肿瘤蛋白质组学确定新的治疗目标

发表在一个新的研究视角Oncotarget的卷142023年5月4日,题为“使用癌症蛋白质组学数据来确定候选基因治疗的目标”。

能够联系得到mass-spectrometry-based癌症蛋白质组学数据集表示资源识别候选基因功能研究。在他们的新的研究视角,研究人员戴安娜Monsivais,悉尼大肠公园,沾光s Chandrashekar Sooryanarayana Varambally,和乍得j·克莱顿从贝勒大学医学院和伯明翰阿拉巴马大学最近的讨论他们的研究,他们调查了蛋白质组学相关的肿瘤年级跨多个癌症类型和识别特定的蛋白激酶功能影响子宫内膜癌细胞。

“这以前公布的研究提供了一个模板分子利用公共数据集来发现潜在的新药为癌症病人和方法。”

蛋白质组学数据分析数据结合相应multi-omics人类肿瘤细胞系可以用不同的方法分析优先质问生物学感兴趣的基因。在数以百计的癌症细胞系,CRISPR损失函数和药物敏感性得分很容易结合蛋白质数据预测基因的功能影响台实验进行之前。公共数据门户使癌症蛋白质组学数据更容易研究社区。药物发现平台可以屏幕上数以百万计的小分子抑制剂对那些目标基因或感兴趣的途径。

“在这里,我们讨论一些可用的公共基因组和蛋白质组资源同时考虑如何将这些方法可以用于分子生物学见解或药物发现。我们还演示BAY1217389的抑制作用,TTK抑制剂最近测试的第一阶段临床试验治疗实体肿瘤,子宫癌症细胞系可行性。”

参考:Monsivais D,公园,Chandrashekar DS, Varambally年代,Creighton CJ。使用癌症蛋白质组学数据来确定候选基因治疗的目标。Oncotarget。2023;14:399 - 412。doi:10.18632 / oncotarget.28420

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