: O& |. ~: ]! K+ _, Z7 M此项名为动态网络模式(Dynamic Network Modularity)或DyNeMo的新技术,是用来分析癌细胞中的蛋白质及其他成分如何互相形成网络,而细胞网络的形成状况则预示着肿瘤将如何发展。 4 g) c! M" K) v$ l 5 ~2 L+ e4 n, k" O8 L多伦多西乃山医院(Mount Sinai Hospital)Samuel Lunenfeld Research Institute的高级研究人员Jeff Wrana表示,研究人员发现,蛋白质实际形成的网络并不是独立个体,而是相互关联,与人类的社交网络类似。 2 g+ _3 Q" @6 B D1 ^+ d ?
! |9 X+ R( G5 G此项研究报告发表在最新的《自然生物科技》(Nature Biotechnology)杂志上。研究人员对350名患有乳腺癌的妇女进行研究后发现,幸存者的肿瘤内的蛋白质网络组成,与死亡的患者不同。 * f3 W5 P' u' s! c n {
' l6 F' n. G6 B; h该项技术的合作发明者之一,Dr. Wrana实验室的分子基因博士Ian Taylor表示,DyNeMo将为医生提供更多信息,以便他们确定女性乳腺癌患者的肿瘤大小、发展阶段、级别及其他特征。但他同时表示,该技术并不能够取代其他的诊断技术,但是可以起到互补的作用,从而使得医生的诊断更加精确。虽然全球对蛋白质网络的研究增多,研究人员预期今后乳腺癌诊断的精确性将进一步提高。 3 q) e" J! E* t8 m) H5 p7 i: _7 r
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Wrana表示,目前研究人员正在生物科技与制药领域寻找合作伙伴,希望能够将该技术商业化,并在5年内广泛应用于乳腺癌患者。 4 Z. c( J, W8 } C9 k 2 A1 P. m0 @& m+ s研究人员同时还计划将该技术运用于其他类型的癌症,以查看是否能够预测患者对某种药物的反应。 1 \" M+ T1 n' l' z( a) \$ |- o. X" a5 K( c
哈佛医学院(Harvard Medical School)的基因学副教授Marc Vidal表示,在个人医学发展方面,多伦多的研究是重要的一步。