最近，刊登在PLOS Computational Biology上的研究論文中，英國(guó)的科學(xué)家設(shè)計(jì)了一種計(jì)算機(jī)模型，其可以幫助分析癌癥的“社交網(wǎng)絡(luò)”來(lái)鑒別出治療癌癥的新途徑。該模型可以分析促進(jìn)癌癥的蛋白質(zhì)的特殊行為，從而幫助區(qū)分正常蛋白質(zhì)，同時(shí)研究者還繪制了新型潛在藥物的分子靶點(diǎn)，這對(duì)于開(kāi)發(fā)新型的癌癥療法或?qū)?lái)一定幫助。

來(lái)自英國(guó)倫敦癌癥研究院(The Institute of Cancer Research)的研究者將細(xì)胞內(nèi)部的蛋白質(zhì)同巨大的社交網(wǎng)絡(luò)中的成員進(jìn)行對(duì)比，繪制出了其相互作用的圖譜，或?qū)椭芯空哳A(yù)測(cè)哪些蛋白質(zhì)可以通過(guò)藥物來(lái)靶向作用。目前研究者繪制的圖譜已經(jīng)公開(kāi)了，其將為從事藥物開(kāi)發(fā)的科學(xué)家們提供一定的思路來(lái)尋找治療不同癌癥的藥物。

研究者表示，許多分子途徑都會(huì)相互作用來(lái)影響癌癥的發(fā)生，而可以通過(guò)藥物靶向作用的促癌蛋白會(huì)趨于表現(xiàn)出特殊的社交特性來(lái)使其同非癌癥蛋白進(jìn)行區(qū)分；“插孔樣”的蛋白質(zhì)可以同多種可能促進(jìn)癌癥發(fā)生的蛋白質(zhì)進(jìn)行相互交流溝通。研究者Bissan Al-Lazikani指出，我們的研究首次鑒別出了癌癥蛋白質(zhì)之間社交行為的規(guī)則，同時(shí)其可以幫助我們預(yù)測(cè)潛在的癌癥藥物的靶點(diǎn)，文中我們發(fā)現(xiàn)癌癥藥物的靶點(diǎn)同正常蛋白質(zhì)并不相同，而且其還存在一種復(fù)雜的社交網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)象。

目前尋找一種新型靶點(diǎn)對(duì)于癌癥藥物的開(kāi)發(fā)非常重要，但這卻是一件非常漫長(zhǎng)的一個(gè)過(guò)程，促癌蛋白圖譜的繪制將幫助科學(xué)家們更好地進(jìn)行藥物的設(shè)計(jì)，同時(shí)也為揭示癌細(xì)胞對(duì)療法的耐藥提供了一定的思路。

最后研究者Nell Barrie指出，過(guò)去40年里，癌癥患者的生存率提高了近一倍，但目前我們?nèi)匀黄惹行枰_(kāi)發(fā)出更有效的療法來(lái)應(yīng)對(duì)多種惡性癌癥，同時(shí)也需要開(kāi)發(fā)出新型的診斷技術(shù)，相信在不久的將來(lái)通過(guò)大量的研究將會(huì)加速癌癥藥物的研發(fā)。