独特的基因特征可以帮助预测化疗反应

弗朗西斯·克里克研究所(Francis Crick Institute)的研究人员开发了一种方法,可以根据肺癌患者的肿瘤中哪些基因被激活,来帮助预测他们是否会对化疗产生反应。
近年来,癌症研究人员加深了我们对特定基因突变如何影响肿瘤的发展、演变和对治疗的反应的了解。然而,仅凭突变的存在并不能提供肿瘤生物学的完整图像。
他们的研究发表在自然通讯本周,科学家们观察了肿瘤中不同基因的表达,哪些基因被打开或关闭。
专注于与RAS信号通路相关的基因,研究人员分析了包含这些基因活性信息的数据集癌症细胞.根据这些数据集,在人工智能的帮助下,他们编译了一个独特的基因签名84年基因.
当科学家们回顾了500多份数据时肺癌患者在已经接受过化疗的患者中,基因特征能够正确预测哪些患者会受益于化疗,哪些患者不会受益于化疗。
克里克大学致癌基因生物学实验室的联合第一作者和博士后研究科学家索菲·德Carné说:“随着提供的癌症疗法越来越多,试验药物越来越多,预测哪种治疗方法对特定患者的成功几率最高是一个挑战。因为我们知道RAS信号与各种耐药机制有关,我们希望我们的基因签名将有助于确定哪些患者可以从特定的治疗中受益。
“与此同时,要实现这一目标,还有很多工作要做。它需要在试验环境中进行测试,我们也在进行调整,希望能让它更容易部署。”
克里克大学致癌基因生物学实验室的联合第一作者和主要小组负责人Julian downs说:“我们的工作表明RAS信号通路是解释为什么在癌症中存在的关键因素肺癌患者对化疗的反应各不相同。这一途径中的基因表达水平比某些基因突变(包括KRAS基因突变)的存在更具有决定性。”
克里克生物信息学和生物统计平台的第一作者兼副主任Philip East补充说:“多亏了先进的计算工具,我们可以利用大量现有的癌症数据。这项研究展示了这些数据集如何能够带来新的见解,有可能改善患者的预后。”
研究人员将继续这项工作,包括研究他们的基因签名是否也可以用来预测哪些患者最有可能从免疫治疗中受益。虽然这种基因特征针对肺癌进行了优化,但该方法也可以用于开发其他癌症的特征。