代謝機能不全関連脂肪性肝疾患（MASLD）は、世界的に慢性肝疾患の主要因であり、臨床的負担が増大している。MASLDの診断は肝生検に依存しており、早期検出や病気の進行に伴う分子変化を捉えることが難しい。病期依存的な遺伝子発現変化を体系的に理解することは、バイオマーカーの同定と疾患機構の効果的な特徴づけに不可欠である。そこで近年の研究では、遺伝子検索用のデータベースや、疾患進行のための多遺伝子シグネチャの予測を可能にする資源が提供されてきた。しかし、組織学的メタデータが利用可能なMASLD患者のデータセットを対象とする、インタラクティブで包括的なメタ解析にはなお需要がある。本研究では、NAFLD Activity Score（NAS; n = 897）と線維化ステージ（n = 856）に基づいて、組織学的ステージ間のペアワイズ比較を行ったうえでRNA-seqデータセットのメタ解析を実施し、疾患進行に関連する差次的発現遺伝子を同定した。最も重要なのは、本研究の知見を、専用ウェブサーバであるMASLD-META NETWORK（MASLD-META NETWORK）を通じて提供し、多様なネットワークモダリティにわたるメタ解析結果をユーザがインタラクティブに探索できるようにした点である。さらに、Louvainクラスタリングを用いて、疾患ステージの上昇に伴う遺伝子発現ダイナミクスを特徴づけ、進行に一貫して関連する経路を同定した。中心性などのネットワークベースのパラメータにメタ解析スコアを組み合わせることで、疾患機構に関与する中心遺伝子と経路がより明確になった。これにより、MASLD-META NETWORKは、最近公表された遺伝子シグネチャを統合的に再評価し、最も中心的な遺伝子としてCOL1A1、COL3A1、THBS2、FBLN5、PDGFAを同定した。また、早期の転写変化の候補マーカーとしてSULF2、MMP14、IL32、GPNMB、COL3A1を示した。さらに、MASLDに関連する生物学的モジュールのネットワーク解析により、LAMA2およびLAMA3を、これまで未認識だった中心的な標的候補として同定した。
https://doi.org/10.64898/2026.08.26.747338