2016年，醫(yī)生邀請(qǐng)Eileen Kapotes參加一個(gè)用于她的病癥的新藥的臨床試驗(yàn)，當(dāng)時(shí)Kapotes是50多歲的一級(jí)老教師，她正在與已經(jīng)擴(kuò)散到全身的惡性乳腺癌作斗爭(zhēng)。

在過(guò)去的四年中，她嘗試了許多艱苦的治療，包括全腦放射治療，她還一直在服用乳腺癌藥物Herceptin，但她的腫瘤仍在增長(zhǎng)?，F(xiàn)在，她有機(jī)會(huì)嘗試一種截然不同的方法：一種名為ruxolitinib的藥物，最初旨在治療血液和骨髓相關(guān)的癌癥。

Kapotes的腫瘤主治醫(yī)生，西奈山醫(yī)院的Amy Tiersten對(duì)她的病人對(duì)新藥的反應(yīng)情況感到驚訝。它阻止了她的癌癥繼續(xù)惡化，而且她幾乎沒(méi)有副作用。

“我很驚訝。”Tiersten說(shuō)。

歷時(shí)十年，實(shí)現(xiàn)對(duì)癌細(xì)胞分子網(wǎng)絡(luò)建模

ruxolitinib試驗(yàn)是哥倫比亞大學(xué)系統(tǒng)生物學(xué)家Andrea Califano歷時(shí)十年的追求的產(chǎn)物。通過(guò)復(fù)雜的計(jì)算，他對(duì)催化癌細(xì)胞的分子網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行建模，并精確定位到轉(zhuǎn)錄因子蛋白作為關(guān)鍵因子，從而控制細(xì)胞內(nèi)許多基因表達(dá)。

Califano與當(dāng)時(shí)也是哥倫比亞大學(xué)的細(xì)胞生物學(xué)家JoséSilva合作，在對(duì)Herceptin產(chǎn)生耐藥性的患者群體的組織庫(kù)中選取分析了他們?nèi)橄侔颖?。分析結(jié)果表明，一種叫做STAT3的轉(zhuǎn)錄因子在那些癌癥中起著至關(guān)重要的作用。并且已知ruxolitinib抑制STAT3。

一些研究人員專注于找尋能夠?qū)е聜€(gè)體疾病的基因突變。因?yàn)槿藗冋J(rèn)為，這樣做可以幫助為每個(gè)患者確定最佳的靶向藥物。但是由于人群中致癌基因突變的多樣性，那就可能需要成千上萬(wàn)種藥物來(lái)治療不同的人。

相比之下，Califano的做法與上述方式有所不同。相反，他專注于識(shí)別少數(shù)充當(dāng)瓶頸的轉(zhuǎn)錄因子。Califano認(rèn)為，無(wú)論最初由何種基因突變導(dǎo)致癌變，通過(guò)靶向那些主要的基因調(diào)控過(guò)程，我們都可以阻止癌癥。腫瘤學(xué)家仍將需要分析每個(gè)患者的基因突變，以確定哪些調(diào)控因子會(huì)在特定的癌癥中起作用，但Califano說(shuō)，他們不需要成千上萬(wàn)種藥物來(lái)針對(duì)不同基因突變，而只需要幾十種。這是個(gè)體化醫(yī)療中的非個(gè)性化方法。

該策略啟發(fā)于Califano作為物理學(xué)家的計(jì)算能力上，他說(shuō)：“我們已經(jīng)建立了可以對(duì)每種不同腫瘤的邏輯進(jìn)行逆向推斷的算法，以便我們找到藥物的靶標(biāo)。” 他的算法是系統(tǒng)生物學(xué)的一個(gè)典型例子，它使用復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型來(lái)模擬復(fù)雜的生物系統(tǒng)，例如基因相互作用。這個(gè)領(lǐng)域引起了研究者極大的興趣，但是在現(xiàn)實(shí)中卻很少取得臨床成就。

