【團隊開發出尋找最佳藥物靶點的技術】如今， 可以對抗癌症的療法其實不在少數， 然而， 在治療過程中， 很多患者會因為治療反應不佳而延誤了真正有效治療的黃金時間。
日前， 來自kaist的研究小組開發了尋找特定類型癌細胞的最佳藥物靶標。 研究小組使用系統生物學分析分子網路動力學， 通過癌細胞中的基因突變預測藥物回應。
該技術大大促進未來抗癌藥物的開發， 在癌細胞中有許多類型的遺傳變異， 包括基因突變和拷貝數變異。 這些變化在癌細胞中是不同的， 即使在相同類型的癌症中也不盡相同， 因此， 藥物回應會根據細胞的變化而變化。 癌症研究人員致力於識別癌症患者頻繁發生的遺傳變化， 特別是可用作特定藥物指標的突變。
以前的研究集中于鑒定單個基因突變或對基因網路的結構特徵進行分析。 然而， 這種方法的局限性在於不能解釋癌細胞中由基因和蛋白質相互作用誘導的癌症生物學特性，
目前的治療方法忽略了分子網路動力學， 靶向一些與癌症相關的基因僅對一小部分患者是有效的， 而許多其他患者對藥物表現出抗性。 該團隊使用超計算和細胞實驗集成了大規模的電腦類比， 以分析癌細胞中分子網路動力學的變化。 這一技術的發展， 可以通過預測藥物回應， 為不同類型癌細胞找到最佳藥物目標。 該技術應用於已知的抑癌基因p53的分子網路。
研究人員說：“癌細胞中的基因變異是引起不同藥物反應的原因， 但是還沒有進行完整的分析， 系統生物學可以類比癌細胞分子網路的藥物反應， 從而使用新的概念方法確定藥物反應的基本原則和最佳藥物靶點。 ”（Lily 207640）