從大規模泛癌擾動篩選中發現合成致死相互作用

癌癥治療的發展受藥物靶標有限的限制。潛在的候選藥物靶標可以基于合成致死（SL）的概念來鑒定。合成致死是指一對基因，其中任一基因單獨出現畸變都是非致死性的，但同時出現畸變對細胞是致死性的。在這里，研究人員提出了R中的合成致死識別（SLIdR），這是一種用于從大規模擾動篩選中識別合成致死對（SL對）的統計框架。SLIdR 成功地預測了SL對，即使樣本量較小，同時最大限度地減少了假陽性靶標的數量。研究將SLIdR應用于Project DRIVE數據，發現已建立的和潛在的泛癌和癌癥類型特異性SL對，與文獻和藥物反應篩選數據的結果一致。該研究通過實驗驗證了肝細胞癌中2種預測SL對的相互作用（ARID1ATEAD1和AXIN1-URI1），從而證實了SLIdR鑒定潛在藥物靶標的能力。