Способ разрешает ученым обойти простые опыты в биологических экземплярах и вместо этого сделать вычислительные изучения, применяя находящиеся в открытом доступе эти, дабы соответствовать одобренным FDA наркотикам и вторым существующим комплексам к молекулярным отпечаткам пальцев заболеваний как рак. Специфика связей между заболеваниями и этими наркотиками, каковые они предсказаны, дабы быть в состоянии лечить, поддерживает потенциал, дабы предназначаться для наркотиков методами, каковые минимизируют побочные эффекты, преодолевают сопротивление и показывают более светло, как и наркотики и заболевания трудятся.
«Это говорит о дне, в то время, когда доктора смогут лечить собственных больных с наркотиками, каковые были лично скроены к личным изюминкам их собственной болезни», сообщил первый создатель Бен Чен, доцент с Университетом Вычислительных Медицинских наук (ICHS) и Отделом Педиатрии в UCSF.В работе, опубликованной онлайн 12 июля 2017, по собственной природе Коммуникации, команда UCSF применяла способ, дабы отождествить четыре наркотика с борющимся с раком потенциалом, демонстрируя, что один из них – одобренного FDA препарата, названного pyrvinium pamoate, что употребляется, дабы разглядывать остриц – имел возможность уменьшить hepatocellular карциному, тип рака печени, у мышей. Данный рак, что связан с циррозом печени и основным заболеванием печени, есть второй по размеру обстоятельством смертельных случаев от рака во всем мире – с высоким уровнем в Китае – все же у этого нет действенного лечения.
Исследователи сперва наблюдали в The Cancer Genome Atlas (TCGA), всесторонней карте геномных трансформаций практически в трех дюжинах типов рака, что содержит больше чем два петабайта данных, и сравнил подписи экспрессии гена при 14 разных случаях рака к автографам экспрессии гена для обычных тканей, каковые были смежны с этими опухолями. Это разрешило им видеть, какие конкретно гены случились – либо вниз отрегулированный в злокачественной ткани, если сравнивать с обычной тканью.
Когда они знали, что, смогли искать в второй находящейся в открытом доступе базе данных, названной Библиотекой Интегрированных Основанных на сети Клеточных Автографов (ЛИНКОЛЬНШИР) комплект данных L1000, видеть, как химикатов и тысячи комплексов затронули раковые клетки. Исследователи оценили 12 442 мелких молекулы, представленные в 71 клеточной линии на базе их способности обратить неправильные трансформации в экспрессии гена, каковые приводят к производству вредных белков. Эти трансформации распространены в раковых образованиях, не смотря на то, что разные опухоли показывают разные образцы отклонений.
Любой из этих профилей включал измерения экспрессии гена от 978 «знаменательных генов» при продолжительностях и различных концентрациях препарата другого отношения.