在寻找癌症答案的过程中使用个性化药物的案例
一种新的癌症被诊断出来每30秒在美国。在美国，每三分钟就有两人死于癌症。一些与这种疾病相关的死亡是因为，同一种药物对一个人有帮助，但对患有同一类型癌症的另一个人却有害。
“这是个性化医疗的有力案例之一，”普渡大学兽医学院的研究助理教授纳迪亚·阿塔拉·兰曼(Nadia Atallah Lanman)说，她管理着普渡大学癌症生物信息学合作核心(C3.B)。“我们正在培训下一代科学家，使他们能够以数据驱动的方式推进肿瘤研究。”
C3.B是由印第安纳大学助理教授Jun Wan指导的普渡大学癌症研究中心(PCCR)和印第安纳大学梅尔文和布伦西蒙癌症中心(IUSCC)联合生物信息学核心。这两个癌症被国家癌症研究所指定为顶级中心癌症研究IUSCC最近获得了综合地位。
生物信息学是一个多元化的跨学科领域，它结合了统计学、生物学、计算机科学、数学和工程学来分析和解释复杂的生物数据集。科学家们试图了解有关癌症发展的基础和应用研究问题，并预测哪些人会对哪些治疗反应良好。
C3.B科学家探索不同的生物大数据来进行不同的分析，例如识别基因组突变或基因表达模式可能与某种特定类型的癌症有关或导致某种特定类型的癌症。C3.B与普渡大学教员Mike Childress、John Turek和David Nolte合作开展了一个项目，该项目使用患有自然发生的弥漫性大B细胞淋巴瘤(DLBCL)的宠物狗作为研究淋巴瘤患者化疗耐药性的模型。
DLBCL是一种侵袭性的非霍奇金淋巴瘤，有一半被诊断患有这种疾病的患者会因为化疗耐药性的发展而死亡。该项目结合了基因突变数据、基因表达数据和生物动力成像(BDI)技术的数据，该技术由Nolte和Turek开发，对三维组织样本进行表型分析。
确定了与化疗耐药发展和治疗效果差相关的基因突变、BDI数据和基因表达特征。这项研究可能会改变医生为DLBCL开出治疗处方的方式，以及确定新的化疗药物可以靶向的分子和过程，这可能有助于对标准化疗方案表现出耐药性的患者。
“事实上，两所大学正在合作继续建设和运营C3.B确实是一种优势，”兰曼说。“这些复杂的问题不可能全部由一个研究人员解决。我们必须共同努力，开发个性化的治疗方法，真正找到癌症的根源，以及可以做些什么来预防癌症。”
Wan说:“我们的核心有一个独特的生物信息学团队，分布在两个校区，已经对两个机构的研究产生了很大的影响。C3.在过去的三到四年里，B成功地帮助了来自两个癌症中心的107名成员进行306个不同的项目。”
蒂姆·拉特利夫，普渡大学癌症研究中心的罗伯特·华莱士·米勒主任，曾与C3.来自IUSCC和PCCR的B生物信息学家在他的研究中，他的研究重点是了解免疫调节和开发通过调节抗癌免疫来治疗泌尿系统癌症(如膀胱癌和前列腺癌)的新方法。
拉特利夫小组与C3.B，一直在使用单细胞RNA测序来探测泌尿系统癌症的异质性，并确定与疾病发展和严重程度相对应的基因表达变化，以及确定可用于开发这些类型癌症新治疗方法的靶点。到目前为止，该项目已经确定了途径和潜在靶点，可以增强目前无法治愈的去势抵抗性前列腺癌的治疗。
