最優(yōu)控制節(jié)點算法為疾病聯(lián)合治療提供新候選靶標

如何不局限于已有藥物來開發(fā)新穎的聯(lián)合治療方案？對于人類常見復(fù)雜疾病，比如癌癥，第一步治療往往是手術(shù)切除實體腫瘤。然而，癌細胞很難被徹底清除。為了防止癌癥復(fù)發(fā)，化療、靶向治療、免疫治療及這些療法的聯(lián)合通常作為后續(xù)治療方案。聯(lián)合治療通過對多種致病通路發(fā)揮作用，是對抗藥物抗性和疾病異質(zhì)性的有效策略。目前大多數(shù)聯(lián)合治療的開發(fā)側(cè)重于確定現(xiàn)有藥物的協(xié)同組合。然而，現(xiàn)有藥物僅靶向蛋白質(zhì)組的很小一部分。截至2016年，僅有667種人類蛋白質(zhì)作為FDA批準藥物的靶標，而人類共有超過2.1萬個蛋白質(zhì)編碼基因。因此，大量基因及其組合仍未作為潛在的聯(lián)合治療靶標進行探索。

西安電子科技大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院高琳教授的博士生胡宇軒以第一作者，高琳教授和賓夕法尼亞大學(xué)Tan Kai教授為共同通信作者在新近出版的《自然·通訊》上發(fā)表研究論文，提出了疾病聯(lián)合治療領(lǐng)域中一個嶄新的問題。

該論文通過使用基因表達作為網(wǎng)絡(luò)可控性框架中的約束，開發(fā)了最優(yōu)控制節(jié)點（OptiCon）算法，這是一個基于網(wǎng)絡(luò)可控性理論，從基因網(wǎng)絡(luò)中識別協(xié)同調(diào)控因子的創(chuàng)新性算法。該算法不需使用藥物等先驗信息，通過對網(wǎng)絡(luò)模型上的組合優(yōu)化問題求解，為疾病聯(lián)合治療提供新穎的候選靶標組合。該文章的研究者不僅通過計算層面對OptiCon預(yù)測結(jié)果進行評估，并使用CRISPR/Cas9基因編輯技術(shù)對結(jié)果準確性進行驗證。