哥倫比亞大學(xué)捐助1500萬(wàn)美元，代碼真的能治療癌癥？

2015年，Califano與他人共同創(chuàng)立了一家名為DarwinHealth的公司，該公司利用他的算法通過(guò)識(shí)別患者腫瘤中的關(guān)鍵轉(zhuǎn)錄因子并選取合適的靶向藥物來(lái)指導(dǎo)醫(yī)生。他的工作贏得了其他研究人員的稱贊，盡管有人指出這種方法僅在人體測(cè)試的早期階段，且其臨床用途仍不確定。

非營(yíng)利性生物醫(yī)學(xué)研究所Jackson Laboratory的總裁兼首席執(zhí)行官Ed Liu樂(lè)觀地認(rèn)為這種方法終將會(huì)獲得回報(bào)?！半S著我們開發(fā)出越來(lái)越精確的方法來(lái)針對(duì)靶點(diǎn)，他的算法將變得越來(lái)越有用”。

Califano的方法即將迎來(lái)一次它最大的考驗(yàn)。哥倫比亞大學(xué)已撥款1500萬(wàn)美元，用于在未來(lái)3年內(nèi)對(duì)其醫(yī)院中的3000名癌癥患者進(jìn)行試驗(yàn)，并使用DarwinHealth算法分析每個(gè)患者的癌癥并推薦個(gè)性化治療方法。“這可能是我研究中最激動(dòng)人心的時(shí)刻之一，” Califano說(shuō)，“因?yàn)樗刮覀冏罱K能夠在足夠大的規(guī)模中應(yīng)用這種方法，從而能夠從患者的藥物反應(yīng)中真正的得到一些有用的數(shù)據(jù)和信息”。

如果向癌細(xì)胞突變位點(diǎn)在整個(gè)調(diào)控網(wǎng)絡(luò)中定位太靠近上游，那么關(guān)閉故障基因?qū)⑹且豁?xiàng)艱巨的任務(wù)。但是，對(duì)于細(xì)胞遺傳電路中作為主要調(diào)控因子的轉(zhuǎn)錄因子來(lái)說(shuō)，僅使用一種藥物抑制它也將會(huì)導(dǎo)致癌變機(jī)制崩潰。

針對(duì)所有可能激活癌癥主要調(diào)控因子的突變，將需要許多藥物（A，B，C，D）。單一藥物（X）用于靶向關(guān)鍵調(diào)控因子就可以達(dá)到相同的效果。

1958年秋天，一位名叫Fran?ois Jacob的年輕科學(xué)家來(lái)到巴黎巴斯德研究所和他的同事Jacques Monod，提出了關(guān)于遺傳機(jī)制如何控制細(xì)胞行為的假說(shuō)。這兩個(gè)人都有叛逆的性格傾向：在第二次世界大戰(zhàn)中，Jacob代表流亡的法國(guó)政府與納粹戰(zhàn)斗導(dǎo)致受傷，而經(jīng)驗(yàn)豐富的攀巖者M(jìn)onod參加了法國(guó)抵抗運(yùn)動(dòng)的游擊活動(dòng)。在接下來(lái)的幾年中，兩人一起工作，他們是第一個(gè)揭示遺傳通路想法的人。這項(xiàng)工作使他們獲得了1965年諾貝爾生理學(xué)和醫(yī)學(xué)獎(jiǎng)。

在大腸桿菌實(shí)驗(yàn)中，Jacob和Monod發(fā)現(xiàn)，取決于可利用的食物類型，這些細(xì)菌中的基因網(wǎng)絡(luò)可以改變某些酶的產(chǎn)生。當(dāng)糖乳糖豐富時(shí)，細(xì)菌會(huì)打開編碼該酶的基因來(lái)使其代謝。但是外界只能獲取葡萄糖（另外一種糖），微生物關(guān)閉了編碼該酶的基因。這是一個(gè)開創(chuàng)性的發(fā)現(xiàn)，即單個(gè)基因的表達(dá)活性可以（通過(guò)調(diào)控）被增強(qiáng)或者抑制。

