计算与定量医学是什么？癌症科研究离不开「大数据」

「如果我们能将火星探测器精准降落在数百万英里以外的地点上，那么我们也能够将药物直接作用于体内癌症的确切位置。」——这就是希望之城计算和定量医学系主任 Nagarajan Vaidehi 博士所追求的愿景。

Nagarajan Vaidehi
Ph.D.

Nagarajan Vaidehi 博士目前正在领导成员探索癌症治疗的新领域。你可能会有些不能理解的是，Vaidehi 博士的团队汇聚了形同美国宇航局一般的科学家：他们当中有数学家、工程师、物理学家和人工智能专家，并形成了四个分部：生物统计、健康分析、信息学和数学肿瘤学。

Vaidehi 实验室已经取得了一些令人兴奋的重大突破。根据去年在美国国家科学院院刊出版的一项研究，百时美施贵宝（世界财富 500 强之一）和勃林格殷格翰（世界上最大的私有制药企业）正在创造新一代药物，可以大大减少阿片类和治疗高血压、2 型糖尿病和其他疾病的药物产生的副作用。

今年，他们在《自然》杂志上已经发表了两项备受瞩目的研究，而 Vaidehi 实验室的研究员 Ning Ma 博士在这两项研究中都发挥了重要作用。目前还有四篇论文正在审阅中。

计算和定量医学部运作模式

Vaidehi 博士所在的计算和定量医学部一个关键的组成部分就是利用来自多种来源的大量信息（从肿瘤组织的基因组学到匿名收集的个人患者记录细节），对大数据进行整合和分析。

这些数据是开发更新升级药物的重要因素。

Vaidehi 博士表示:「基因组数据可以向我们展示 RNA 是如何转化为可能导致癌症的蛋白质和突变的，这为研制副作用更少的新型高靶向药物铺平了道路。」

物理学也在他们的研究中发挥着关键作用，它使研究人员能够建立癌细胞在蛋白质、DNA 和脂类拥挤环境中的行为模型。

对此，她解释道：「就像牛顿根据质量和引力来模拟和预测行星绕太阳运动的定律一样。根据同样的规律，你可以计算出在蛋白质和所处环境中原子之间的力，以及随着时间的推移这些力是如何改变原子的三维形状。」

这不仅对开发新药很重要，而且对个体化医疗也有着重大影响。

通过对来自大量患者的大数据以及来自单个患者的医疗和基因组数据进行分析，我们可以预测一种类型的疗法将如何影响患者的治疗效果，帮助医生就正确的治疗方案做出更明智的决定。

B 细胞急性淋巴细胞白血病取得新突破

2020 年 11 月 4 日，国际同行评议期刊《自然》发表了一篇由耶鲁大学医学院 Markus Muschen 博士与 Vaidehi 博士合作撰写的新论文。他们的研究开辟了一项治疗 B 细胞急性淋巴细胞白血病的新突破。

他们发现，IFITM3 蛋白（干扰素诱导跨膜蛋白）在 B 细胞白血病和淋巴瘤的进展中起着重要的信号传导作用。这是关于 IFITM3 功能的新发现，此前只知道它能保护 B 细胞免受病毒感染。

Vaidehi 博士表示:「既然我们已经确定了目标蛋白，我们将寻找抑制该蛋白或激活 IFITM3 信号通路中其他蛋白的小分子。」《自然》杂志的审稿人称这项研究是「一项百科全书式的工作」，是在探索治疗这种疾病有效高靶向药物道路上的重大飞跃。

揭秘神奇的酵母蛋白

去年 12 月份，Vaidehi 博士发表在《自然》杂志上的另一篇论文，与英国剑桥市医学研究委员会分子生物学实验室的 Christopher Tate 博士合作完成。 

这项研究揭开了酵母蛋白 GPCR Ste2 的结构之谜。GPCR Ste2 被用作复制许多疾病，特别是神经退行性疾病的模型。在剑桥实验室，晶体学家曾使用低温电子显微镜揭示了这种蛋白质的结构，但图像上还是缺失了部分蛋白。

Vaidehi 博士说:「这就像看一张照片，照片上的人头部模糊不清，没法看清楚。因此我们建立了模型，展示出它原本的样子，帮助他们解决了这种蛋白质的完整结构。」

这不仅可以用于制造抗杀菌剂，还可以作为开发其他疾病治疗方法的模型系统。

激活 G 蛋白、绘制细胞信息传输路径…癌症治疗的未来在哪里？

其中一项与位于教堂山的北卡罗来纳大学合作的研究，重点关注的是充当开关、将信号从细胞外部传递到细胞内部的 G 蛋白。

研究人员采用了计算方法来解释如何在细胞环境下激活 G 蛋白。这项研究最令人兴奋的地方在于，它提出了一种普遍的激活机制，可以帮助开发出更有效、毒性更小的药物来治疗多种疾病。

目前还有另外三篇论文正在审核中，准备发表。这些论文基于一种新的计算方法，可以提取任何氨基酸，并绘制出从细胞外到细胞内的信息传递路径。

「这些信号蛋白有点像手机信号塔。」Vaidehi 波斯表示。「如果信息必须从波士顿传输到洛杉矶，我们需要一种算法来计算出为了达到最快的通信速度，沿途需要建造多少个发射塔。」

她的团队使用与电话公司相同的数学分析方法，通过算法和模拟来确定蛋白中哪些氨基酸参与了信号从细胞外传递到细胞内的过程。

「因此，我们不仅知道癌细胞中的某种蛋白发生了突变，我们还可以确定引起突变的信号，并制造出抑制突变的药物。」

Vaidehi 博士对 G 蛋白偶联受体特别感兴趣，将其描述为人类系统中最大的药物靶标超家族。

她把这些研究称为「基础科学」，但它们绝不简单。它们是新一代高针对性、最低毒性治疗方法诞生的基础。

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封面图来源：站酷海洛

编辑： dxy_m4jq72c8    来源：希望之城