다양한 분자 네트워크는 치료 표적을 발견하고 승인된 약물을 용도 변경(drug repurposing)하기 위해 광범위하게 연구되어 왔다. 그러나 네트워크 의학의 성능은 선택한 네트워크의 완전성 및 특성에 크게 의존하므로, 적절한 네트워크를 선택할 필요가 있다. 암세포로부터의 유전자 필수성(gene essentiality)을 이용한 네트워크는 항암 표적을 식별하는 데 효과적인 플랫폼이 될 수 있지만, 이러한 네트워크를 치료 응용에 적용하려는 노력은 제한적이었다. 우리는 769개 암세포에서 수행된 CRISPR 스크리닝 전반에 걸쳐 유전자 간 공동-필수성(co-essentiality) 관계를 바탕으로 표현형 수준의 네트워크를 구축하여 다양한 암 유형에 대한 치료 표적을 발견하고자 하였다. 암 드라이버 유전자와 네트워크 전파(network propagation)를 활용한 결과, 공동-필수성 네트워크는 다른 분자 네트워크에 비해 항암 표적과 바이오마커를 더 잘 우선순위화하고, 암세포에서 더 정확한 약물 반응을 예측하였다. 공동-필수성 네트워크는 약물 용도 변경(drug repurposing)에서 기존의 분자 네트워크보다 우수했으며, 이는 임상시험 기록을 기반으로 한 in silico 검증으로 확인되었다. 특히 공동-필수성 네트워크는 다른 네트워크가 아직 포괄하지 못한 30개의 용도 변경 약물을 제공했으며, 우리는 폐선암(lung adenocarcinoma)에 대해 용도 변경된 3개의 승인 약물(아토바쿠온 atovaquone, 에플로르니틴 eflornithine, 테리플루노마이드 teriflunomide)을 소개하였다. 본 연구는 특정 암에서 치료 표적의 식별을 개선하기 위한 정밀 종양의학(precision oncology)을 위한 새로운 네트워크를 제공한다.

*본 초록은 AI를 통해 원문을 번역한 내용입니다. 정확한 내용은 하기 원문에서 확인해주세요.