隨后幾十年的實(shí)驗(yàn)幫助揭示了如何發(fā)揮這種控制作用的細(xì)胞機(jī)制。一個(gè)關(guān)鍵因素是轉(zhuǎn)錄因子，是一種增強(qiáng)或抑制其他基因活性的蛋白質(zhì)。單個(gè)細(xì)胞的基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)要比Jacob和Monod所揭示的（大腸桿菌中的調(diào)控網(wǎng)絡(luò)）要復(fù)雜得多。人類基因組包含20,000個(gè)基因，其中大約有1500個(gè)產(chǎn)生轉(zhuǎn)錄因子。這些基因構(gòu)建的系統(tǒng)組成了一個(gè)包含開關(guān)基因的復(fù)雜調(diào)控網(wǎng)絡(luò)。

Califano認(rèn)為，如果他能夠確定癌癥的關(guān)鍵開關(guān)，那么他也許能夠關(guān)閉驅(qū)動(dòng)其災(zāi)難性增值的遺傳突變基因。在1986年完成物理學(xué)家培訓(xùn)后，IBM招募了他參與計(jì)算機(jī)視覺和人工智能領(lǐng)域的前沿項(xiàng)目。但是IBM設(shè)施的建筑規(guī)范使Califano無(wú)法建立實(shí)驗(yàn)室來(lái)滿足他對(duì)生物學(xué)的研究興趣。

于是他在2000年離開，并于2003年去到哥倫比亞。在他到達(dá)的那一天，他開始編寫代碼來(lái)解決癌癥難題。

407個(gè)轉(zhuǎn)錄因子可能在癌癥中起到關(guān)鍵作用

如今，他算法的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來(lái)自一種稱為RNA測(cè)序（RNA-seq）的方法。該方法通過(guò)對(duì)RNA分子進(jìn)行測(cè)序來(lái)衡量細(xì)胞內(nèi)的基因活性，因?yàn)镽NA分子會(huì)在基因激活或抑制后產(chǎn)生。通過(guò)算法處理大量的RNA-seq數(shù)據(jù)，以揭示與健康組織相比，哪些基因在癌癥中表達(dá)過(guò)度或表達(dá)抑制。然后，該算法使用復(fù)雜的方程式推斷基因相互作用的模式，并鎖定其中影響最大的轉(zhuǎn)錄因子。

尋找癌癥的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素并不容易。在2018年對(duì)9000多個(gè)樣本的分析中，這些樣本報(bào)告了近150萬(wàn)個(gè)突變?；蛟阱e(cuò)綜復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)和反饋回路中相互影響，微小的基因變化相互作用誘發(fā)癌變的方式非常之多。

Califano說(shuō)：“據(jù)說(shuō)，一個(gè)腫瘤中可能有1000個(gè)可以引發(fā)癌癥的基因位點(diǎn)，因此潛在的癌癥突變組合數(shù)量會(huì)比比宇宙中原子還多?！?/p>

制藥行業(yè)無(wú)法為每種獨(dú)特的組合生產(chǎn)新藥。相比之下，1980年至2018年間，有126種新的抗癌藥物獲得了美國(guó)食品藥品監(jiān)督管理局（FDA）的批準(zhǔn)。因此，精準(zhǔn)定位誘發(fā)癌變的關(guān)鍵調(diào)控因子是如此重要。

在哥倫比亞大學(xué)，他與他的前博士后研究員Mariano Alvarez合作開發(fā)了通過(guò)這些網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分類的更有效算法。目前的一種叫做VIPER（通過(guò)豐富的調(diào)節(jié)子分析來(lái)虛擬推斷蛋白質(zhì)活性的簡(jiǎn)稱），已被用于數(shù)十項(xiàng)有關(guān)復(fù)雜且相互關(guān)聯(lián)的遺傳網(wǎng)絡(luò)在膀胱癌，前列腺癌和肺癌中作用機(jī)制的研究。

Califano及其同事最近使用VIPER算法在美國(guó)政府資助的數(shù)據(jù)庫(kù)Cancer Genome Atlas中篩查了來(lái)自10,000多個(gè)個(gè)體腫瘤樣本的RNA-seq數(shù)據(jù)。研究小組發(fā)現(xiàn)，不同類型的癌癥比以前認(rèn)為的有更多共同作用點(diǎn)。

