用大数据打败癌症！

Credit: MIKI Yoshihito vua Flickr

「海量资料」(Big data，又称大数据)可说是目前科学(技)界的当红炸子鸡，几可和「3D列印」、「穿载科技」、「云端」等名词并列科学新闻的F4。(话说十年前最火红的科学名词是「奈米科技」，如今仍是热门的研究领域，却已不受媒体青睐。)

「海量资料」会红也不是没有塬因的，Facebook每天跟你说「你可能认识的朋友…」、购物网站告诉你「买了这个东西的人也买了….」或显示地方的妈妈们需要什么等等，背后都有海量资料在解算，来自以色列的研究团队还用海量资料来对抗癌症呢!

现代人罹癌的风险高，却苦无有效的疗方。现行的治疗方法，不论是传统化疗、放射性治疗或是靶标药物，都如七伤拳一般，伤敌一千、自损八百，即便消灭了癌症，身体也难以回到塬本的健康状态。如何只杀死癌细胞而不影响身体的正常细胞，仍然是个梦想。一个以色列团队的最新研究，把这个梦想往现实拉近了一大步，研究成果发表在生物学界知名的期刊《Cell》上，有趣的是，主要的研究人员都跨足了资讯工程的领域，因为他们用来对抗癌细胞的工具是「海量资料」的分析技术。

此研究利用一种被称为「合成致死」(Synthetic lethalit)的基因对，意指一对相对应的基因，若二者同时处于去活化状态(inactive)，则细胞就无法存活。但只要其中一个基因是活化状态(active)[注]，即便另一个去活化，细胞仍为正常存活。很像我们苏花公路的双向单线路段，若一线道封闭，管制一下还是可以通车，双向皆封，路就不通了。

(奇怪的是科学家怎么会把一个专业名词取做「合成致死」这种像二流科幻片的字眼呢?取做「二枪毙命」如何?至少可以从二流的科幻片变成不错的动作喜剧片。)

由于癌症与先天的基因缺陷或后天的基因突变有很大的关联，往往可在癌症细胞内发现去活化的基因，相同的基因在正常细胞内则处于活化状态，此时若以药物手段抑制该基因的「合成致死」配对，就可达到只杀死癌细胞而不影响正常细胞的疗效。

人类的基因组多达20000~25000组，加上基因活化/去活化的变数，产生更多的排列组合可能，来自各个实验及临床的数据形成了「海量资料」，要如何从这「海量资料」中分析出合成致死的基因对，就是本研究的主要课题。

如果二个基因是「合成致死」对，同时处于去活化状态，那么携带这对基因的细胞就已被「致死」了，相关的数据不会被纳入这个海量资料库内，所以研究团队采取反向的操作：首先，在细胞内同时去活化的基因们，彼此间一定不是合成致死对，可以将之排除;再来，研究团队比对暨有的shRNA资料库(shRNA 会抑制基因活化)，可做进一步的筛选;最后，利用合成致死基因对的另一个特性：当他们处处活化状态时，常常会同时进行产出蛋白质的动作，称做基因共表现(coexpression)，研究人员得以找出合成致死基因对的候选人。

这些以数据分析找到的合成致死基因对与已知的合成致死基因比对，有高度的相符。

一位关键的研究人员在酒醉后接受访问时表示：「塬本我想找到我跟老婆吵架的塬因，因此将会让她生气的行为当作资料库进行分析。这个研究后来失败了，因为会让老婆生气的变因太多，而且还是时间的函数。不过当时开发的软体，意外地适用于分析合成致死基因对的资料库。」(误)

研究团队同时指出，某些用于治疗其他疾病的药物，其实有抑制部份基因活化的作用，若该基因与癌细胞内的去活化基因为合成致命组，那么这些药就有用于治疗癌症的可能。

这个研究成果也开发出一片「旧药新用」的蓝海!(旧药已通过临床测试，所以发现旧药物的新用途比之开发新的药物，节省了许多成本。)

[注]：活化的基因代表会有「基因表现」(gene expression)。而基因表现的解释为基因中的DNA序列生产出蛋白质的过程。步骤大致从DNA转录成mRNA开始，一直到对于蛋白质进行后转译修饰为止。

基因的表现，首先需要将遗传资讯从DNA上转录至信使RNA，然后再通过转运RNA转译成蛋白质。

图片及文字来源：wikipedia