新型計算模型有望向癌癥個體化療法邁進一步

　　-近日，一項刊登在國際雜志EbioMedicine上的研究報告中，來自赫爾辛基大學等機構的科學家們通過研究開發了一種新型計算模型—結合重要性評分(CES，Combined Essentiality Scoring)模型，其能準確識別出癌細胞中必要的基因，從而幫助開發新型抗癌藥物。

　　圖片來源：University of Helsinki

　　癌癥是全球引發人群死亡的主要原因，其生長速度極快且會表達多種特殊基因，目前研究人員正在研究新型靶向性療法來抑制僅在癌細胞中被激活的關鍵基因（對機體正常細胞副作用較小）。高通量的遺傳篩查能夠幫助評估維持癌細胞生存的基因的重要性，諸如這種方法就能幫助研究人員確定多種類型癌細胞系中幾乎所有基因的評分。

　　然而，評估基因重要性的可復制性的挑戰常常會阻礙科學家們對藥物靶點的探索和發掘；研究者Wenyu Wang表示，shRNA和CRISPR-Cas9是兩種用來進行高通量遺傳篩查的常用技術，盡管改進了質量控制，但這兩種技術所產生的基因重要性評分在同一種癌細胞系上往往存在一定的差異。

　　為了能夠協調遺傳篩查的數據，研究人員開發出了一種名為“結合重要性評分”（CES）的新型計算模型，其能利用來自shRNA和CRISPR-Cas9篩查的信息結合癌細胞的分子特征，從而幫助預測癌癥必要基因；CES還能以相比當前計算方法更高的準確性來檢測癌癥必要基因，此外，研究者發現，兩種預測的必要基因分別與乳腺癌和白血病患者機體較差的預后直接相關，這或揭示了潛在的癌癥藥物靶點。

　　最后研究者Jing Tang表示，改善基因必要性的評分或許只是開始，下一步我們將會繼續深入研究通過將藥物敏感性和基因必要性特性相結合來預測藥物-靶點之間的相互作用；考慮到不斷增加的功能性篩查數據庫，研究者希望延伸對藥物靶點信息的了解，最終開發出新型的個體化用藥策略和癌癥治療手段。