PNAS：跟踪癌症进展的新方法

  最近，一个科学家小组开发了一种计算方法来映射癌症的进展，这一研究成果对于促发这种疾病的因，素以及选择有效疗法的新方法，提供了新的见解。
  本文共同作者、纽约大学教授Bud Mishra 解释说：“我们的工作重点是探索，随着肿瘤环境响应变化——如缺氧、细胞迁移或免疫反应，驱动癌症进展的几个基因及其突变之间有什么‘因果’关系。然后使用模型来预测，肿瘤的基因组随着时间推移将如何变化。”相关研究结果发表在《PNAS》杂志。
  本文共同作者、爱丁堡大学神经计算和自适应计算研究所的研究助理Giulio Caravagna指出：“我们提出了一种生物信息学程序，来检测肿瘤起源和发展中的常见‘规律’。这可能是在不同患者中理解这类疾病的一个关键步骤，这类疾病的特点是有一些常见的基因组病变。”
  在这项研究中，研究人员专注于结直肠癌，并考虑到最近我们对于该疾病的理解。以前，癌症被认为是从一个“叛变的细胞”开始，在某种程度上，通过一对细胞自发性的遗传相互作用组合而进行传播：致癌基因的突变——有可能会导致癌症，以及控制它们的抑癌基因的失败。
  然而，近年来，先进的基因组测序技术，揭示了肿瘤生长的一幅更复杂的画面。特别是，在一个肿瘤群中，细胞之间的相互作用，似乎比预想的更具有相关性，有研究证明，肿瘤比曾经认为的更有异质性（在细胞组成上）。
  这个研究小组试图通过一个模型来捕获这些相互作用，该模型可在细胞水平上捕捉结肠直肠癌的传播。为此，他们开发了一个模型系统——Pipeline for Cancer Inference（PiCnIc），利用基因测序数据，对这种因果关系进行预测：什么样的条件将“引发”肿瘤生长?
  特别是，PiCnIC考虑到了“致癌”突变的功能，它们可刺激癌症进展以及其他现象，比如，随着时间的推移，一个驱动突变与另一个驱动突变有何关系。
  为了测试他们模型的可行性，研究人员将其预测结果，与目前关于“大肠癌生长的性质”的知识进行了比较。他们的结果表明，PiCnIC能够有效地捕获当前医学界对于疾病生长的认识：这个预测密切跟踪了科学上记录的数据。
  Mishra在纽约大学的实验室，旨在把这些结果与其他技术以及与癌症相关的现象、疗法设计结合起来：用单个分子或癌症影像分析，来改善癌症的研究。
  2015年11月份，在《Nature Communications》杂志发表的一项新的研究中，科学家首次发现，流进入血液中的肿瘤DNA，可用于实时跟踪肿瘤的发展以及对治疗的响应。
  2015年12月，英国《自然》杂志公开发表的一项新癌症分析显示，肿瘤的发展受到环境和外在因素的影响更大，而内在因素，例如DNA复制中随机错误的影响，却并没有以往所认为的那么大。相关阅读：最新癌症分析显示：肿瘤的发展受环境和外在影响更大。
  今年3月份，一项关于白血病细胞基因表达的研究，发现了一种RNA结合蛋白，在推动癌症的发展过程中起着重要的作用。该蛋白通常活跃在胎儿组织，在成年人体内是关闭的，但它在一些癌细胞中被再度活化。这种表达模式使它成为抗癌药物的一个有吸引力的靶标，因为阻断它的活动，不太可能造成严重的副作用。
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