Cell:組學“全景”分析推動前列腺癌精準治療

　　最近來自美國UCLA的癌癥研究人員開發了一組復雜的分析工具對患有轉移性前列腺癌的病例進行分析，繪制了幫助前列腺癌細胞增殖和抵抗治療的復雜基因和蛋白質網絡的詳細圖譜。研究人員還開發了一種計算方法來分析病人個體化數據幫助每位病人選擇最有效的治療藥物。

　　相關研究結果發表在國際學術期刊Cell上。

　　研究人員首先對活檢獲得的轉移性前列腺癌病人的組織樣本進行了一系列復雜分析，并且對每個病人癌細胞的描述達到了前所未有的詳細程度。隨后研究人員又利用一種新的計算分析方法對獲得的數據集進行分析，獲得了對應每個病人癌細胞的個體化信號通路圖表，該研究成果為轉移性前列腺癌治療提示了潛在的治療靶標。

　　癌癥基因組學通過揭示驅動每個病人腫瘤細胞的基因突變為癌癥精準治療提供了希望，癌細胞基因突變會通過影響參與細胞生長增殖及其他生理過程的信號途徑發揮促癌作用。找到前列腺癌細胞中活躍的關鍵途徑，就有望在這些途徑中找到“主要分子開關”從而開發靶向治療藥物。

　　在美國UCLA的研究人員領導的這項工作中，他們在前列腺癌細胞和組織中對癌細胞的蛋白質磷酸化進行了全面解讀。研究人員利用計算分析整合了磷酸化蛋白質組學數據和基因組以及基因表達數據，提供了一個關于晚期前列腺癌的激活型信號途徑的全景圖譜。

　　研究人員表示：“除了獲得傳統的基因組和轉錄組學數據，磷酸化蛋白質組學數據會進一步幫助我們對這種疾病的異常信號進行深入了解。我們開發的這種方法將這些大型數據庫整合在一起可以幫助我們了解驅動每個病人疾病發生的原因。”

　　這項新研究還揭示了抗雄激素治療抵抗背后的一些機制。據研究人員介紹在許多病例中單個突變會導致雄激素受體蛋白發生改變。在其他病例中，即使雄激素受體已經被阻斷仍會有替代激酶信號途徑讓癌細胞繼續保持生長。

　　對每個病人進行分析可以為臨床治療提供相關信息，幫助病人選擇最為有效的治療藥物。