癌の分子薬理学への情報集約的なアプローチ

1990年以来、国立がん研究所（NCI）は、60のヒトがん細胞株のパネルに対して60,000を超える化合物をスクリーニングしています。任意の単一細胞株の50％成長阻害濃度（GI50）は、単に細胞毒性または細胞質症の指標ですが、60のそのようなGi50値のパターンは、薬物作用と薬物耐性のメカニズムに関する予期せず豊富で詳細な情報をエンコードします。各化合物のパターンは指紋のようなもので、何十億もの識別可能な可能性の中で本質的にユニークです。これらの活動パターンは、テストされた薬剤の分子構造的特徴と組み合わせて使用され、460,000を超える化合物のNCIのデータベースを探索しており、60細胞株の潜在的な標的分子と活性のモジュレーターに関する洞察を提供しています。たとえば、情報は、その活性のために無傷のP53抑制遺伝子機能に依存しない候補抗がん剤の検索に使用されています。この情報集約的な戦略が、新しい臨床的に活発なエージェントを生成する上でどれほど効果的であるかはまだ不明です。

Since 1990, the National Cancer Institute (NCI) has screened more than 60,000 compounds against a panel of 60 human cancer cell lines. The 50-percent growth-inhibitory concentration (GI50) for any single cell line is simply an index of cytotoxicity or cytostasis, but the patterns of 60 such GI50 values encode unexpectedly rich, detailed information on mechanisms of drug action and drug resistance. Each compound's pattern is like a fingerprint, essentially unique among the many billions of distinguishable possibilities. These activity patterns are being used in conjunction with molecular structural features of the tested agents to explore the NCI's database of more than 460,000 compounds, and they are providing insight into potential target molecules and modulators of activity in the 60 cell lines. For example, the information is being used to search for candidate anticancer drugs that are not dependent on intact p53 suppressor gene function for their activity. It remains to be seen how effective this information-intensive strategy will be at generating new clinically active agents.