TUhjnbcbe - 2024/6/7 20:46:00
由于临床前模型和病人存在不可避免的不同，在癌症药物研发中，在临床前模型中有效的药物并不总是在患者身上达到预期疗效，许多这样的例子已经被报道。而即使是一个所谓的临床有效药物，无论是化疗还是靶向治疗，其响应率也往往远低于%（即原发性抵抗），甚至对于响应者，其中也有相当一部分患者在最初的治疗响应后发生疾病进展（即获得性抵抗）。而解决问题的关键是理解临床治疗在病人中所引起的分子改变。从配对（即来自同一患者）治疗前、后的临床转录组中获得的癌症治疗引起的基因表达信号，可以帮助揭示药物在癌症病人中的作用机制，理解肿瘤敏感或者抵抗的分子响应机制。这些信号的整合和重利用还可以提供新的见解，例如通过与疾病信号的连通性分析进行药物重定向。得益于精准医学的发展，配对的治疗前、后临床转录组数据得到大量积累，但系统收集的缺乏导致它们的接入、整合和重利用成为挑战。当前，许多药物引起的分子扰动信号资源被发展，最著名当属细胞系层次的药物引起的基因扰动信号资源CMAP及其扩展版本LINCSL0，已经被广泛应用于药物研发领域，但目前还没有病人来源的癌症药物引起的基因表达信号资源。近日，国家蛋白质科学中心（北京）李栋研究员/贺福初院士/刘中扬副研究员团队在NucleicAcidsResearch期刊发表论文CDS-DB,anomnibusforpatient-derivedgeneexpressionsignaturesinducedbycancertreatment，报道了他们建立的首个病人来源的癌症治疗引起的基因表达信号数据资源CDS-DB(