活细胞含有数以万计的基因，这些基因可作为使蛋白质细胞生存所需的指导指南。这些基因以高度协作和相互依赖的方式发挥作用，科学家们早就知道，一个基因表达的变化会影响其他基因的功能。这些相互依赖性可以影响细胞的生存能力。

在一项新的研究中，马里兰大学和国家癌症研究所的科学家确定了12种不同类型的基因对相互作用，其中两种基因中不同水平的表达与癌症患者的存活率相关。该结果发表在2019年7月23日的Cell Reports期刊上，表明参与这种配对相互作用的基因可以为癌症治疗提供新的靶点。

“依靠特定的癌症脆弱性，例如特定的突变基因与其他基因的功能关系，可能是治疗癌症的有效方法，”该研究的资深作者Sridhar Hannenhalli说，他是UMD细胞生物学和分子遗传学系教授。

这种方法已经在一种称为合成致死性的基因对关系中进行探索，其中两种基因的失活对细胞是致命的，但是一种基因本身的失活不是。在突变使一个基因失活的癌细胞中，抑制伴侣基因的药物对癌细胞是致命的，但对第一个基因正常表达的健康组织具有极小的影响或没有影响。

除了合成致死性之外，这项新工作揭示了广泛的重要基因对关系。这些新关系中的许多关系在研究人员的数据中比合成杀伤力更为丰富，这意味着它们可能为癌症治疗提供更多潜在的靶点。

“我们的工作扩展了战略的潜在范围，迄今仅限于合成杀伤力，通过概括利用遗传相互作用的概念，包括许多其他未开发的基因对关系，”Hannenhalli说，他在大学联合任命马里兰高级计算机研究所(UMIACS)。“我们相信这为将来使用计算方法识别和研究其他类型的遗传相互作用奠定了基础。”

本文提出了一种新的，数据驱动的方法，用于识别可能影响癌症患者结果的基因相互作用，Hannenhalli与前UMD研究生Assaf Magen(博士'19，计算机科学)合作开发了该方法，该研究的第一作者研究和Eytan Ruppin，现任国家癌症研究所和UMD生物信息学和计算生物学中心主任。

使用代表18种不同癌症类型的5,288个肿瘤的数据，研究小组确定了六种相互作用，其中一对中的每个基因可以在低，中或高水平表达。然后他们认为这些组合中的每一种都可能与患者存活的“阳性”或“阴性”结果相关联。这使潜在的基因对关系类型的总数达到12。

研究人员使用一种新颖的计算策略，在其数据集中评估了所有可能的基因组合。在1.63亿个潜在的基因对中，研究人员发现了近72,000个与阳性或阴性患者存活相关的基因对相互作用。在涉及这些相互作用的基因中，已知很大比例参与细胞分裂和增殖，这与癌症有明显的联系。

根据Hannenhalli的说法，确定基因对关系可以帮助科学家理解为什么某些基因的突变导致一个组织中的癌症而不是另一个组织中的癌症，因为它们的相互作用的伙伴可能在不同类型的组织中表达不同。同样，基因对关系可以解释为什么某些药物对一名患者有效而另一种患者无效。这些关系也可能有助于研究人员识别某些癌症的亚型，如乳腺癌，这可能有助于预后和治疗。

利用他们对基因对相互作用的研究结果，与仅使用单个基因表达的传统方法相比，研究人员能够更好地预测肿瘤基因表达数据中的患者结果。