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前列腺癌：大数据帮助发现80多个新靶点

在迄今为止对前列腺癌遗传学进行分析的全球最大规模的研究中，科学家们发现了不少于80个新的潜在靶点。该项目为新疗法的设计开辟了广阔的途径。

提取基因数据曾经是一项繁琐且耗时的任务。但是，随着技术的不断完善，这项工作变得更快更便宜。同时，可用于处理大型数据集的工具也已大大改善。

综合起来，这意味着从遗传密码收集到的信息海洋可以相对简单地被分析、比对和汇总以提供更高的清晰度。

最近，一个国际团队将这种DNA分析与大数据结合，双管齐下来深入研究前列腺癌的遗传学。这项研究是位于英国伦敦的癌症研究所（Institute of Cancer Research）组织的，希望寻找到疾病护甲的分子裂缝，从而精准攻击。

前列腺癌挑战

前列腺癌是美国男性中第二大常见癌症。今年，在美国，估计有164,690例前列腺癌新病例，近3万人死于该病。

尽管过去这些年里研究人员在理解和治疗前列腺癌方面取得了进展，但仍然有许多困难。

正如研究负责人Rosalind Eeles教授所解释的那样，“我们在癌症研究中面临的挑战之一是疾病的复杂性以及我们可能治疗它的众多方法。”

英国癌症研究（Cancer Research U.K.）的Justine Alford博士概述了研究和干预前列腺癌的另一个问题。

“解决前列腺癌问题取得进一步进展的主要障碍是缺乏准确预测一个人疾病进展的方法，使得发现每位患者最适合哪种治疗方法很困难。”

为了从一个新的方向来解决这个问题，研究人员从112位男性前列腺癌患者那里搜集遗传信息，并与其它一系列研究的数据结合起来。全部加起来，来自930名患者的样品被仔细研究。

利用最新的大数据技术，该团队获得了关于引发前列腺癌并推动其进展的基因突变的新见解。一旦得知这些基因，他们可以创建这些基因编码的蛋白质图谱。接下来，他们转向一个名为canSAR的数据库，该数据库综合研究数据并应用机器学习来提供帮助药物发现。

在他们的网站上，canSAR解释了他们的数据库想要回答的问题：“关于一个蛋白质，我们知道什么？它在哪些癌症中有表达或突变？什么样的化学工具和细胞株模型可以被用来通过实验探测它的活性？是否知道药物、细胞的敏感性特征，以及与哪些蛋白结合？这可能解释不寻常的生物活性。”

科学家们发现他们解密的80多种蛋白质是潜在的药物靶点。其中11种是现有药物的靶点，另外7种可能已是临床试验药物的靶点。

他们的研究结果本周在Nature Genetics杂志上发表。

Rosalind Eeles教授说：“我们的研究使用大数据分析中的尖端技术来解读大量有关前列腺癌的新信息以及与疾病作斗争的可能方法。”

展望未来

当然，这些发现需要进一步研究才能应用于临床，但它们提供了一系列新的可能性。

作为文章的共同作者，Paul Workman教授解释说：“本研究发现了大量导致前列腺癌发生的新基因，并为我们提供了关于如何利用该疾病的生物学特性来寻找潜在新疗法的重要信息。”

他希望他们的工作能够“刺激针对他们已经确定的遗传变化和潜在药物靶点的新一轮研究浪潮，目的是让患者尽快受益。”

前列腺癌治疗设计的另一个绊脚石是疾病在每个个体中进展方式的差异。这使得确定哪种治疗方案最适合于每位患者更加困难。

Alford博士希望：“最新进展可以大大增强我们对该疾病遗传学的理解，未来这一知识可以帮助医生们更好地调整治疗个体癌症的疗法，希望看到更多的患者能够幸存下来。”

这些研究还处于早期，但是下一代研究的成果可能会变革这个领域。

参考资料：

Prostate cancer: Big data unlocks 80 new drug targets（作者：Tim Newman 发表时间：2018-04-17）

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