可以被药物靶向的离散基因突变仅在一小部分癌症类型中被发现。但是这些突变依赖于非突变基因的下游网络才能导致癌症。这些下游基因——以及它们错综复杂的相互作用——可能在许多癌症中很常见，并可能为癌症治疗带来巨大的飞跃。
该研究的主要作者之一，Hartmut “Hucky” Land 博士，他是威尔莫特癌症研究所的副主任和罗彻斯特大学医学中心生物医学遗传学的罗伯特和多萝西马克教授，并曾在确定癌症的共同核心特征超过 10 年。他的目标是找到癌症的共同弱点并加以利用。
“靶向使细胞癌变所必需的非突变蛋白质是一种更广泛的方法，可用于多种癌症，”兰德说，“但很难找到这些非突变的必需基因。”
这就是 Land 求助于威尔莫特癌症研究所研究员、URMC 生物统计学和计算生物学副教授Matthew McCall 博士、MHS 的原因。McCall 是该研究的另一位主要作者，他开发了一种新的网络建模方法，称为 TopNet，该小组将其与细胞和小鼠的基因实验配对，以确定与功能相关的基因网络。
兰德的小组之前确定了一组非常多样化的非突变基因，这些基因对癌症至关重要。在这项研究中，该小组想看看这些基因是如何相互作用的——从 20 个基因的子集开始。在培养的细胞中增加或减少一种基因的表达会对组中其他基因的表达水平产生多种影响。
“有太多的互动，你可能会浪费大量的时间、精力和金钱来测试可能没有用的互动，”麦考尔说。“为了研究更可能有用的交互，我们使用了网络建模，并将我们的模型网络与实验室发现进行了比较，”麦考尔说。
就上下文而言，TopNet 考虑的可能基因网络模型的数量比宇宙中估计的原子数量大很多倍。在剔除与观察到的数据不相符的模型并进一步关注至少 80% 的模型中出现的基因相互作用后，该团队只剩下一组易于管理的 24 个高置信度基因相互作用。随后的实验表明，这些相互作用通常在恶性肿瘤中发挥重要作用。
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