肿瘤患者福音：治疗副作用的严重程度或可预测【杏和医讯】外媒援引《科学日报》报道

【杏和医讯】外媒援引《科学日报》报道，可对癌症治疗产生的严重副作用进行风险预测。
在癌症治疗过程中，通常很难在消灭肿瘤细胞和避免严重副作用之间达到平衡。
肿瘤细胞的常见特性之一是它们生长迅速且不受控制，因此，用于治疗癌症的化疗药物被设计用来杀死迅速生长的细胞，但这种治疗也会杀死快速生长的正常细胞。骨髓是比较敏感的组织之一，可以快速形成各种类型的血细胞。在接受吉西他滨和卡铂联合治疗的肺癌患者中，约有25%的患者在标准治疗过程中会对骨髓产生危及生命的副作用。在许多情况下，必须停止治疗。
【肿瘤患者福音：治疗副作用的严重程度或可预测】我们知道遗传因素在个体对这些治疗的反应中起着作用，这可能与基因之间复杂的相互作用有关，因此，开展这项研究的科学家们研究了是否存在某些基因特征，可用于识别在治疗过程中产生严重副作用的患者，这将使他们能够从一开始就能更准确地适应治疗：哪些副作用风险低的患者可以加大剂量，使抗癌效果更好，而风险最高的患者可以接受另一种治疗。
这项在《NPJ系统生物学与应用》发表的研究，是药物遗传学和生物信息学研究人员的合作成果。他们测定了96例接受吉西他滨/卡铂治疗的非小细胞肺癌患者的完整DNA序列。以这种方式对整个基因组进行测序，提供数以百万计的遗传变异的信息可能需要引起关注。研究人员想看看他们能否在这种海量数据中找到与治疗方法对不同患者的骨髓产生的毒性有关的基因功能组。
研究人员首先确定了一个由215个相互紧密相连的基因组成的网络，这个网络中富集于与以往研究中的这些药物相关的基因。下一步是将基因网络中的基因变体数量减少到最终模型中包含的62个。研究人员证明，该模型可用于将患者划分到两组之一，严重副作用的发生率较高或较低。
Link?ping University生物医学与临床科学的Henrik Gr？en教授说，非常有趣的是，涉及的基因与细胞分裂有关，尤其是在骨髓中。我们不仅成功预测了患者的副作用，还证明了该模型具有生物学意义。
预测模型在临床应用之前，还需要进一步的研究来验证。日新月异的基因分析方法正在被引入瑞典医疗体系，从长远来看，这种方法用于对多基因同时分析成为可能。
这项研究的领导者、Link?ping University物理、化学和生物学系高级讲师Mika Gustafsson说，我们希望努力在转化生物信息学中建立一个标准，并证明同样的方法可以应用于多种医学情况。我们发现，在这里接受这种治疗的人可能很少，但我们已经证明，这种方法可以用来预测患者副作用的严重程度。
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