Cell Rep | 上海科技大学刘雪松构建了基于转录组和代谢网络准确预测癌症样本代谢依赖基因的算法“DeepMeta”

该研究由上海科技大学生命科学与技术学院刘雪松团队完成，构建了一种名为“DeepMeta”的基于图深度学习的代谢脆弱性预测模型。该模型能够基于转录组和代谢网络信息，准确预测癌症样本的代谢依赖基因。研究通过独立数据集验证了“DeepMeta”的性能，并利用癌症基因组图谱 (TCGA) 数据集系统探索了“不可药用”的癌症驱动变异的代谢脆弱性。研究发现，CTNNB1 T41A激活突变对嘌呤/嘧啶代谢抑制具有易感性，且具有预测的嘧啶代谢依赖性的TCGA患者对阻断该嘧啶代谢途径的化疗药物的临床反应显著改善。这项研究系统地揭示了癌细胞的代谢依赖性，并为由原本不可药用的基因变异驱动的癌症提供了代谢靶点。