近日，來自愛丁堡大學等機構的一組研究人員涉及了一種新型的計算機方法來模擬癌癥進展，相關研究或為開發(fā)新型癌癥選擇性療法提供一定線索。
研究者Bud Mishra教授表示，我們的工作重點關注多種基因和這些基因突變之間的因果關聯，隨著腫瘤環(huán)境對環(huán)境變化產生反應，比如缺氧、細胞運動或免疫反應等，這些基因的突變就會驅動癌癥進展。研究者希望這種新型的生物信息學工具可以幫助檢測腫瘤起源和發(fā)育過程中的規(guī)律性，而這或許對于理解不同患者機體的疾病特性非常關鍵。
相關研究發(fā)表于PNAS雜志上，研究者主要對結直腸癌進行研究，此前研究者認為癌癥始于“變節(jié)者”細胞及其擴散所致，而這部分是通過細胞自發(fā)的遺傳改變的組合所引起，即癌基因發(fā)生突變，癌基因可以誘發(fā)突變，而且腫瘤抑制基因并不能有效控制這些基因的表達。近年來，科學家們利用先進基因組測序技術揭示了癌癥生長的復雜信息，相比之前科學家們更加清晰地觀察到了腫瘤群體細胞之間的相互作用。
這項研究中，研究者就通過一種新型模型構建了結直腸癌擴散的細胞圖像，最后成功捕獲了癌細胞間的相互作用，研究者開發(fā)的這種名為Pipeline for Cancer Inference（PiCnIc，癌癥推理流水線）的模型系統(tǒng)，其會利用基因測序數據來對癌癥發(fā)生的因果關系進行預測，即哪種情況會誘發(fā)腫瘤生長等。
為了檢測這種新型系統(tǒng)的可行性，研究者將該系統(tǒng)預測的結果同已有的關于結直腸癌生長的相關結果進行對比，結果表明，PiCnIc系統(tǒng)可以有效地預測疾病發(fā)展的相關數據，研究者希望可以將本文研究結果同其它癌癥及療法設計的相關技術進行結合，從而利用單分子或癌癥成像分析來改善當前研究，最終幫助開發(fā)新型的癌癥治療方法。
原標題：PNAS：科學家開發(fā)出新方法成功繪制出癌癥進展
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