新的算法符合所有腫瘤細胞對最好抗癌處理

癌症患者沒有時間浪費。 許多審閱幾種不同的處理，然而，查找是有效他們的腫瘤的特殊類型的一。

因此，可能迅速地幫助排序關於患者的特殊腫瘤的分子信息，并且可能幫助符合此信息到正確的藥物處理的算法是極大值突破。 丹 Theodorescu、 M.D.、 Ph.D。，弗吉尼亞癌症醫師大學和癌症生物學家和 Jae 李、 Ph.D。，一個計算生物學家和分析複雜生物資料的學科統計學家，作早期工作在這樣系統。 此工作介入協作與同事在國家癌症學會、 GeneLogic Inc. 和弗吉尼亞計算機科學系大學。 他們發布了他們的結果星期在國家科學院的 Proceeedings 的早期的編輯的 7月 23日，在線查找了。

使用面板 60 不同，從國家癌症學會 (NCI-60) 的人力癌症細胞系，研究員構想了并且測試了被設計的算法符合一個特殊腫瘤的最佳的潛在的處理在一名特殊患者。

以前， NCI-60 細胞系用於篩選超過他們的抗癌活動的 100,000 個化合物。 這些使回應服麻醉劑，然而，與在患者的臨床效果明確地未被鏈接。 另一議題是 60 細胞系沒有包括首要的癌症類型 (例如，某些膀胱癌、淋巴瘤和小的細胞肺癌不是在被學習的 60 條線路中)。

研究員調查 60 癌症細胞系的藥物區分數據是否可能被外推到關於其他腫瘤或癌症細胞系的有用的信息。 實際上，他們發現他們， coexpression 推測 (COXEN) 系統，可能用於準確地預測膀胱癌細胞系的藥物區分到二公用化療、 cisplatin 和 paclitaxel。

「即使此 NCI 細胞集不是癌細胞一本詳盡百科全書，我們查找我們可能使用可用的數據總結關於我們測試的其他細胞類型的結論。 這個算法是轉換的羅塞塔石頭從 NCI 被學習的藥物到其他細胞系或人力腫瘤」， Theodorescu，這個研究的 UVa 保羅梅隆前列腺癌學院和高級作者的主任博士說。 「我們相信我們找到有效方式個性化癌症療法」。 UVa 研究小組能預測有對待的乳腺癌患者臨床回應與常用的化療、 docetaxel 和它莫西芬。

此研究的最扣人心弦的方面是那除預測對療法的耐心的回應之外， COXEN 算法可以使用發現有效化合物以癌症的所有形式。 由算法的本質，檢查癌細胞和藥物活動在這個分子級別，這些最近被發現的藥物應該是有效的在患者。 效果的此預先篩分使用 COXEN 應該非常地降低測試新的化合物的臨床試驗的故障率。 同樣，因為藥物發現時代在研究實驗室被減少，藥物的費用也將下來。 基本上它帶來做藥物離這個診所較近的化學家，節省時間。

由於 NCI-60 套細胞用於篩選千位化工被定義的化合物和自然解壓縮抗癌活動的， 「我們能做重大的預測關於什麼化合物也許在也許有癌症的其他類型的實際患者運作」， Theodorescu 說。 研究員使用 COXEN 篩選 45,545 種化合物，并且他們識別有活動人力膀胱癌的幾種新的化合物。 與科學界要共享此扣人心弦的功能，李博士導致一個基於 web 的 COXEN 系統 (www.coxen.org) 的發展有基因組描出的數據的調查員從癌細胞或耐心的腫瘤能得到 chemosensitivity 在 FDA 批准的化學療法的化合物的地方預測結果。

Theodorescu 博士對新的化合物計劃臨床試驗膀胱癌。 使用 FDA 批准的作用者，另一次計劃的臨床試驗將檢查有接受 COXEN 的各種各樣的癌症的病人個性化，第二線路藥物組合打他們的癌症。 許多新和扣人心弦的發現留待去做，迅速和在低成本。

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