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來源 https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1535610823004440?via%3Dihub
來源 https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1535610823004440?via%3Dihub

來源  https://www.cell.com/cancer-cell/pdfExtended/S1535-6108(23)00444-0

2024年1月11日刊登在《Cancer Cell》(癌細胞)期刊的一篇論文,確定了數百個新的優先抗癌藥物標靶,以及這些藥物在哪些情況下可能發揮最佳作用的生物標記,可加速有針對性癌症治療藥物的開發。

近年來癌症治療雖有長足進展,至今仍有許多類型癌症缺乏有效的治療方法,比如肝癌和卵巢癌,只能透過化療和放療這些有效的治療方法,但無法區分正常細胞和癌細胞,常對整個身體造成傷害,並產生極度疲勞、噁心及掉髮等嚴重副作用,對患者帶來很大的身心負擔。

因此,醫學界一直在尋找更多可驅動癌症的確切基因突變,再據此研發出全新的精準藥物,據以幫助每年數百數名被診斷出罹患某種癌症的患者。根據統計,這些癌症患者造成全球六分之一的死亡,但針對那些癌症的藥物開發,失敗率卻高達9成,效率不佳,且成本又高。

人體基因組中,有超過2萬個潛在的抗癌標靶,如果能確定哪些抗癌標靶適合針對某些特定癌症和患者,將是個很大的突破,也是個重大的挑戰。

全球有不少研究團隊正全力投注此一領域,其中來自Wellcome Sanger研究所、目標驗證計劃Open Targets和美國博德研究所等組成的研究團隊,匯集了930個癌細胞系的數據,再利用機器學習方法來尋找最有希望開發新藥物或新療法的標靶,以及最能夠從這些療法中受惠的癌症患者。

這是個相當艱辛的過程,因為涉及到必須評估這些標靶在實際患者腫瘤中出現的狀況,並將它們和腫瘤中發現的特定生物標記、遺傳和分子特徵聯繫起來。Wellcome Sanger研究所等研究團隊於是縮小潛在藥物標靶的範圍,透過癌症依賴圖計劃的數據,對迄今為止潛在新癌症標靶有了最全面的了解。

癌症依賴圖計劃(Cancer Dependency Map project),是一種涉及CRISPR技術,透過用多組學資料註釋930個人類癌症細胞系內的每個基因,並分析來自CRISPR-Cas9 篩選的分子標記與癌症依賴性之間的關係。

研究人員首先發現了不同癌症類型的弱點,也就是所謂的「遺傳依賴性」,意味著癌細胞依賴哪些基因、蛋白質或細胞的過程來生存,再利用這些弱點來研發新藥物或療法。

接下來,他們把這些弱點和臨床標記聯繫起來,確定這些療法對哪些患者最有效。他們同時深入了解依賴性標記如何適應細胞內已知的分子相互作用網路,為細胞生物學如何被癌症破壞,以及哪些標靶可能產生最有效的治療,提供了最直接的線索。

這篇論文通訊作者、Wellcome Sanger研究所轉化癌症基因組學主任Mathew J. Garnett表示,研究團隊利用他們在基因組學和計算生物學領域擁有最新且豐富的知識,了解如何才能更有效地針對癌細胞,發現了27種癌症類型的370個候選優先目標,可讓藥物開發人員集中精力在最有價值的目標上,更快研發出治療乳癌、肺癌和大腸癌等常見癌症的新藥。

這篇論文共同作者之一、Human Technopole人類科技計算生物學研究中心主任Francesco Iorio補充指出,透過分析有史以來最大的癌症依賴數據計劃的數據,他們提出了截至目前為止最全面的人類癌症脆弱性圖譜,也確定了一份新的潛在治療首要目標清單,以及哪些患者可能受惠最多的線索。

參與這項研究的英國癌症研究中心Marianne Baker 博士表示,就算兩個患者可能罹患相同類型的癌症,他們的疾病表現卻可能不一樣,這就是我們需要精準醫療的原因。

她們這項研究為癌症的精準治療開啟了一條新的道路,也代表了新一代更聰明、更有效癌症治療的重大進步,可以提高某些特定癌症治療的成功機率,幫助更多癌症患者活得更多,活得更好。

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