Credit: Pixabay/CC0公共领域
威尔莫特癌症研究所的研究人员离理解导致细胞恶性的复杂基因相互作用又近了一步
在今天发表的一项新的细胞报告研究中，该小组使用网络模型来研究一系列对恶性肿瘤至关重要的相互作用，这些相互作用可能是广泛癌症治疗的沃土
可以被药物靶向的离散基因突变只被确定用于一小部分癌症类型
但是这些突变依赖于非突变基因的下游网络来导致癌症
这些下游基因——以及它们复杂的相互作用——可能在许多癌症中都很常见，并可能为癌症治疗带来巨大的飞跃
这项研究的主要作者之一，哈特穆特·赫基·兰德博士
D
他是威尔莫特癌症研究所的副主任，也是Roc hester大学医学中心生物医学遗传学的Robert和Dorothy Markin教授，10多年来一直致力于确定癌症的共同核心特征
他的目标是找到癌症共有的弱点并加以利用
“靶向对使细胞癌变至关重要的非突变蛋白质是一种更广泛的方法，可以用于多种癌症，”兰德说，“但很难找到这些非突变的必需基因。”
" 这就是为什么兰德转向马修·麦考尔博士
D
威尔莫特癌症研究所研究员，URMC大学生物统计学和计算生物学副教授
该研究的另一位主要作者麦考尔开发了一种新的网络建模方法，称为TopNet，该小组与细胞和小鼠的基因实验配对，以精确定位功能相关的基因网络
兰德的研究小组此前已经确定了一组非常多样的非突变基因，这些基因对癌症至关重要
在这项研究中，该小组想看看这些基因是如何相互作用的——从20个基因的一个子集开始
在培养细胞中增加或减少一个基因的表达会对该组中其他基因的表达水平产生多种影响
麦考尔说:“有这么多的互动，你可能会浪费很多时间、精力和金钱来测试那些可能没有用的互动。”
“为了深入研究更可能有用的交互，我们使用了网络建模，并将我们的模型网络与实验室的发现进行了比较，”麦考尔说
就上下文而言，TopNet考虑的可能的基因网络模型的数量比宇宙中估计的原子数量多很多倍
在剔除了与观测数据不太吻合的模型，并进一步关注至少80%的模型中出现的基因相互作用后，研究小组只剩下一组可管理的24个高可信度基因相互作用
随后的实验表明，这些相互作用在恶性肿瘤中起着重要作用
“博士
麦考尔的优雅和令人难以置信的方法本质上帮助我们解开了一个基因网络的头发球，”兰德说
“这些网络通常非常混乱，几乎不可能从中提取有用的信息
但是博士
麦考尔找到了解决这个难题的方法
" 该小组已经测试了TopNet揭示的遗传相互作用的样本，并通过细胞和小鼠实验证实了这些相互作用在功能上是联系在一起的
接下来，该小组打算测试TopNet的极限，目的是用这种方法找到广泛有效的潜在癌症疗法
来源：由phyica.com整理转载自PH，转载请保留出处和链接！
