Bakgrund: Prostatacancer är en av de vanligaste cancerfallen hos män i USA och bland de främsta orsakerna till cancerrelaterade dödsfall. En särskilt virulent form av denna sjukdom är kastrationsresistent prostatacancer (CRPC), där patienter inte längre svarar på medicinsk eller kirurgisk kastration. CRPC är en komplex, mångfacetterad och heterogen sjukdom med begränsade standardbehandlingsalternativ. Resultat: Tillväxten och progressionen av prostatacancer är en komplicerad process som involverar flera vägar. Signalnätverket som består av de integrerade beståndsdelarna i de signaturvägar som är involverade i utveckling och progression av prostatacancer är modellerat som en kombinatorisk krets. Misslyckandet i det genreglerande nätverk som leder till cancer är abstrakt som fel i motsvarande krets och Booleska kretsmodellen används sedan för att utforma behandlingar som är skräddarsydda för att motverka effekten av varje molekylär abnormitet och för att föreslå potentiellt effektiva kombinatoriska terapiregimer. Dessutom används stokastisk beräkningsmodellering för att identifiera potentiellt sårbara komponenter i nätverket som kan fungera som livskraftiga kandidater för läkemedelsutveckling. De resultat som presenteras häri kan bidra till utformningen av vetenskapligt välgrundade riktade behandlingar som kan användas för behandling av prostatacancer patienter.
I REF tar författarna upp signalvägen för kastrationsresistent prostatacancer och den digitala metoden tillämpas för att uppnå läkemedelsupptäckt.
Towards targeted combinatorial therapy design for the treatment of castration-resistant prostate cancer
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine', 'Computer Science']}