一项由布赖顿和萨塞克斯医学院（BSMS）研究人员主导的近期研究介绍了一种创新方法，用于预测扩散性大B细胞淋巴瘤（DLBCL）患者治疗的有效性，这是一种常见的血癌形式。
研究人员利用基因组测序数据为个别患者开发个性化的模拟，以评估基因突变如何影响癌细胞行为。这种方法有可能催生个性化医学，改变临床决策并推进多种血癌的护理。
由西蒙·米切尔博士领导的团队专注于利用DLBCL患者的基因组数据模拟特定突变对癌细胞信号通路的影响。与传统方法将患者按突变类型分组不同，他们的个性化模拟根据突变如何影响复杂信号网络来对患者进行分类。
研究表明，这些模拟能够准确识别不同预后（差、中等和良好）的患者，涵盖了各种数据集。通过整合基因组测序数据，这些模拟提供了可靠的预测，尽管存在基因变异。在数据集增大时，预测的准确性得到了提升，强调了将分子网络知识整合到分析中的重要性。
米切尔博士强调了基因测序在诊断DLBCL中的重要性，以提高患者预后。随着测序成本的降低，这一方法有可能成为标准诊断实践，有助于识别能够从替代治疗中受益的患者。
来自白血病英国的西蒙·里德利博士称赞这项研究在个性化癌症治疗方面的进展。通过使用计算建模分析基因组数据，可以为更准确的预后预测开发量身定制的治疗策略。
研究中展示的计算建模技术可以扩展到其他具有遗传异质性的癌症类型。随着基因组数据和计算工具的发展，个性化模拟可能在根据个人基因组特征量身定制治疗中发挥关键作用，从而改善患者的治疗结果。
