然后研究人员将这些细胞系中的细胞暴露于31种不同的药物治疗组,其中包括FDA批准用于乳腺癌和卵巢癌的23种化疗药物,6种靶向癌症药物和两种常见药物组合。通过显微镜系统监测细胞的健康状况,并记录下哪些细胞被杀死,哪些细胞存活下来,哪些细胞在暴露于特定治疗时产生抗性。
由此产生的基因 - 药物相互作用的“图谱”使研究人员能够根据细胞系的遗传图谱准确预测多种人类癌细胞系对不同化疗药物的反应,并揭示出新的遗传因素,这些遗传因素似乎决定了乳腺和卵巢肿瘤细胞对常见的化疗类治疗的反应。
研究人员与位于科罗拉多州博尔德的生物技术公司Clovis Oncology合作,该公司正在进行一项名为PARP抑制剂的药物临床试验,用于II期卵巢癌患者。基于它们的基因药物相互作用图,研究人员预测,名为ARID1A和GPBP1的两个基因的突变可能导致卵巢癌对这类药物产生耐药性。临床试验的结果证实了这些预测:具有这些突变的患者发生耐药性的可能性更大。
Bandyopadhyay的研究小组将新研究中产生的数据库存入国立癌症研究所维护的数据库中,以便其他研究人员可以挖掘其中的药物组合信息,并获得关于化疗成功或失败基础的新生物学见解。该实验室还与UCSF的乳房肿瘤学项目合作,将此数据纳入一项名为I-SPY的适应性临床试验中,该项试验可让研究人员根据患者分子分型确定最有效的治疗方法,并与UCSF研究所为计算健康科学(ICHS)把这些和其他公共数据放入一个集中的数据库中,临床医生可以通过应用程序访问这些数据以帮助做出最适当的治疗决定。
Bandyopadhyay表示,更好地理解化疗药物是如何影响特定的生物通路应该允许药物试验关注那些更有可能对被测试药物作出反应的患者,并且使临床医生能够为具有遗传易感性药物抗性的患者使用靶向或联合疗法。
参考文献
Hsien-Ming Hu, Xin Zhao,Swati Kaushik.A Quantitative Chemotherapy Genetic Interaction
Map Reveals Factors Associated with PARP InhibitorResistance