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用大数据打败癌症_数据分析师
2014-11-07
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用大数据打败癌症_数据分析师

    「海量资料」(Big data,又称大数据)可说是目前科学(技)界的当红炸子鸡,几可和「3D列印」、「穿载科技」、「云端」等名词并列科学新闻的F4。(话说十年前最火红的科学名词是「奈米科技」,如今仍是热门的研究领域,却已不受媒体青睐。)

  「海量资料」会红也不是没有塬因的,Facebook每天跟你说「你可能认识的朋友…」、购物网站告诉你「买了这个东西的人也买了….」或显示地方的妈妈们需要什么等等,背后都有海量资料在解算,来自以色列的研究团队还用海量资料来对抗癌症呢!

  现代人罹癌的风险高,却苦无有效的疗方。现行的治疗方法,不论是传统化疗、放射性治疗或是靶标药物,都如七伤拳一般,伤敌一千、自损八百,即便消灭了癌症,身体也难以回到塬本的健康状态。如何只杀死癌细胞而不影响身体的正常细胞,仍然是个梦想。一个以色列团队的最新研究,把这个梦想往现实拉近了一大步,研究成果发表在生物学界知名的期刊《Cell》上,有趣的是,主要的研究人员都跨足了资讯工程的领域,因为他们用来对抗癌细胞的工具是「海量资料」的分析技术。

  此研究利用一种被称为「合成致死」(Synthetic lethalit)的基因对,意指一对相对应的基因,若二者同时处于去活化状态(inactive),则细胞就无法存活。但只要其中一个基因是活化状态(active)[注],即便另一个去活化,细胞仍为正常存活。很像我们苏花公路的双向单线路段,若一线道封闭,管制一下还是可以通车,双向皆封,路就不通了。

  (奇怪的是科学家怎么会把一个专业名词取做「合成致死」这种像二流科幻片的字眼呢?取做「二枪毙命」如何?至少可以从二流的科幻片变成不错的动作喜剧片。)

  由于癌症与先天的基因缺陷或后天的基因突变有很大的关联,往往可在癌症细胞内发现去活化的基因,相同的基因在正常细胞内则处于活化状态,此时若以药物手段抑制该基因的「合成致死」配对,就可达到只杀死癌细胞而不影响正常细胞的疗效。

  人类的基因组多达20000~25000组,加上基因活化/去活化的变数,产生更多的排列组合可能,来自各个实验及临床的数据形成了「海量资料」,要如何从这「海量资料」中分析出合成致死的基因对,就是本研究的主要课题。

  如果二个基因是「合成致死」对,同时处于去活化状态,那么携带这对基因的细胞就已被「致死」了,相关的数据不会被纳入这个海量资料库内,所以研究团队采取反向的操作:首先,在细胞内同时去活化的基因们,彼此间一定不是合成致死对,可以将之排除;再来,研究团队比对暨有的shRNA资料库(shRNA 会抑制基因活化),可做进一步的筛选;最后,利用合成致死基因对的另一个特性:当他们处处活化状态时,常常会同时进行产出蛋白质的动作,称做基因共表现(coexpression),研究人员得以找出合成致死基因对的候选人。

  这些以数据分析找到的合成致死基因对与已知的合成致死基因比对,有高度的相符。

  一位关键的研究人员在酒醉后接受访问时表示:「塬本我想找到我跟老婆吵架的塬因,因此将会让她生气的行为当作资料库进行分析。这个研究后来失败了,因为会让老婆生气的变因太多,而且还是时间的函数。不过当时开发的软体,意外地适用于分析合成致死基因对的资料库。」(误)

  研究团队同时指出,某些用于治疗其他疾病的药物,其实有抑制部份基因活化的作用,若该基因与癌细胞内的去活化基因为合成致命组,那么这些药就有用于治疗癌症的可能。

  这个研究成果也开发出一片「旧药新用」的蓝海!(旧药已通过临床测试,所以发现旧药物的新用途比之开发新的药物,节省了许多成本。)

  [注]:活化的基因代表会有「基因表现」(gene expression)。而基因表现的解释为基因中的DNA序列生产出蛋白质的过程。步骤大致从DNA转录成mRNA开始,一直到对于蛋白质进行后转译修饰为止。

基因的表现,首先需要将遗传资讯从DNA上转录至信使RNA,然后再通过转运RNA转译成蛋白质。 图片及文字来源:wikipedia

  基因的表现,首先需要将遗传资讯从DNA上转录至信使RNA,然后再通过转运RNA转译成蛋白质。

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