Nat Commun：错误治疗和过度治疗是加速癌症的祸根，新研究让癌症患者不走弯路
2017-12-18 Lily 来宝网
如今，可以对抗癌症的疗法其实不在少数，然而，在治疗过程中，很多患者会因为治疗反应不佳而延误了真正有效治疗的黄金时间。
【团队开发出寻找最佳药物靶点的技术】如今，可以对抗癌症的疗法其实不在少数，然而，在治疗过程中，很多患者会因为治疗反应不佳而延误了真正有效治疗的黄金时间。
日前，来自kaist的研究小组开发了寻找特定类型癌细胞的最佳药物靶标。研究小组使用系统生物学分析分子网络动力学，通过癌细胞中的基因突变预测药物响应。
该技术大大促进未来抗癌药物的开发，在癌细胞中有许多类型的遗传变异，包括基因突变和拷贝数变异。这些变化在癌细胞中是不同的，即使在相同类型的癌症中也不尽相同，因此，药物响应会根据细胞的变化而变化。癌症研究人员致力于识别癌症患者频繁发生的遗传变化，特别是可用作特定药物指标的突变。
以前的研究集中于鉴定单个基因突变或对基因网络的结构特征进行分析。然而，这种方法的局限性在于不能解释癌细胞中由基因和蛋白质相互作用诱导的癌症生物学特性，这导致药物应答的差异。癌细胞中的基因突变改变了这些基因和与其蛋白质相互作用的基因的功能。因此，一个突变可能导致分子网络的动力学性质的改变。因此，癌细胞对抗癌药物的反应不同。
目前的治疗方法忽略了分子网络动力学，靶向一些与癌症相关的基因仅对一小部分患者是有效的，而许多其他患者对药物表现出抗性。该团队使用超计算和细胞实验集成了大规模的计算机模拟，以分析癌细胞中分子网络动力学的变化。这一技术的发展，可以通过预测药物响应，为不同类型癌细胞找到最佳药物目标。该技术应用于已知的抑癌基因p53的分子网络。
研究人员说：“癌细胞中的基因变异是引起不同药物反应的原因，但是还没有进行完整的分析，系统生物学可以模拟癌细胞分子网络的药物反应，从而使用新的概念方法确定药物反应的基本原则和最佳药物靶点。”
原始出处：
Minsoo Choi et al， Network dynamics-based cancer panel stratification for systemic prediction of anticancer drug response， Nature Communications (2017). DOI： 10.1038/s41467-017-02160-5.
作者：Lily
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