“大数据”用于识别新的癌症驱动基因

在Sanford Burnham Prebys医学发现学院（SBP）的一项合作研究中，研究人员组合了两个公开的“OMICS”数据库，以创建一个新的“癌症司机”目录。癌症司机是在改变时的基因，对癌症进展负责。研究人员使用癌症突变和蛋白质结构数据库来鉴定改变正常蛋白质 - 蛋白质相互作用（PPI）界面的患者肿瘤中的突变。今天发表的研究PLO计算生物学，鉴定了100多种新型癌症司机基因，并有助于解释由相同基因驱动的肿瘤如何导致不同的患者结果。

“这是第一次三维蛋白质一些特征，如PPIs，已经被用于在大型癌症数据集中识别驱动基因，”SBP博士后、首席作者Eduard Porta-Pardo博士说。“我们在蛋白质中发现了71个之前未被认识到的癌症驱动因子，代表着潜在的新的癌症预测标记和/或药物靶点。我们的分析还确定了几个已知癌症基因的驱动界面，如TP53、HRAS、PI3KCA和EGFR，证明我们的方法可以找到相关的癌症驱动基因，蛋白质界面的改变是一种常见的癌症致病机制。”

癌症是由DNA突变积累引起的。到目前为止，科学家们一直专注于发现可能导致癌症的单个基因和细胞通路的改变。但是，美国国家卫生研究院(NIH)最近鼓励数据共享的努力已经导致了一个前所未有的时代，即系统地分析大规模基因组、临床和分子数据，以更好地解释和预测病人的结果以及寻找预防、治疗和潜在治愈癌症的新药物靶点。

“对于这项研究，我们使用了延长版本的电子驱动程序，我们识别癌症癌症的蛋白质区域的专有计算方法。我们从近6,000名癌症基因组地图集（​​TCGA）中综合肿瘤数据，具有超过18,000个三维蛋白质来自蛋白质数据库（PDB）的结构，“在SBP的生物信息学和结构生物学计划主任博士议会主任。“该算法分析了PPI界面的结构改变是否富集癌症突变，因此可以识别候选驾驶员基因。”

“基因不是单片黑匣子。它们具有不同的区域，即通常对不同功能负责的不同蛋白质结构域的代码。当蛋白质的特定区域变异时，给定的蛋白质仅作为癌症驾驶员，”Godzik解释。“我们的方法有助于鉴定新型癌症驾驶基因，并提出分子假设，以解释显然由同一基因的肿瘤是如何具有不同的行为，包括患者结果。”

“有趣的是，我们发现了一些潜力癌症与免疫系统有关的驾驶员。随着人们对免疫系统在癌症恶化戈兹克补充道，我们在本研究中发现的豁免基因提供了有关哪些相互作用可能受到影响的新洞察力。“

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