新型计算机模型支持癌症治疗

卢森堡大学生命科学研究所(LSRU)的研究人员开发了一种模拟癌细胞代谢的计算机模型。他们利用该计划研究如何更有效地使用药物组合来阻止肿瘤生长。生物学家现在在着名的柳叶刀集团的科学期刊EBioMedicine上发表了他们的研究结果。

癌细胞的代谢被优化以使肿瘤快速生长。“它们的新陈代谢比健康细胞的代谢更加精简，因为它们只关注生长。然而，这使得它们更容易受到细胞依赖的化学反应链中断的影响。而健康细胞可以采取替代途径。代谢途径被禁用，这对癌细胞来说更加困难，“卢森堡大学系统生物学教授，该论文的第一作者Thomas Sauter解释说。“在我们的研究中，我们研究了如何使用药物或药物组合来关闭癌细胞中的某些蛋白质，从而中断细胞的新陈代谢。”

因此，研究人员创建了健康和癌细胞的数字模型，并为美国国家癌症研究所(NCI)的癌症基因组图谱(TCGA)的10,000名患者提供基因测序数据。使用这些模型，研究人员能够模拟不同活性物质对细胞代谢的影响，因此他们可以识别那些抑制癌症生长但同时不影响健康细胞的药物。这些模型可以过滤掉不起作用或有毒的药物，这样只有有前途的药物才能在实验室中进行测试。

在模型的帮助下，他们测试了大约800种药物，其中40种预计会抑制癌症的生长。这些药物中约有50%已被称为抗癌疗法，但其中17种目前仅被批准用于其他治疗。“我们的工具可以帮助所谓的”药物重新定位“，这意味着现有药物可以找到新的治疗目的。这可以大大降低药物开发的成本和时间，”Sauter教授说。

该方法的特殊优点是其数学方法的效率。“我们设法在一周内创建了10,000个患者模型，没有使用高性能计算。这非常快，”卢森堡大学博士后研究员，该研究的第一作者Maria Pacheco博士评论道。此外，卢森堡大学分子疾病机制小组的首席研究员兼本研究的合作者Elisabeth Letellier博士进一步强调：“在未来，这可以让我们建立个体癌症患者模型，并实际测试药物为了找到最有效的组合，这也可以给已知疗法无效的患者带来新的希望。“

到目前为止，这些模型仅针对结直肠癌进行了测试，但该算法基本上也适用于各种癌症，Thomas Sauter表示。他和他的团队目前正在考虑为他们的方法开发商业应用程序。

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