這項(xiàng)分析目前正準(zhǔn)備發(fā)表，在所有癌癥樣本中，至今已鑒定出407個(gè)轉(zhuǎn)錄因子可能在癌癥中起到關(guān)鍵作用。其中只有20到25個(gè)基因會(huì)與任何一種癌癥都相關(guān)關(guān)-卡利法諾說(shuō)，與癌癥作斗爭(zhēng)不可能需要抑制所有這些轉(zhuǎn)錄因子表達(dá)：僅僅調(diào)控幾個(gè)結(jié)點(diǎn)就足夠了。

Liu說(shuō)，Carifano“是最早將復(fù)雜算法推廣到這領(lǐng)域的人之一，然后又有后來(lái)者效仿”。冷泉實(shí)驗(yàn)室癌癥中心主任David Tuveson補(bǔ)充說(shuō)，Carifano算法的優(yōu)勢(shì)在于，它們可以研究包括RNA和蛋白質(zhì)在內(nèi)的基因產(chǎn)物的整個(gè)網(wǎng)絡(luò)。Tuveson就在自己的研究中使用VIPER尋找胰腺癌的治療方法。

走向商業(yè)化

Califano也希望將其算法應(yīng)用于患者。將這種方法商業(yè)化的想法始于2013年，在英屬維爾京群島的海灘上。在那兒，他遇到了正在度假的Gideon Bosker，他是一名外科醫(yī)生，通過(guò)急診藥物開始，后來(lái)成功創(chuàng)立了一家醫(yī)學(xué)教育公司。兩人一拍即合，兩年后他們決定組建DarwinHealth。哥倫比亞大學(xué)將VIPER技術(shù)授權(quán)給DarwinHealth，而Bosker在初創(chuàng)時(shí)為其事業(yè)投入了140萬(wàn)美元資金。從那之后，公司的算法已經(jīng)幫助了十多個(gè)行業(yè)合作者的研究項(xiàng)目。

DarwinHealth將Califano的算法與有關(guān)藥物作用在多個(gè)基因的實(shí)驗(yàn)信息數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)合在一起，該數(shù)據(jù)庫(kù)是公司通過(guò)文獻(xiàn)和來(lái)源匯總而來(lái)。只要按照通用標(biāo)準(zhǔn)獲取患者組織，世界各地的醫(yī)生就可以將組織樣本發(fā)送至哥倫比亞病理部門，在那里從細(xì)胞中提取RNA。

該公司以1600美元的價(jià)格可以為單個(gè)在癌癥中起作用的關(guān)鍵調(diào)節(jié)子生成了一個(gè)“OncoTarget”輸出結(jié)果，同時(shí)還對(duì)現(xiàn)有的能夠抑制腫瘤中25種最活躍的轉(zhuǎn)錄因子以及能夠激活在腫瘤中沉默的25個(gè)轉(zhuǎn)錄因子的藥物進(jìn)行了更為復(fù)雜的“ OncoTreat”模型計(jì)算。該產(chǎn)品于2018年推出。

俄勒岡健康與科學(xué)大學(xué)奈特癌癥研究所精準(zhǔn)腫瘤學(xué)主任，曾幫助開拓系統(tǒng)生物學(xué)領(lǐng)域的GORDON MILLS指出，Califano的抗癌算法仍然必須克服許多障礙。MILLS說(shuō)：“人們一直懷疑我們是否能夠預(yù)測(cè)人類疾病的復(fù)雜性，”他在自己的研究中嘗試運(yùn)用Califano的算法。“已有數(shù)百種算法嘗試在面對(duì)癌癥的復(fù)雜性和異質(zhì)性時(shí)失敗，從而在其運(yùn)用于臨床之前被淘汰?！?/p>

但是Califano在一個(gè)成功的癌癥藥物：thalidomide，曲折發(fā)展過(guò)程中看到了他尋找癌癥關(guān)鍵因素的希望。在1950年代中期，該藥物作為鎮(zhèn)靜劑用于治療失眠和焦慮癥。醫(yī)生還曾給孕婦使用該藥，以防惡心。但是它造成了嬰兒嚴(yán)重的先天缺陷，包括四肢缺失和心臟問(wèn)題，被證明具有破壞性。但是，thalidomide作為一種治療麻風(fēng)病的藥物已經(jīng)卷土重來(lái)。1997年，醫(yī)生開始對(duì)這種藥物針對(duì)多發(fā)性骨髓瘤（一種影響白細(xì)胞的癌癥）的效果進(jìn)行測(cè)試。

