GenomeMedicine:提高癌症治疗效果的新方法

　　通过挖掘大量的遗传数据，弗吉尼亚大学医学院的研究人员有望促进医生治疗癌症，预测患者预后并确定哪种治疗方法最适合某类患者的能力。

　　研究人员已经确定了我们基因的遗传变异，这些变异影响患者在诊断后和治疗过程中的表现。有了这些信息，医生将能够检查患者的基因组成，从而提供真正个性化的药物。

　　“肿瘤学家可以根据肿瘤的等级，分期，患者的年龄，肿瘤的类型等来估计患者的表现。我们发现[添加单个遗传预测因子]可以将我们的预测能力提高5％达到10％”，UVA的MBBS博士Anindya Dutta说道。 “许多癌症具有可预测结果的多种遗传遗传变化，因此，如果我们添加这些遗传变化，而不是增加10％，我们可能会准确预测患者如何使用当前疗法的能力增加30％ 。”

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　　UVA的生物化学和分子遗传学系主任Dutta认为，回顾患者的遗传遗传组成可以为预测结果和选择从糖尿病到心脏疾病的许多其他疾病提供类似的益处。因此，该方法代表了医生努力根据患者的需求和基因组成量身定制治疗方法的重要一步。

　　为什么有些病人的病情比其他病人好？这项研究为长期困扰医生的问题提供了答案。Dutta说：“每位临床医生都有这样的经验：两名患者完全相同的癌症-相同的等级，相同的阶段，接受了相同的治疗。其中一名患者表现很好，而另一名则没有。” “一直以来，我们一直以为我们不了解这两者之间的某些关联，例如，可能有一个患者有某些肿瘤特异性突变，而另一位患者没有。但是在我们看来，有了所有这些基因组数据，我们可以检验另一个假设。”

　　为了确定患者的遗传差异是否是答案，Dutta和他的同事深入研究了“癌症基因组图集”，这是由美国国立卫生研究院国家癌症研究所收集的大量遗传信息库。研究人员试图将遗传遗传变异与患者预后相关联。

　　Dutta回忆说：“实验室中一位非常聪明的博士生Ajay Chatrath在UVA的云计算服务的帮助下，设法下载了所有这些基因组测序数据，并确定了所谓的种系变异-不仅是肿瘤特异性突变，而且是从父母那里继承并存在于所有细胞中的突变病人。”

　　研究人员开始时规模很小，但很快就意识到这项工作可以完成得很快，并且可以带来多大的收益。Dutta说：“一旦我们意识到这是一件非常容易的事，我们就继续进行了所有33种癌症和所有10,000名患者的治疗，这又花了六个月的时间。

　　Dutta渴望分享他的发现，希望找到合作者，并激发研究人员和私营企业开始为其他条件挖掘数据。他说：“这是非常容易实现的结果，不仅可以应用于癌症，而且可以应用于所有类型的疾病，并且它们可以预测对所有类型疗法的反应性。”