医药基因组学：新计算方法预测药物反应

　　

    [生物通迅]并非所有的药物治疗都行之有效。事实上，一些药效广泛的药物由于与个体生物化学特征相互作用，反而会使病人的病情加重甚至导致死亡。现在，那些通用的药物配方已被证明过时了，这得感谢加拿大女王大学电子与计算机工程系的Michael Korenberg教授发明一种新计算方法。

    Korenberg的研究结果发表在2月21日创刊的《蛋白组研究杂志》（Journal of Proteome Research）上，该杂志是由世界上最大的科学协会－－美国化学协会出版的一种新生物类月刊。

    通过Korenberg根据数学运算技巧设计的新计算方法，可以估算出癌症疗法对个体病人的效验。这项研究结果虽然还没有用于临床，但已使依据个体独特的遗传组成、生物化学特性和生活方式定制药物的个人化疗法时代离我们更近了。

    如果治疗方法因此能够精确作用某种给定疾病，那么多种顽固疾病治愈的可能性就大大增加了。不同手握一把石子一齐投向目标，这种新方法更像是直取目标靶的飞镖。

    “现在，这项研究以及其它研究人员的工作第一次展示了个人化癌症疗法的前景；”Korenberg预言：“医生们根据一个基因的表达特征就能够预测治疗的结果：哪种疗法可行，哪种注定要失败。此外，我们还可以预测不良药物反应。”

    Korenberg这次的研究是建立在1999年Todd R. Golub博士癌症研究的基础上。在1999年的这次研究中，研究人员检查了癌症病人的遗传特征，并据此设计出更为准确识别癌症种类的方法。

    利用Golub研究的样品，Korenberg能够预测一组脊髓白血病病人对某种特殊化疗会如何反应，准确率将近80％。他的工作是新学科－－医药基因组学的一部分，所谓医药基因组学就是指研究与药物反应有关的基因的表达模式的基因组学。那么多的药物最终只对部分人有效果，因而确定治疗方案时考虑个体的遗传差异是必要的。

    但个人化疗法的另一个障碍就是一些药物疗法是如何不时引发其它疾病的。1998年发表于《美国医学协会杂志》（Journal of the American Medical Association）上的一篇研究估计药物诱发的严重副作用当年引导致超过200万人必需住院接受治疗。个人化疗法的目标就是针对特定遗传特征设计药物，以最小化甚至消除所有这些不良反应。

    Korenberg的新计算方法给我们带来的另一个益处就是加速药物开发的进程。20年前，引入一种新药平均需要30次临床试验。现在，由于加强了对药物副作用的关注，70次临床试验验证一种新药也不是什么稀奇事。而遗传特征与药物反应相互关联信息的数据库可以将新药验证的过程加速到几个月。

    “我们在临床试验上省下的每个月，都意味着病人能够更快地受益于可能的药物疗法。”Korenberg 说。“这还意味着省下了几百万美元的研究经费。”

生物通摘译自BIO.COM