预测基因相互作用的算法可以使癌症治疗更有效

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所谓合成致死是指两个非致死基因同时失活导致细胞死亡的现象。如果发现肿瘤中存在特定基因失活,那么用药物抑制它的合成致死搭档,就可以特异性的杀死癌细胞,不危害健康细胞。这样的策略有望实现更有效毒性更低的个性化癌症治疗,是抗癌药物研究的一个新方向。

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bf9558.com ,虽然网络算法通常与在社交媒体上寻找朋友有关,但苏塞克斯大学的研究人员已经展示了如何通过预测基因之间的相互作用来改善癌症治疗的有效性。

近几十年来,人们对合成致死寄予了厚望,但它的潜力并未得到充分挖掘,近期来自加州大学圣地亚哥分校等处的一组研究人员采用了多物种方法,研发出来一种与癌症治疗有关的合成致死相互作用技术。这一研究成果公布在MolecularCell杂志上。

罗格斯研究人员创造了一种装置,可以确定靶向化疗药物是否对个体癌症患者起作用。

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全球每年有超过1200万新诊断的癌症病例,这一数字只会继续增长。

首先研究人员在酵母超过16万个相互作用中进行筛选,这些相互作用包人肿瘤抑制基因(tumorsuppressorgenes,TSG)直系同源基因与编码靶向跨多个遗传毒性环境的药物基因之间的相互作用。根据这些信号,研究人员在HeLa细胞中评估了上千个TSG药物组合,从中找到了保守的合成致死相互作用网络。

根据微系统与纳米工程杂志的一项研究,使用人工智能和生物传感器的便携式设备在通过电极计数活癌细胞时的准确率高达95.9%。

正在分裂的三阴性乳腺癌细胞。图片来源:NCI_University of Pittsburgh Cancer Institute

化疗等现有治疗方法涉及效果有限且副作用强的非选择性药物。因此,科学家们认为迫切需要改进的治疗方法,这种方法更加个性化,更有针对性地针对癌细胞。

之后,研究人员又对这一网络进行分析,发现了跨环境与共享基因功能的相互作用稳定性,能提高人体癌细胞中可观察到相互作用的几率。利用这一方法,研究人员找到了未来优先选择的TSG药物组合方法,并在细胞,或患者生存等基础上验证了这些相互作用。

我们建立了一个移动平台,可以预测是否患者对靶向癌症治疗的积极响应,资深作者迈赫迪Javanmard,在助理教授电气和计算机工程系的工程学院在Rutgers大学,新不伦瑞克省。我们的技术结合了人工智能和处理微量液体的复杂生物传感器,以确定癌细胞是否对化疗药物敏感或具有抗药性。

众所周知,细胞功能由相互作用的基因网络介导。长期以来有一种观点认为,一个基因的表达变化会影响其他基因的功能。这些相互依赖关系直接影响着细胞的生存能力。

已经开发出许多靶向癌症疗法,其利用称为合成致死相互作用的基因关系。问题是,到目前为止,已经确定了相对较少的这些相互作用。

合成性致死方法可以靶向作用一系列细胞缺陷,包括DNA修复、细胞循环控制及代谢的改变,也可以用于靶向作用肿瘤细胞和其周围正常细胞的相互作用。

该装置提供即时结果,并允许对患者进行更个性化的干预,以及更好地管理和检测疾病。它可以快速分析细胞而无需染色,从而进行进一步的分子分析和瞬时结果。目前的装置依赖于染色,限制了细胞的表征。

在近日一项研究中,美国马里兰大学和美国国家癌症研究所的科学家们发现了12种不同类型成对基因的相互作用,其中两种基因的不同表达水平与癌症患者的生存相关。该研究近日已发表在《Cell Reports》上。研究结果表明,参与这种配对相互作用的基因可以为癌症治疗提供新的靶点。

由于使用了人工智能,苏塞克斯大学的研究人员与伦敦癌症研究所的一个团队合作,成功地创建了一种算法,该算法现在可以预测这些相互作用可能发生的位置。

此前Moffitt癌症中心的研究人员曾利用合成性致死方法,对携带BRCA1和BRCA2突变的乳腺癌病人进行治疗,BRCA1在修复损伤DNA上扮演着重要角色,而携带BRCA1或BRCA2突变的女性往往患乳腺癌及卵巢癌的风险较高,因为其机体细胞不能进行适当地DNA修复。这就表明BCRA突变的乳腺癌细胞或许对于靶向作用DNA的药物相当敏感,实验室研究结果显示,靶向作用另外一种DNA修复蛋白PARP的制剂可以有效杀灭BCRA突变的癌细胞,目前有一些PARP抑制剂正在临床上针对乳腺癌病人进行试验,而且早期实验结果很好。

我们设想将这种新设备用作评估患者反应和治疗个性化的即时诊断工具,该研究称。癌症患者的治疗通常需要能够杀死肿瘤细胞的药物,但是化学疗法会破坏肿瘤细胞和健康细胞,导致脱发和胃肠道问题等副作用。

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