一项新研究发现，驱动开发特定癌症基因治疗方案非常复杂，其中的关键在于如何筛选对症的药物。
由美国马萨诸塞州波士顿丹娜-法伯癌症研究所计算生物学家John Quackenbush领导的研究小组，对两项研究的数据进行了对比分析，该研究旨在检验药物是否能在不同的培养菌中有效对抗癌症细胞系的生长。在所有的组合测试中，两项研究对15种药品和471组细胞株进行了检查。这两项研究同时还分析了这些细胞的遗传特性，例如DNA的突变及基因表达，从而监测有多少RNA相应基因是由这些细胞制造的。
这项研究结果在癌症靶向药物领域具有举足轻重的作用，该领域旨在发现药物攻击肿瘤的精确的遗传特性。但是在《自然》杂志的一篇新论文中，Quackenbush和同事说，原始研究的数据可能并不像app家希望的那样有用，因为论文中的研究给出了与之相冲突的答案。
Quackenbush说：“这是一个警示。我们需要在如何界定表型上非常谨慎，例如病人是否可能对药物有不良反应或是否会出现与预期相反的事件，因为如果不了解这些情况，我们在推进个性化医疗上就不会有好的措施。”
这两项研究使用不同的方法来确定是否癌症细胞系容易受到特定的药物影响。Quackenbush和同事使用了多种技术分析研究结果，最后发现在两项研究的15种药物中，只有两三种表现相似。在某些注册中，一种药物在细胞系分类中界定为敏感药物，但另一项研究却给出相反的结论。
Quackenbush的分析在研究人员如何在癌症药物研发以及面对大规模药物筛查数据中推进个性化医疗引发了激烈的讨论。宾夕法尼亚州生物技术制药商Tetralogic首席app官Glenn Begley呼吁关注再现性药物开发中存在的问题，他说，该论文为我们上了“重要的一课”。（来源：明升中国app报 杨济华）