此后，科學(xué)家們更進(jìn)一步的研究了thalidomide的工作原理。在2018年，他們發(fā)現(xiàn)thalidomide會(huì)在細(xì)胞內(nèi)部分泌一種稱為cereblon的蛋白質(zhì)復(fù)合體標(biāo)記某些轉(zhuǎn)錄因子使之失活。而在多發(fā)性骨髓瘤中，正是這些轉(zhuǎn)錄因子，IKZF1和IKZF3在基因網(wǎng)絡(luò)中起到促使癌細(xì)胞生長(zhǎng)的關(guān)鍵作用。對(duì)Califano而言，thalidomide的成功表明了尋找可以靶向癌癥主要調(diào)節(jié)因子的現(xiàn)有藥物的意義。

候選藥物稀缺。鑒于許多藥物都作用于蛋白質(zhì)酶，并具有易于找到的活性位點(diǎn)進(jìn)行靶向，但是轉(zhuǎn)錄因子缺乏這種易于靶向的位點(diǎn)，許多研究人員認(rèn)為它們難以用藥物調(diào)控。

但是Califano的Columbia實(shí)驗(yàn)室正試圖將其列出潛在藥物清單。使用帶機(jī)械臂的龐大機(jī)器輔助處理腫瘤細(xì)胞樣本，以進(jìn)行高通量篩選，研究候選藥物如何改變細(xì)胞的RNA-seq圖譜，以及這些藥物是否會(huì)逆轉(zhuǎn)主調(diào)節(jié)因子的活性。并且通過(guò)一臺(tái)價(jià)值1200萬(wàn)美元的超級(jí)計(jì)算機(jī)（大學(xué)研究人員的共享資源）在大樓地下對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

美國(guó)FDA批準(zhǔn)的生產(chǎn)治療多發(fā)性骨髓瘤的thalidomide的百時(shí)美施貴寶公司（Bristol Myers Squibb）也加入了這一行列。它已與DarwinHealth簽約，以系統(tǒng)地搜索這家制藥巨頭的化合物庫(kù)，尋找可能靶向關(guān)鍵調(diào)節(jié)因子的其他化合物。

北京腫瘤醫(yī)院確認(rèn)也將使用該技術(shù)輔助治療

DarwinHealth的方法依據(jù)還來(lái)自于西奈山伊坎醫(yī)學(xué)院的Samir Parekh及其國(guó)際合作者的最新研究支持。該團(tuán)隊(duì)最近完成了一項(xiàng)臨床試驗(yàn)，以測(cè)試dexamethasone和selinexor兩種藥物的組合在用于多發(fā)性骨髓瘤的效果。該組合僅在約四分之一的患者中起作用，降低了他們血液中骨髓瘤蛋白的水平。在回溯分析中，DarwinHealth工具能夠預(yù)測(cè)哪些患者會(huì)有反應(yīng)。研究人員去年在（New England Journal of Medicine）上報(bào)道說(shuō)，通過(guò)評(píng)估12位患者的RNA-seq數(shù)據(jù)，該工具確定了實(shí)際5位受益于這種藥物的患者中的4位以及實(shí)際7位未受益于這種藥物的患者中的6位。

蒙特利爾大學(xué)Morgan Craig研究使用計(jì)算方法識(shí)別新藥，他認(rèn)為了解分子網(wǎng)絡(luò)在癌癥中的作用可以促進(jìn)個(gè)體化醫(yī)療的發(fā)展。Craig解釋說(shuō)，像DarwinHealth所使用的算法“可能不會(huì)立即取代臨床方法”，“但這絕對(duì)是朝著更系統(tǒng)地進(jìn)行藥物靶向識(shí)別邁出的一步”。

