癌症驱动基因的同时出现，精度医学的关键

癌症驱动基因是那些对肿瘤发育和扩散至关重要的突变的。由IRB巴塞罗那IRB结构生物信息学和网络生物学（SBNB）实验室的科学家ICREA研究员帕特里克·阿洛伊（Patrick Aloy）领导，已经开发了一条计算管道，可预测肿瘤对不同癌症治疗的反应。该系统基于鉴定携带突变的癌症驱动基因之间的共发生模式得出的复杂响应标记。它已经通过实验和乳腺癌患者的数据进行了测试，并在预测这些反应方面已达到66％的准确性。

鉴于它们在肿瘤发展中的关键作用，近几十年来一直对癌症驱动基因进行了广泛的研究。了解这些基因在特定肿瘤中受到影响的知识可以帮助以一种称为精确医学的方法为该患者确定最合适的治疗策略。SBNB实验室的研究人员首次提出了两个或多个癌症驱动基因的改变（或缺乏）改变（或缺乏），这是预测对某种治疗反应的关键因素。

Aloy说：“受突变影响的两个或多个癌症驱动基因的总和导致形成复杂的生物标志物网络，改变了肿瘤的分子特征，并影响其对治疗的反应。”“通过这项工作，我们看到研究癌症驱动程序基因总体而言，分析不同的组合可以为精确医学带来巨大的进步。”他补充说。

从生物信息学到实验和临床分析

尽管有很多关于癌症基因组的数据，但有关患者治疗干预措施结果的信息较少。研究人员从一个公共数据库开始，该数据库收集有关多种疗法对已植入人类肿瘤生长的影响的信息鼠标模型。基于这些数据，他们选择了53种治疗方法（或治疗的组合），并比较了对每种治疗响应的肿瘤的分子特征，而那些治疗方法则没有。

SBNB实验室的博士后研究员，研究的第一作者LídiaMateo说：“在开发了计算模型之后，我们在植入小鼠的人类肿瘤中对其进行了实验验证。”她补充说：“我们能够在14个案例研究中的12项中预测治疗的结果，远高于批准的生物标志物预测药物反应的能力。”研究人员还通过治疗验证了该算法回复来自乳房患者的数据癌症。

这项工作已出版基因组医学，与Vall d'Hebron肿瘤学院（VHIO）和纪念Sloan Kettering Cancer Center（MSKCC）合作进行，从而使预测系统适用于临床试验结果的分析。

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