Cell：大数据方法帮助开发更精准的抗癌药物

在7月7日在线发表的Cell上的一篇文章中，研究人员比较了患者肿瘤和癌细胞系中的基因突变，并检测了这些细胞系对治疗药物的反应。通过分析这些数据集的在哪些地方重叠，研究者能够开始在大规模上预测哪些药物将更好地抗击癌症。

关于癌症过程的基因突变，科学家正开始积累庞大的数据集。这会让“精准医疗”更加系统化。在7月7日在线发表的Cell上的一篇文章中，研究人员比较了患者肿瘤和癌细胞系中的基因突变，并检测了这些细胞系对治疗药物的反应。通过分析这些数据集的在哪些地方重叠，研究者能够开始在大规模上预测哪些药物将更好地抗击癌症。

上万肿瘤样本与上千细胞系数据

Wellcome Trust Sanger研究所的癌症生物学家Mathew Garnett说：“我们现在所做的，本质上是一个发现的过程。对于我们将如何使用特殊的药物来靶向特殊人群，这是一个产生令人兴奋的新想法的开始。几年前这种类型的研究是不可能的，因为我们那时还没有测得足够数量病人的肿瘤序列。”

在研发新的抗癌药物时，研究人员通常首先依赖于实验室的癌症细胞系。Sanger研究所的肿瘤临床医生和研究人员Ultan McDermott说：“你不可能在一个病人中筛选上百种药物。但你可以用细胞系来做——将细胞系暴露在不同的药物下看看哪一个更敏感一些。”

这些细胞系有多接近实际在人类肿瘤中发生的情况还是不清楚的。之前利用癌细胞系对药物反应的建模都还是在相对较小的规模做的。为了调查更大范围的情况，Garnett, McDermott和他们的同事从两个公共数据集（The Cancer Genome Atlas 和the InternationalCancer Genome Consortium）收集了超过11000个肿瘤样本的基因信息，进行数据分析。

寻找在肿瘤样本和细胞系中都出现的突变

该研究小组将这些肿瘤样本的数据与大约1000种实验室使用癌细胞系进行比较，寻找与患者样本相同类型的突变，这样能更接近地模拟患者的反应。McDermott说：“很多细胞系都捕捉到了在癌症中对于人类很重要的分子特征。”

当研究人员将肿瘤的基因突变定位到细胞系上去后，他们开始寻找在肿瘤发展的不同阶段，对于265种不同的抗癌药，能最好地代表癌细胞反应的基因突变。这些药物覆盖了一定范围的机制，包括化疗药物、小分子抑制剂、表观基因调节因子和细胞死亡因子。

很多在肿瘤样本和细胞系中都出现的突变，都表明了癌细胞对于不同的化合物是否敏感很大程度取决于癌细胞起源的组织类型。McDermott说：“如果你能够确定细胞系与药物反应相关的那些临床特征，你就在鉴定对病人起重要作用药物的道路上迈出了第一步。”

Garnett解释说：“和通常情况有人用单一的药物或者单个的细胞系所做的不同，我们已经用了一个非常全面和系统化方法，在这一类型的研究上，取得了一个飞跃。这并不意味着这种类型研究的结束，但它是一个巨大的里程碑。”

研究人员正在创建一个门户网站来分享他们的数据，这将让癌症研究人员看到那些细胞系最接近他们想要模仿的病人，以及这些细胞系对于不同的药物反应如何。Garnett 和McDermott的团队也开始了自己的后续项目来研究某些细胞突变与药物作用之间的关系，以期更明确地找出哪些癌症患者将最受益于一个给定的药物。

来源：生物探索