精准医学的目标是以更少的副作用和更高的恢复前景，为患者提供最量身定制的治疗方案。实现这一目标需要深入理解细胞机制。慕尼黑工业大学（TUM）的一组研究团队首次绘制了144种不同活性化合物与约8000种蛋白质之间的相互作用图谱。这些发现可能揭示现有药物的新意想不到的优势。
短时间内丰硕的成果
研究人员对处理细胞的144种活性物质进行了不同剂量的实验，时间持续18小时。大多数药物目前在癌症疗法中使用，或者正在进行临床试验。在提取之后，使用质谱法分析蛋白质，并且获得的结果提供了细胞反应的洞察。这个过程生成了超过一百万条剂量-反应曲线，详细描述了活性化合物在治疗过程中的影响。
这些结果已由TUM生命科学学院的蛋白质组学与生物分析教授Bernhard Küster以及研究人员Nicola Berner、Stephan Eckert等人记录在《自然生物技术》期刊中。这些数据现在通过ProteomicsDB数据库及其相应的应用程序提供给全球研究人员。
揭示现有药物的潜力
癌症突显了理解这些细胞过程的必要性；不同类型的癌症表现出多样的分子行为。这一知识对于选择有效的治疗方案至关重要，并可能为新药开发提供见解。例如，研究小组发现，HDAC抑制剂（一类特定的药物）可能削弱免疫系统，这可能影响依赖免疫反应的肿瘤疗法。
能够在没有先前意图的情况下得出这一发现，正是decryptE运作的见证。传统实验集中于特定问题，并理想地旨在提供明确的答案。相反，decryptE捕捉发生的一切，导致海量数据的生成，这些数据可以从多个角度通过数字化的方法进行分析。研究人员希望这也能推动发现常用药物的新效应。
“许多药物可能有比我们意识到的更多的效果，”Bernhard Küster指出。“以阿司匹林为例。它作为止痛药的作用广为接受，但观察显示活性成分—乙酰水杨酸（ASA）也具有抗凝血特性。如今，它常常被开给经历过中风或心脏病发作的患者。我们怀疑许多常用药物具有未被识别的效果。我们的研究旨在系统地揭示这些效果，而不是等待它们偶然被发现。”
