密歇根大學和印第安納大學的研究人員發現了一個癌症的弱點。他們發現，腫瘤細胞使其不受控制的生長方式也是一個弱點，可以利用它來治療癌症。他們的機器學習算法可以識別只有腫瘤細胞使用的備份基因，使藥物可以精確地針對癌症。

研究人員用小鼠來展示他們治療卵巢癌的創新精準醫學方法。此外，揭示這些弱點的細胞行為在大多數癌症中都很常見，這意味著這些算法可能為各種癌症產生優越的治療計劃。

密歇根大學生物醫學工程博士研究員Abhinav Achreja和生物醫學工程博士副教授Deepak Nagrath在北校園研究中心（NCRC）的生物工程實驗室從事卵巢癌細胞研究。信

“這可能會徹底改變精準醫療領域，因為靶向藥物只會影響和殺死癌細胞，而放過正常細胞，”密歇根大學生物醫學工程副教授、發表在《自然-代謝》上的這項研究的高級作者Deepak Nagrath說。”大多數抗癌藥物會影響正常組織和細胞。然而，我們的策略允許具體針對癌細胞”。

這種方法被稱為附帶致死性，它涉及利用從癌細胞拋棄的基因中獲得的信息來識別其弱點。人體配備了各種防禦癌症的措施。癌細胞過去有抑制性基因，防止它們擴散。然而，這些細胞有一個聰明的應對策略；它們只是刪除了包含這些抑制基因的一部分DNA。

在這樣做時，細胞通常會失去其他生存所需的基因。為了避免死亡，細胞會找到一個類似物–可以發揮類似功能的基因。通常，有一個或可能有兩個基因可以介入並執行相同的功能以保持細胞的活力。

如果醫學家能確定正確的類屬基因，並以關閉其對細胞的重要功能的方式將其作為目標，會怎麼樣呢？

“當沒有被刪除的代謝基因的直接替代物時，我們的算法使用癌細胞代謝的數學模型來預測它們可能使用的旁系代謝途徑，”UM生物醫學工程的研究員和研究論文的主要作者Abhinav Achreja說。”這些代謝途徑對癌細胞很重要，可以有選擇地將其作為目標”。

攻擊代謝途徑本質上是關閉了細胞的能量來源。在檢查卵巢癌細胞時，馬薩諸塞州大學的研究小組將目標鎖定在一個基因上，即UQCR11，該基因經常與一個抑制性基因一起被刪除。UQCR11在細胞呼吸中起著至關重要的作用–細胞為了生存而分解葡萄糖獲得能量。

這一過程的紊亂會導致線粒體中一種重要的代謝物NAD+的嚴重失衡，而線粒體是細胞進行呼吸的地方，儘管困難重重，卵巢癌細胞仍然依靠它們的備份計劃而繼續茁壯成長。

馬薩諸塞大學的算法正確地梳理了多種選擇，並成功地預測出缺少UQCR11的細胞將轉向基因MTHFD2作為其NAD+的備份供應一方。

印第安納大學醫學院的研究人員在實驗室中幫助驗證了這些發現。這個由醫學教授Xiongbin Lu領導的團隊開發了帶有缺失的卵巢癌的基因改造細胞和動物模型。測試的六隻小鼠中，有六隻顯示出癌症大大緩解的情形。