当细胞中的遗传突变导致肿瘤的异常生长时，会出现癌症。一些癌症药物通过靶向针对一般形式的突变蛋白质（因为编码它们的基因发生突变）来攻击肿瘤细胞。然而，目前仅已确定了一小部分对癌症有显著促进作用的突变。

日前，马里兰大学的托马斯·彼得森及其同事开发了一种新的统计分析方法，使用癌症患者的遗传数据来发现致癌突变。与以前关注个别基因突变的研究不同，新方法解决了相关蛋白家族共享的类似突变，可确定数以千计的之前被忽视的（尽管罕见）可能有助于癌症生长的遗传突变。这项研究发表在《 PLOS 计算生物学》杂志上，为研发新药铺平了道路。

具体来说，新方法重点集中在被称为蛋白质结构域的蛋白质的亚组分中的突变上。即使不同的基因编码它们，不同的蛋白质可以共享共同的蛋白质结构域。该新策略利用蛋白质结构域和功能的现有知识来确定蛋白质结构域内位置更突出的肿瘤。

使用这种新方法，研究人员确定了数千种罕见的肿瘤突变发生在与其他肿瘤的其他蛋白质中发现的突变相同的结构域位置——暗示着它们可能参与癌症的发生。

Maricel Kann 研究的资深作者说：“也许只有两名患者在特定蛋白质中有突变，但是当你意识到这一区域与癌症患者其他蛋白质的突变位置完全相同时，你就意识到重要的是研究这两个突变。

研究人员已经提出术语“oncodomain”是指更可能含有致癌突变的蛋白质结构域。 Oncodomains 的进一步研究可以帮助药物开发：“因为这么多蛋白质的结构域是相同的，”Kann 说，“单次治疗可能会解决广泛的突变型蛋白质引起的癌症。”

参考文献：

Oncodomains: A protein domain-centric framework for analyzing rare variants in tumor samples. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1005428

来源：来宝网