癌症司机基因的共同发生，精密药物的关键

癌症司机基因是突变对于肿瘤发育和传播至关重要的突变。由ICREA研究人员帕特里克·卢比领导，来自结构生物信息学和网络生物学（SBNB）的科学家在IRB巴塞罗那的实验室开发了一种计算管道，预测对不同癌症治疗的肿瘤反应。该系统基于鉴定从携带突变的癌症驾驶基因之间的共发生模式衍生的复杂响应标记。它已经通过实验测试并与乳腺癌患者的数据进行了测试，并且在预测这些反应中取得了66％的准确性。

鉴于其在肿瘤发育中的关键作用，近几十年来癌症驾驶基因已被广泛研究。知识在特定肿瘤中受到哪种基因的影响可以有助于以称为精密药物的方法鉴定该患者的最适当的治疗策略。从SBNB实验室的研究人员首次提出了两种或更多种癌症驾驶员基因的改变的共同发生（或缺乏其）作为预测对某种治疗反应的关键因素。

“受突变影响的两个或两个以上的癌症驱动基因的总和导致了一个复杂的生物标记网络的形成，改变了肿瘤的分子轮廓，并影响其对治疗的反应，”Aloy说。“通过这项工作，我们看到研究癌症驱动因素基因总的来说，分析不同的组合可以为精准医疗带来巨大的进步。”他补充道。

从生物信息学到实验和临床分析

虽然有很多关于癌症基因组的数据，但很少有关于治疗干预患者的结果的信息。研究人员从一个公共数据库入手，该数据库收集了多种治疗方法对植入人体肿瘤生长的影响的信息小鼠模型。基于这些数据，它们选择了53种治疗（或治疗组合），并比较了对每种治疗的肿瘤的分子曲线和没有的肿瘤。

“在制定计算模型后，我们在实验上实验验证了植入小鼠的人肿瘤，”SBNB实验室的博士后研究人员LídiaMateo博士生和第一个研究作者说。“我们能够预测14项案例研究中的12项治疗的结果，远高于批准的生物标志物预测药物反应的权力，”她补充道。研究人员还通过治疗验证了算法响应乳房患者的数据癌症。

这项工作，已发表在基因组医学该研究是与Vall d’hebron肿瘤研究所(VHIO)和纪念斯隆凯特琳癌症中心(MSKCC)合作开展的，从而使该预测系统能够应用于临床试验结果的分析。

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