赫尔辛基大学医学院和分子医学研究所(FIMM)的研究人员开发了一种计算模型，即“联合必需评分”(CES)，可以准确识别癌细胞中的必需基因以开发抗癌药物。

为什么必需基因在癌症中很重要?

癌症是全球主要的死亡原因。癌细胞通常随着某些基因的激活而更快地生长。靶向疗法旨在抑制仅在癌细胞中激活的这些基因，从而将对正常细胞的副作用降至最低。

已经建立了高通量遗传筛选，用于评估单个基因对于癌细胞存活的重要性。这种方法使研究人员可以确定各种各样癌细胞系中几乎所有基因的所谓基因必需性得分。

然而，估计的基因必需性的可复制性挑战阻碍了其用于药物靶标发现。

“ shRNA和CRISPR-Cas9是用于进行高通量遗传筛选的两种常用技术。尽管质量控制得到了改善，但是这两种技术在同一癌细胞系上的基因本质评分却彼此不同，”王文宇首先解释说。该研究的作者。

我们如何做得更好?

为了协调基因筛查数据，研究人员提出了一种新的计算方法，称为组合必需性评分(CES)，该方法使用来自shRNA和CRISPR-Cas9筛查的信息以及癌细胞的分子特征来预测癌症的必需基因。该团队证明了CES可以比现有的计算方法更准确地检测必需基因。此外，研究小组还表明，两个预测的必需基因确实分别与乳腺癌和白血病患者的不良预后相关，表明它们具有作为药物靶标的潜力(图1)。

“改善基因必要性评分仅仅是一个开始。我们的下一个目标是通过整合药物敏感性和基因必要性概况来预测药物-靶点相互作用。鉴于功能筛选数据集的数量不断增加，我们希望扩展我们对药物靶点概况的了解该研究最终将使个性化医学中的药物发现受益。”