DARWINHEALTH并未進(jìn)行臨床試驗(yàn)，但過(guò)去3年中，Carifano在哥倫比亞實(shí)驗(yàn)室中測(cè)試了該公司的算法。研究人員分析了來(lái)自100多個(gè)癌癥患者的活檢樣品中的RNA-seq數(shù)據(jù)，以確定主要的調(diào)節(jié)因子，并給出了通常不考慮使用的藥物（就像DarwinHealth的商業(yè)服務(wù)一樣）。

在幾十個(gè)案例中，研究人員隨后在移植有患者腫瘤的小鼠中測(cè)試了該藥物，以確認(rèn)該藥物如預(yù)期的那樣干預(yù)主要的調(diào)控子。對(duì)于其中的五名患者，醫(yī)生認(rèn)為可以大膽嘗試使用該算法建議的藥物。每個(gè)患者都處在癌癥晚期，且已經(jīng)對(duì)目前市面上提供的治療方案產(chǎn)生免疫。

這五名患者中有四名對(duì)建議藥物產(chǎn)生了至少一次反應(yīng)。對(duì)于患有腦膜瘤（一種可以在腦部施加致命壓力的腫瘤）的患者，該算法建議使用etoposide，一種最初設(shè)計(jì)用于治療肺癌和卵巢癌的藥物。結(jié)果，他的腫瘤停止生長(zhǎng)了一年多，然后它開始輕微反彈，在他接受了另一項(xiàng)臨床試驗(yàn)后，他的腫瘤又開始迅速生長(zhǎng)。

Califano希望在這些案例的基礎(chǔ)上，在哥倫比亞進(jìn)行的正式臨床試驗(yàn)。DarwinHealth的Oncotarget和Oncotreat測(cè)試將用于哥倫比亞大學(xué)系統(tǒng)中登記的3000名患者。最終，將由醫(yī)生委員會(huì)根據(jù)由傳統(tǒng)測(cè)序結(jié)果以及基于VIPER的算法預(yù)測(cè)到的輸出結(jié)果選擇治療的藥物。鑒于Califano在大學(xué)任職期間也擔(dān)任公司領(lǐng)導(dǎo)，DarwinHealth將不會(huì)從測(cè)試中獲取利潤(rùn)以避免任何可能存在的利益沖突。

Califano和Bosker還向世界各地的其他研究人員授權(quán)使用DarwinHealth工具，以進(jìn)行腫瘤藥物測(cè)試。今年1月，北京腫瘤醫(yī)院確認(rèn)將使用DarwinHealth的工具來(lái)輔助指導(dǎo)在臨床試驗(yàn)的患者進(jìn)行治療。主持這項(xiàng)新研究的腫瘤學(xué)家張曉天說(shuō)，如果試點(diǎn)結(jié)果有積極效用，那么這項(xiàng)研究將擴(kuò)展到其他醫(yī)院，他說(shuō)：“這些臨床研究主要集中在胃腸道腫瘤，特別是胃癌和食道癌上。”

隨著DarwinHealth方法進(jìn)入更多的臨床測(cè)試場(chǎng)所，像Kapotes這樣的更多患者將使用未曾用于自己癌癥治療中的藥物。對(duì)于像她這樣的人來(lái)說(shuō)，這可能會(huì)贏得寶貴的時(shí)間。在加入ruxolitinib試驗(yàn)后的2年多時(shí)間里，Kapotes的癌癥保持穩(wěn)定。當(dāng)掃描最終顯示出她的腫瘤又開始生長(zhǎng)時(shí)，蒂爾斯滕將她轉(zhuǎn)用了另一種剛獲得了FDA的批準(zhǔn)的藥物。

這些天，Kapotes能夠花時(shí)間享受她的退休生活和陪伴她的家人。她現(xiàn)在服用的新批準(zhǔn)藥物是通過(guò)與以往不同的機(jī)制起作用的，但是如果不是參與ruxolitinib臨床試驗(yàn)，Kapotes將永遠(yuǎn)沒(méi)有機(jī)會(huì)服用這次有效果的藥物。

Tiersten認(rèn)為：“因?yàn)樵谠囼?yàn)中，她堅(jiān)持了足夠長(zhǎng)的時(shí)間?！?/p>