Nature汇总两个大规模项目提出重要标准

　　来自加拿大蒙特利尔大学IRCM，美国哈佛大学医学院等处的研究人员根据两个大型研究项目：癌症基因组计划CGP，和癌细胞系百科全书CCLE的研究数据，指出药物筛选研究中标准化的重要性，这对于提高筛选研究的可重复性，寻找更多新型治疗性药物具有重要的意义。

　　这篇文章发表在Nature杂志上，文章的通讯作者是一位来自IRCM的生物信息学家Benjamin Haibe-Kains。他在这篇文章中强调了标准化药物筛选的重要性，这项研究表明需要进一步发展和标准化药物筛选研究的重现性，因为这对于寻找新的治疗药物及潜在的药物组合非常重要。

　　癌症基因组计划(CGP)是一项针对主要癌症遗传变异的全面整合分析的计划。最早出现在2005年，目的是绘制一个有关各种癌症基因异常特征的“一览表”，以便通过系统分析找到新方法对抗这一顽疾。

　　而癌细胞系百科全书(CCLE)整合了来自大约1000个人类癌细胞系的基因表达，染色体拷贝数和大规模平行数据，以及24种抗癌药物在50%癌症细胞系中的药理概况。这一项目规模大，因而能获得比以往更深入的遗传特征，以及药理诠释。去年研究人员公布了这首个全新可免费获取的，关于详细癌症基因组数据(包括对药物应答的预测)的公共资源。

　　这两项研究在近1000组肿瘤细胞株中筛选了多个新型获批准的药物，其中15种药物和471个细胞系是共同的。

　　Haibe–Kains表示，“这些研究为我们提供了一个独一无二的机会来解析临产前设置中生物标准物研发的重复性”， “我们的目标是分析这两个独立研究结果间的统一性和不一致性，并在这些结果的基础上，评估药物反应预测模型的可能性。 ”

　　Haibe – Kains博士及他的研究小组分析了基因组图谱的整体一致性，基因组图谱包含了体内所有基因的信息，可以用来确定对药物的应答。但是研究表明，这两项研究中所用的药物敏感性检测却存在高度不一致性。

　　“我们相信造成这种差异的原因之一就是缺乏实验测定和数据分析方法的标准，”Haibe- Kains博士补充说，“例如，研究测试了不同药物浓度，使用不同的统计模型来分析他们的数据。此外由于药物的敏感性存在差异，一些潜在的生物标志物在这两个研究中也不一致。 ”

　　“这些药物基因组学研究通常都是进行候选药物和生物标志物筛选，从而进一步在动物实验和人体临床试验进行验证的第一步，”Haibe - Kains解释道，“我们的这项发现指出需要建立标准化药物应答检测，或者新型药物敏感性筛选，这将有助于确定药物反应的可靠基因组预测因子，以及有效识别药物作用机制。 ”