神户大学医院的一个研究小组进一步阐明了由于药物代谢酶中的基因突变而可能产生的癌症药物副作用的可能性。由高冈丰隆博士领导的研究小组还利用分子模拟分析的结果来预测副作用的可能性，从而开发了数学模型。

希望这项研究将为癌症药物副作用和治疗结果的有效预测铺平道路。这些研究结果于2019年11月15日发表在《美国科学杂志》《PLOS ONE》上。

研究背景

关于癌症治疗有效性和副作用的预测可以与药物代谢和给药时的药物有效性有关。但是，药物的代谢程度，有效性和副作用的可能性取决于个体差异。例如，在用抗癌药物伊立替康治疗结肠癌患者之前，必须对其UGT1A1进行基因分析。UGT1A1是一种酶，主要存在于肝脏中，负责处理许多化学物质，包括伊立替康。已知具有UGT1A1基因突变的患者难以代谢该癌症药物，产生严重的副作用。

近年来，遗传分析技能不断发展，UGT1A1中的新突变正在被发现。迄今为止，已经发现了约70种不同的突变。这些新发现的突变中的每一种代谢药物的能力都是未知的，因此很难准确确定对抗癌药产生不良反应的可能性。

研究方法论

高冈教授等研究人员利用分子计算机仿真分析和实验室实验(使用细胞)的结果，开发了用于UGT1A1药物代谢的以下数学模型。

他们成功地使用此数学模型来预测UGT1A1突变体以准确地代谢抗癌药的能力。使用数学方程式的预测(灰色条)与实际结果非常相似(黑色条)。

基于这些结果，该方法能够预测UGT1A1突变的药物代谢能力。希望该方法学可以在治疗之前预测癌症药物副作用的可能性，甚至对于新发现的UGT1A1突变也是如此。

进一步的研究

预期使用类似方法的进一步研究可用于预测癌症药物的有效性。高冈教授等研究人员已经使用RIKEN的K计算机进行基本分析，并且他们目前正在努力预测肺癌治疗药物的有效性。

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