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本文摘要：在7月7日在线公开发表的Cell上的一篇文章中，研究人员较为了患者肿瘤和癌细胞系由中的基因突变，并检测了这些细胞系对化疗药物的反应。通过分析这些数据集的在哪些地方重合，研究者需要开始在大规模上预测哪些药物将更佳地抗击癌症。 关于癌症过程的基因突变，科学家于是以开始累积可观的数据集。 这不会让精准医疗更为系统化。在7月7日在线公开发表的Cell上的一篇文章中，研究人员较为了患者肿瘤和癌细胞系由中的基因突变，并检测了这些细胞系对化疗药物的反应。
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在7月7日在线公开发表的Cell上的一篇文章中，研究人员较为了患者肿瘤和癌细胞系由中的基因突变，并检测了这些细胞系对化疗药物的反应。通过分析这些数据集的在哪些地方重合，研究者需要开始在大规模上预测哪些药物将更佳地抗击癌症。 关于癌症过程的基因突变，科学家于是以开始累积可观的数据集。
这不会让精准医疗更为系统化。在7月7日在线公开发表的Cell上的一篇文章中，研究人员较为了患者肿瘤和癌细胞系由中的基因突变，并检测了这些细胞系对化疗药物的反应。通过分析这些数据集的在哪些地方重合，研究者需要开始在大规模上预测哪些药物将更佳地抗击癌症。 上万肿瘤样本与上千细胞系数据 WellcomeTrustSanger研究所的癌症生物学家MathewGarnett说道：我们现在所做到的，本质上是一个找到的过程。
对于我们将如何用于类似的药物来靶向特殊人群，这是一个产生令人兴奋的新点子的开始。几年前这种类型的研究是不有可能的，因为我们那时还没测得充足数量病人的肿瘤序列。 在研发新的抗癌药物时，研究人员一般来说首先依赖实验室的癌症细胞系。
Sanger研究所的肿瘤临床医生和研究人员UltanMcDermott说道：你不有可能在一个病人中检验上百种药物。但你可以用细胞系来做到将细胞系曝露在有所不同的药物下想到哪一个更加脆弱一些。 这些细胞系有多相似实际在人类肿瘤中再次发生的情况还是不确切的。
之前利用癌细胞系由对药物反应的建模都还是在比较较小的规模做到的。为了调查更大范围的情况，Garnett,McDermott和他们的同事从两个公共数据集（TheCancerGenomeAtlas和theInternationalCancerGenomeConsortium）搜集了多达11000个肿瘤样本的基因信息，展开数据分析。
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