根据个体基因组谱对抗癌药物治疗进行优先排序的新方法。

从癌症基因组数据中确定最合适的疗法是个性化癌症医学的主要挑战。医生和研究人员面临着长长的肿瘤特异性基因组变异列表，其中大多数变异体在临床上是“不可治疗的” - 这意味着它们的生物学作用未知或与肿瘤生物学无关。此外，目前已知的癌症驱动基因列表具有临床局限性，因为这些基因的基因组改变对于肿瘤发展，肿瘤细胞生长和存活可能是必需的，但是相同的基因可能不能通过目前的疗法靶向。

这种情况需要新的生物信息学方法来解释基因组改变，评估其临床相关性和药物可行性，并提供优先的基于证据的定制抗癌疗法列表，以促进临床决策。

介绍PanDrugs

我们开发了PanDrugs，这是一种新型数据驱动方法，可根据癌症患者的生物学和临床相关性以及治疗干预的机会来评估癌症患者的基因组谱。该方法扫描PanDrugs数据库(PanDrugsdb)并返回由用户提供的基因组变体(或基因)列表估计的优先候选药物和可靶向基因。

PanDrugs通过合并两个评分进行操作，这些评分整合了各种临床，生物学和药理学来源，以提出量身定制的抗癌疗法。基因评分(GScore)基于支持基因临床意义的证据水平及其在癌症中的生物相关性和药物评分(DScore)估计药物反应和治疗适应性。

与当前工具相比，另一个独特的功能是扩大搜索空间以提供治疗选择。换句话说，PanDrugs建议直接靶标的治疗(例如，有助于疾病表型的基因并且可以直接被可用药物靶向)和生物标志物(例如可以预测药物反应但蛋白质产物不是药物靶标的基因)本身)。

然而，PanDrugs还整合了基于系统生物学知识的层，该层自动检查生物电路，将癌症候选基因列表之外的癌症候选疗法扩展到整个可药物途径。这种新颖的“通路成员”策略扩展了癌症患者的治疗机会，并开辟了个性化医疗的新途径。在这篇文章中，我们应用这一策略来说明没有可药物治疗的癌症因子改变基因的前列腺癌，乳腺癌和结直肠癌患者将如何受益于临床实践中使用的治疗。

PanDrugs数据库本身代表了一个有价值的公共资源。该数据库是从着名的靶向治疗药物到临床前药物的最大药物靶标协会公共库。当前版本的PanDrugsdb集成了来自24个主要来源的数据，并支持> 56,000个药物 - 目标关联。PanDrugs和PanDrugsdb都是开源的，可在http://www.pandrugs.org上完整获得。

翻译应用程序

PanDrugs通过提供研究癌症患者分子谱的方法来支持临床决策，并且可以使用医疗机构中的其他变异分析软件轻松实施。PanDrugs被广泛用于分析我们机构中产生的患者的测序数据并提出治疗方法 - 我们的基因组医学文章中描述了其中的一个例子。

此外，PanDrugs已经系统地应用于来自TCGA项目的7,069名患者的队列中，这些患者对应于20种不同的肿瘤类型。可以在PanDrugs网站上以交互方式访问完整结果。

PanDrugs的观点

个性化癌症治疗仍在迈出第一步。在它成为常态之前，医院需要快速，可重复，平易近人和低成本的计算方法来检测改变的基因，解释这些改变的生物学和临床影响，根据患者的基因组谱建立治疗指导并获得知识 - 通过健康记录数据挖掘推动临床评估。

PanDrugs是第一种在多基因标记，分子途径背景和药理学证据支持的合理框架下系统推断新型靶向治疗的方法。

尽管PanDrugs为计算机处方提供了一种有价值的方法，但我们的方法受到缺乏大型纵向精密医学研究以及可获得的医疗记录的限制。此类研究对评估和验证药物提案以及改进计算机处方算法至关重要，这些算法考虑了其他因素，如给药方式，组合疗法，药物重新定位和副作用。还需要进一步努力通过开发更有效的药物和预期耐药性来改善癌症治疗。

如今，为了在医院环境中广泛建立精准医学，需要解决重大挑战;然而，PanDrugs提供了生物标记物作为治疗结果的预测工具和它们在临床环境中的实际应用之间缺失的联系之一。

作者要感谢PanDrugs用户发送有价值的建议来改进方法。他们还鼓励癌症研究人员和医生自己尝试PanDrugs并发送反馈，使其更接近日常临床实践。

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