1(TGF-β1)刺激性のhTF ("fibrotische Fibroblasten")を次世代シークエンシング(NGS)によって消去しました。これらのデータは、バイオインフォマティクスツール"FocusHeuristics"を用いて収集されました。コネクティビティマップデータベースとの比較では、ファイブバンクが同定されています。抗線維芽細胞としての潜在的な可能性の高い抗線維芽細胞の評価は、in vitroで試験的にhTFの非盲検免疫フルーゼンツを使用して行われました。

MATERIAL UND METHODEN: Als Basis für den Wirkstoffidentifikationsprozess wurden differenzielle Genexpressionsdaten humaner Tenon-Fibroblasten (hTF) genutzt, die von unbehandelten hTF und von mit Transforming Growth Factor β1 (TGF-β1) stimulierten hTF („fibrotische Fibroblasten“) mittels Next-Generation Sequencing (NGS) erhoben wurden. Diese Daten wurden mit dem bioinformatischen Werkzeug „FocusHeuristics“ gefiltert. Im Vergleich mit der Connectivity-Map-Datenbank wurden der Fibrose entgegenwirkende Wirkstoffe identifiziert. Die Evaluierung eines potenziell erfolgversprechenden Wirkstoffs als Antifibrotikum wurde an hTF mittels indirekter Immunfluoreszenz in vitro durchgeführt.

エルゲブニッセ:

遺伝子発現の解析は、線維化プロセスにおける遺伝子とタンパク質との相互作用ネットワー クを解析した。そのうちの1つは、Zytokin骨形態形成タンパク質6 (BMP6) sowieインターロイキン6 (IL6)と線維芽細胞成長因子1 (FGF1)のネットワーカーです。さらに、CD34-Gen (CD34: Cluster of Differentiation 34)を中心とした関連するネットワークが構築されました。これらのデータの比較は、コネクティビティマップとの比較では、より多くの異なる成分の同定が可能となりました。Dessen評価は、in vitroでの繊維組織モデルのin vitroでは、indittelsfluoreszenzのindirekter Immunfluoreszenzは、繊維質のeinererprotetein deutlichen Expressionsreduktion der fibrotischen Markerproteine Fibronektin und α-smooth Muscle Actin (α-SMA), whenit die vorhergesagte antifibrotische Wirkung bestätigt werden konnte.

ERGEBNISSE: Die Analyse der Genexpressionsdaten führte zur Identifikation mehrerer in fibrotische Prozesse involvierter Interaktionsnetzwerke von Genen bzw. Proteinen. Eines dieser Netzwerke beinhaltet das Zytokin Bone morphogenic Protein 6 (BMP6) sowie Interleukin 6 (IL6) und Fibroblast Growth Factor 1 (FGF1). Ein weiteres relevantes Netzwerk konnte rund um das CD34-Gen (CD34: Cluster of Differentiation 34) identifiziert werden. Der Vergleich dieser Daten mit denen der Connectivity Map ermöglichte die Identifikation eines entsprechend invers wirkenden Wirkstoffs. Dessen Evaluierung im fibrotischen Zellkulturmodell in vitro mittels indirekter Immunfluoreszenz führte zu einer deutlichen Expressionsreduktion der fibrotischen Markerproteine Fibronektin und Alpha-smooth Muscle Actin (α-SMA), womit die vorhergesagte antifibrotische Wirkung bestätigt werden konnte.

シュラスフォルゲルング:

システム生物学的なアプローチは、術後の抗線維症患者の線維性疾患の同定を行うために、術後の線維性疾患患者の遺伝子発現を同定するために、眼球細胞および眼科学的な応用分野での遺伝子発現を同定することを可能にしています。

SCHLUSSFOLGERUNG: Systembiologische Ansätze können für die Identifikation von antifibrotischen Wirkstoffkandidaten zur Vermeidung postoperativer Fibrose genutzt werden und sollten sich über die Erfassung differenzieller Genexpressionsdaten weiterer okularer Zellen oder Gewebe auch auf andere ophthalmologische Anwendungsfelder transferieren lassen.

Georg Thieme Verlag KG Stuttgart · New York.