一项针对癌细胞的新系统分析在27种癌症（包括乳腺癌、肺癌和卵巢癌）中确定了370个候选优先药物靶点。
通过分析功能和基因组信息的多个层面，研究人员能够客观全面地了解使癌细胞生长和存活的因素。他们在开发更智能、更有效的下一代癌症治疗方法方面取得了重大进展，发现了癌症治疗的新机会。
在这项同类研究中最为全面的研究中，来自威康桑格研究所（Wellcome Sanger Institute）、开放靶点计划（Open Targets）及其合作者的研究人员汇总了930种癌细胞系的数据。他们随后使用机器学习方法找出最有希望用于开发新治疗方法的药物靶点，以及最能从这些治疗方法中受益的患者。这包括评估这些靶点在实际患者肿瘤中的出现情况，并将它们与肿瘤中发现的特定生物标志物和遗传及分子特征联系起来。
这些发现于1月11日发表在《癌症细胞》（Cancer Cell）杂志上，不仅使研究人员更接近于制作出每种癌症每种脆弱性的完整"癌症依赖图谱"，还有助于指导有针对性的工作，加速靶向癌症治疗方法的开发。
目前，许多类型的癌症缺乏有效治疗，如肝癌和卵巢癌。化疗和放疗是有效的治疗方法，但无法区分正常细胞和癌细胞，因此可能导致全身损伤，产生严重的副作用，如极度疲劳、恶心和脱发。
基于驱动癌症的确切基因突变的新型精准药物，对于每年被诊断出患有某种癌症的数百万患者来说是必要的，这些癌症导致全球六分之一的死亡。然而，药物开发有90%的失败率，使其既昂贵又低效。
在基因组中存在超过20,000个潜在的抗癌靶点的情况下，确定哪些适合针对特定类型的癌症和患者是一个重大挑战。在这项新研究中，威康桑格研究所及其合作者的研究人员着手缩小潜在药物靶点的范围。通过分析癌症依赖图谱项目提供的数据，该项目使用CRISPR技术一次破坏930个人类癌细胞系中的每一个基因，他们能够产生迄今为止最全面的潜在新癌症靶点视图。
研究人员首先确定了不同类型癌症中的弱点——即所谓的基因依赖性，意味着癌细胞依赖哪些基因、蛋白质或细胞过程来生存——这些可以被利用来开发新疗法。然后，他们将这些弱点与临床标志物联系起来，以确定哪些患者将从这些疗法中获益最大。最后，他们探索了依赖性-标志物对如何融入细胞内已知的分子相互作用网络，提供了关于癌症如何破坏细胞生物学的线索，以及哪些靶点可能产生最有效的疗法。
这项工作提供了更清晰的理解，即哪些类型的癌症可能通过现有的药物发现策略进行治疗，并指出了需要新颖创新方法的领域。
研究结果强调了根据每种癌症的独特特征量身定制治疗的重要性，承诺未来为患者提供副作用更少的个性化护理。
人类技术研究所（Human Technopole）计算生物学研究中心的研究共同负责人弗朗切斯科·约里奥博士（Dr Francesco Iorio）表示："通过分析有史以来最大的癌症依赖性数据集，我们展示了人类癌症脆弱性——它们的'阿喀琉斯之踵'——迄今为止最全面的地图。我们确定了一份新的最高优先级治疗靶点列表，以及哪些患者可能获益最多的线索——这一切都得益于创新的计算和机器智能方法的设计和使用。"
威康桑格研究所和开放靶点计划的研究共同负责人马修·加内特博士（Dr Mathew Garnett）表示："我们的工作发现了370个候选优先靶点，用于应对最普遍的癌症，包括乳腺癌、肺癌和结肠癌。这项工作利用了基因组学和计算生物学的最新成果，以了解我们如何最好地靶向癌细胞。这将帮助药物开发者将精力集中在最高价值的靶点上，更快地将新药物带给患者。"
英国癌症研究（Cancer Research UK）科学参与经理玛丽安·贝克博士（Dr Marianne Baker）表示："两个人可能患有相同类型的癌症，但他们的疾病可能表现不同。这就是为什么我们需要精准医学。这项雄心勃勃的工作是研究从一开始就指导药物发现的一个引人注目的例子，为更有效的精准癌症疗法铺平道路。为人们提供针对其独特癌症的治疗可以提高成功几率，帮助更多受癌症影响的人活得更长、更好。"
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