DOI: https://doi.org/10.1016/j.cell.2018.03.028
这一研究以“Chemistry-First Approach for Nomination of Personalized Treatment in Lung Cancer”为题在线发表在《Cell》期刊上。
肺癌是发病率和死亡率最快的恶性肿瘤之一，其中非小细胞肺癌（NSCLC）约占肺癌病例的85%。大多数癌症研究都“聚焦”在基因突变上，但是肿瘤异质性增加了治疗的复杂度。
为了打破局限，UT西南医学中心肿瘤研究Hamon中心主任John Minna教授采用了“化学为先”的模式——从超20万种化合物中筛选到潜在候选药物，并将化合物信息与癌细胞信息匹配，找到非小细胞肺癌的新治疗靶点以及作用于这些靶标的潜在药物。
“对于大部分化合物，我们找到了一套预测性生物标志物，可以助力实现个性化医疗。” John Minna教授解释道。
From left, Dr. Bruce Posner, Dr. Michael Roth, Dr. Michael Peyton, and Dr. John Minna were part of the team scientists who identified 170 chemicals for potential new targets to develop drugs to treat lung cancer.Credit: UT Southwestern Medical Center
全球最大的肺癌细胞库
自上世纪70年代，由John Minna教授和研究伙伴、病理学教授Adi Gazdar带领d Hamon肿瘤治疗中心就开始了构建肺癌细胞系的研究项目，并取得了显著成果——建立了全球最大的肺癌细胞库。2015年，为表彰其在肺癌领域的杰出贡献，John Minna教授被誉为“Giant of Cancer Care”。
个性化抗癌的“新范式”
现在，研究团队利用这一细胞库筛选能够特异性消灭癌细胞（不损伤正常肺细胞）的化合物。他们制定了“三联”目标：消灭癌细胞的化合物、预测反应的生物标志物、药物积极作用的靶点。研究人员认为这是朝着个性化癌症治疗迈出的重要一步。
图片来源：Cell
具体而言，他们借助于UT西南中心的高通量筛选核心设备——精准肿瘤探测仪（Precision Oncology Probe Set，POPS），共检测了超20万种化合物对抗12种肺癌细胞株的效果。最终，他们从中找到170种化合物。
与此同时，研究团队对肺癌细胞系进行了深入的分子学分析，包括基因突变、蛋白表达鉴定。他们将分子学数据与“单个癌细胞系是否对特定的化合物敏感”的结果相结合，开发出一套生物标志物，作为明确患者肿瘤是否响应这170种化合物中某一种的指标。
下一步，他们将进一步挖掘170种潜在化合物的主要作用机制。此外，研究团队还将检测这些化合物对于其他癌症的作用效果。初步研究显示，一些化合物对于某些类型的乳腺癌、卵巢癌有效果。
参考资料：
Scientists identify 170 potential lung cancer drug targets using unique cellular library
