从基因突变信息中发现肝细胞癌的新药物治疗适应症
摘要：肝细胞癌是最常见的原发性肝恶性肿瘤，也是全球癌症相关死亡的主要原因。然而，目前使用的治疗方法不能治愈，并且尽管进行了大量尝试和临床试验，但对于肝细胞癌目前还没有很多获批的靶向治疗方法。因此，寻找额外的治疗策略来阻断肝细胞癌肿瘤的生长至关重要。作为一种癌症疾病，肝细胞癌与基因组和转录组的异常有关。我们试图使用系统性的药物再定位生物信息学方法来发现治疗肝细胞癌的新候选药物，该方法不仅考虑基因组异常信息，还考虑转录组变化。首先，基于人类突变数据，筛选在大多数肝细胞癌样本中频繁发生突变的肝细胞癌特征基因集合。然后，将TCGA中的肝细胞癌基因表达数据结合起来对核心基因进行分类。最后，基于Kolmogorov-Smirnov统计方法计算每种药物的治疗评分(TS)。使用这种策略，我们确定了与肝细胞癌相关的五种药物，包括三种可治疗肝细胞癌的药物和两种可能对肝细胞癌具有副作用的药物。此外，我们还对药物靶点进行了连通图(CMap)文件相似性分析和KEGG富集分析。所有这些发现表明，我们的方法对于准确发现肝细胞癌的新治疗选择是有效的，并且易于扩展到其他肿瘤中。
作者：Liang Yu, Fengdan Xu, Lin Gao
论文ID：1707.04586
分类：Genomics
分类简称：q-bio.GN
提交时间：2017-07-18