研究人员开发的一种新模型可以预测在化疗期间患者血液状况和骨髓产生严重不良影响的风险。

在癌症治疗期间，既摆脱了肿瘤细胞，同时又不会引起严重的副作用，这是非常困难的。

肿瘤细胞的共同特征之一是它们以不受控制的方式快速生长。因此，用于治疗癌症的化学疗法药物被设计用来杀死快速生长的细胞。但是这种治疗方法也杀死了迅速生长的正常细胞。较敏感的组织之一是骨髓，其中迅速形成各种类型的血细胞。接受吉西他滨和卡铂药物联合治疗的肺癌患者中，大约有25％在标准治疗期间会产生危及生命的副作用。在这些情况下，必须停止治疗。

我们知道，遗传因素在这些治疗的反应中起作用。许多基因之间可能产生复杂的相互作用。因此，进行这项研究的科学家们调查了是否存在遗传学特征，可用于鉴定治疗中出现严重副作用的高风险患者。这将使他们从一开始就更准确地适应个体的治疗：对副作用风险低的患者可以给予更高的剂量，能更好的用于治疗癌症，而对风险最高的患者可以进行另一种治疗。

这项研究发表在npj Systems Biology and Applications中，是药物遗传学和生物信息学研究人员之间的合作。他们确定了接受吉西他滨/卡铂治疗的96例非小细胞肺癌患者的完整DNA序列。用这种方式对整个基因组进行测序可提供数百万种变异的可能。

研究人员首先组成了一个由215个紧密相连的基因组成的网络。在以前的研究中，该网络丰富了与这些药物相关的基因。下一步是将基因网络中的遗传变异数量减少到62个。研究人员证明，该模型可将患者分为两组，一组是发生严重副作用的可能性较高的患者，另一组则较低。

该预测模型必须在进一步研究中进行测试，然后才能在临床中使用。越来越多先进的基因分析方法被引入瑞典医疗体系，从长远来看，有可能可以同时分析许多基因。

“我们要努力在翻译生物信息学中建立标准，并表明相同类型的方法可以在几种医疗情况下使用。这里的患者信息可能看起来很少，但我们至少证明了这种方法可以用来预测副作用带给患者的严重程度”，研究人员们说。