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发表于《Biology Methods and Protocols》期刊的论文表明，一种新型计算方法可帮助研究人员更快速高效地识别癌症精准治疗的有效方案。该论文题为“SOLVE：用于解析矩阵数据中混杂因素的结构化正交潜在变量框架”。
精准肿瘤学与数据挑战
精准肿瘤学是一种前景广阔的新兴癌症治疗策略，其核心在于根据患者肿瘤的独特分子特征定制疗法。当前癌症治疗日益依赖于为特定患者匹配合适药物。大规模研究通过在数百种癌细胞系上测试数千种药物，寻找预测药物疗效的遗传生物标志物。
然而在实践中，这类数据存在严重噪声干扰。未测量的细胞系生物学差异等隐藏干扰因素可能产生虚假线索，导致研究人员遗漏重要信号。精准肿瘤学治疗的有效实施依赖于临床前发现工具，尤其是大规模药物筛选。这些筛选在代表不同肿瘤类型的数百种癌细胞系上测试药物，以发现预测药物疗效的基因组特征。
但仅基于观测特征的模型存在不足，因为药物反应受多种未观测变量影响，这些变量反映癌细胞系和药物的隐藏属性。例如，细胞系对药物的反应常取决于肿瘤在患者体内的位置——这在筛选中极少被直接测量。此类未观测变量的存在会导致数据问题，可能掩盖真实的基因-药物关联或制造虚假关联。
SOLVE框架及其优势
本研究提出的结构化正交潜在变量估计（SOLVE）框架，旨在通过单一统一模型同时显式建模未观测隐藏因素与已知癌症药物预测因子的贡献，从而克服上述挑战。该统计框架专为从隐藏背景噪声中分离显著的基因-药物关系而设计。SOLVE同时分析三类信息：每种细胞系的遗传特征、每种药物的化学特性，以及代表未测量生物学的第三类潜在成分。
据作者所述，该方法的关键特性在于强制潜在成分仅捕获测量数据无法解释的部分，使不同贡献在模型内可识别且可解释。研究人员认为，SOLVE既为标准回归提供一步式闭式解，又可通过可重复算法解决分类问题（如预测药物敏感性与耐药性反应）。
癌症研究结果与意义
在癌症细胞系百科全书和罗氏细胞系筛选计划两大主要癌症数据资源上的应用表明，SOLVE成功识别出竞争方法遗漏的关键关联，例如EGFR基因（指导调控细胞生长和分裂蛋白的基因）与其抑制药物之间的核心联系。通过更清晰地区分测量预测因子与隐藏变量，研究人员认为SOLVE为生物标志物发现提供了稳健的计算工具，并有助于探究某些肿瘤对治疗响应而其他肿瘤无响应的原因。这对精准肿瘤学具有直接意义，且可适配于其他复杂生物医学研究。
更多信息SOLVE：用于解析矩阵数据中混杂因素的结构化正交潜在变量框架，《Biology Methods and Protocols》（2026）。DOI: 10.1093/biomethods/bpaf094
核心医学概念EGFR蛋白（人源）
临床分类肿瘤学、临床遗传学
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