전립선 암 : 빅 데이터로 80 개의 신약 표적 발견

전립선 암의 유전학을 분석하는 가장 큰 연구에서 과학자들은 80 개 이상의 새로운 잠재적 약물 표적을 발견했습니다. 이 프로젝트는 새로운 치료법 설계를위한 광범위한 길을 열어줍니다.

빅 데이터는 전립선 암에 접근하는 새로운 방법을 제공합니다.

유전 데이터를 추출하는 작업은 옛날 옛적에 번거롭고 시간이 많이 걸리는 작업이었습니다.

그러나 기술이 계속 향상됨에 따라 작업이 훨씬 더 빠르고 저렴 해졌습니다.

이와 동시에 대규모 데이터 세트를 처리하는 데 사용할 수있는 도구가 크게 향상되었습니다.

종합하면 이것은 유전자 코드에서 수집 된 정보의 바다를 상대적으로 쉽게 분석, 매핑 및 결합하여 새로운 수준의 명확성을 제공 할 수 있음을 의미합니다.

최근 한 국제 팀은 전립선 암의 유전학을 탐구하기 위해 DNA 분석과 빅 데이터의 이중 갈래 접근 방식을 사용했습니다. 이 연구는 영국 런던에있는 암 연구소 (Institute of Cancer Research)에서이 질병의 갑옷에있는 분자 찌그러짐을 찾기 위해 진행되었습니다.

전립선 암 문제

전립선 암은 미국 남성들 사이에서 두 번째로 흔한 암입니다. 올해 미국에서는 약 164,690 명의 새로운 전립선 암 사례가 발생하고 거의 30,000 명이이 질병으로 사망 할 것으로 예상됩니다.

연구자들이 전립선 암을 이해하고 치료하는 데 앞장 섰지 만 여전히 많은 어려움이 있습니다.

연구 리더 인 Rosalind Eeles 교수는“암 연구에서 우리가 직면하는 과제 중 하나는 질병의 복잡성과 잠재적으로 치료할 수있는 수많은 방법입니다.”라고 설명합니다.

Cancer Research U.K.의 Justine Alford 박사는 전립선 암 연구 및 개입에 관한 또 다른 문제를 설명합니다.

그녀는 "전립선 암에 대한 진전을위한 주요 장애물은 사람의 질병이 어떻게 진행 될지 정확하게 예측할 수있는 방법이 없기 때문에 각 환자에게 어떤 치료가 가장 적합한 지 알기가 어렵습니다."라고 설명합니다.

유전 데이터 수집

새로운 방향에서 문제에 접근하기 위해 연구진은 전립선 암 환자 112 명의 유전 정보를 다른 여러 연구의 데이터와 결합했습니다. 전체적으로 930 명의 환자의 샘플이 사용되었습니다.

이 팀은 최신 빅 데이터 기술을 사용하여 전립선 암 발병을 촉진하고 진행을 촉진하는 유전 적 변화에 대한 새로운 통찰력을 얻었습니다. 어떤 유전자가 관련되어 있는지 이해 한 후에는 이러한 유전자에 의해 코딩되는 단백질의지도를 만들 수 있습니다.

다음으로 그들은 연구 데이터를 결합하고 기계 학습을 적용하며 신약 발견에 대한 통찰력을 제공하는 데 도움이되는 canSAR라는 데이터베이스로 전환했습니다.

canSAR는 웹 사이트에서 데이터베이스가 대답하는 것을 목표로하는 질문에 대해 설명합니다.“단백질에 대해 알려진 것은 무엇이며 암이 발현되거나 돌연변이되며 어떤 화학 도구와 세포주 모델을 사용하여 활성을 실험적으로 조사 할 수 있습니까? 약물, 세포 민감성 프로필에 대해 알려진 것은 무엇이며 비정상적인 생물 활성을 설명 할 수있는 결합하는 것으로 알려진 단백질은 무엇입니까?”

과학자들은 그들이 밝혀낸 단백질 중 80 개가 잠재적 인 약물 표적임을 발견했습니다. 그리고 이들 중 11 개는 기존 약물의 표적이되었고 나머지 7 개는 이미 임상 시험중인 약물의 표적이 될 수있었습니다.

그들의 연구 결과는 이번 주 저널에 게재됩니다. 자연 유전학.