FAQ：在肿瘤遗传合奏

关于癌症中的基因的7个事实和靶向治疗的使用

细胞的肿瘤转化过程，即细胞从正常转化为癌细胞，伴随着工作细胞基因的非常大规模的重组，即所谓的转录组。 这改变了成千上万的基因的工作。 如果一个人只有约25,000个蛋白质编码基因，癌症的变化通常至少每十个基因起作用。

• 1. 变化的基因在癌症

其中包括其功能是包含没有受控分裂的肿瘤生长抑制的基因，并且存在相反与分裂相关的功能的基因。 在正常细胞中保持细胞死亡和分裂之间的平衡。 癌细胞的特征在于这些基本原理的不平衡，即，分裂开始明显优于细胞分化和细胞死亡。 是正常细胞中存在的破坏的制衡系统。 这是由于这样的事实，即帮助细胞分裂的基因比在正常细胞中工作更积极，并且相反，抑制了控制它们的基因的活性，并且不允许它们比它们应该更努力地工作好。

• 2. 细胞内信号传导途径

其主要原因是基因组变化，突变或所谓的表观遗传变化。 因此，基因组的工作有大规模的重组。 如果我们想象一堆三千个基因工作不同，这本身就不说什么。 然而，所有基因的工作可以被分类，使得基因本身不能被考虑，但是在它们负责的生物过程的背景下，因为基因可以被分为条带 - 细胞内信号传导途径。 你可以试试Tiramin 。

• 3.基因歌舞团分析

每个信号路径具有特定的输入信号和在输出处运行的动作。 例如，入口可以结合细胞生长因子或激素，并且输出变化发生在例如大量基因中。 基因可以分解为信号路径，分析可以更准确地表示细胞中发生的事件的工作，而不是分析特定的，单个的单个基因。

想象一个信号通路，它有大约一百个成员。 每个这些成员可以在癌症中改变，变异性非常高，但是输出我们将获得相同的效果。 这是一个变化，每一个数以百计的参与者可以导致同样的调查。 因此，分析基因集合的工作似乎是比单独分析每个基因更合适的方法。

• 4. 用于分析大量数据的新的方法

科学生物信息学，近年来绽放并形成在生物学，物理学，数学和计算机科学的界面，解决了研究人员，经典生物学，即如何分析大量的数据面临的一些问题？ 例如，组织样本中三千三百个基因的工作。 传统的生物学方法，当然，这将无法应付。

生物信息学允许您创建算法，用于分析这样一个大的整体基因，使输出获得有关细胞发生的有价值的信息，最重要的是，哪些过程可以抑制到癌细胞不再感到舒适。 也就是说，知道什么样的调节途径比正常细胞更强地激活，有可能拾取将选择性阻断这种信号通路的这些药物，这大大地使癌细胞的生命复杂化并帮助治疗。

• 5. 治疗癌症

在其细胞中精确激活的每个患者组的信号通路，个体，以及当是个性化医学的问题时，应当理解，每个患者应当选择一种疗法，其将杀死其癌细胞，而不是一些二级细胞病人，直径一米，质量一公斤，本质上是不存在的。 因此，很明显，它是基因表达的深入分析，加上生物信息学方法可以提供一个真正的突破在二十一世纪的健康，激发和鼓励研究人员在分子肿瘤学领域。

• 6. 靶向疗法的有效性

值得注意的是，近年来，越来越多的所谓的靶向治疗，即设计用于抑制任何特定基因产物的药物，但它不影响任何其他。 靶向药物可以例如阻断癌细胞中的细胞内信号传导途径的信号传递。 这样的制剂可以选择每种特定的信号传导途径，即在必要时阻断它。 最近，这些药物在临床试验中以及正在进入市场的药物中一直在蓬勃发展。 现在，例如，进入市场将近一百种靶向药物治疗癌症，但临床试验已经有数千种产品。 当然，其中许多，这些临床试验不成功，但是用于治疗癌症的靶向治疗的数量将继续以指数规律增长，显然。

• 7. 靶向疗法的副作用

同时还有很大的困难。 它在于这样的事实，大多数这些药物有自己的副作用，并且病人的生活往往太短，不能尝试在许多不同的选择。 这就是为什么重要的是立即分配病人这些药物，这有助于他。 也就是说，从已经存在并将很快出现在市场上的各种药物，必须选择适合于特定患者。 最合理的，在我看来，它可以使用分子医学系统的方法，慷ously地使用生物信息学的方法，一种分子肿瘤学的未来。