癌症精准用药知识搜索系统

摘要

癌症发生率的不断升高威胁着人们健康，并且癌症的复杂性和异质性使得癌症治疗面临巨大的困难，癌症死亡率居高不下。近年来，随着测序技术的飞速发展，癌症精准医疗迎来前所未有的机遇，积累了大量精准医疗知识。但是目前病人和医生根据组学测序数据，直接利用精准医疗知识进行疾病干预还需要花费大量时间，方便快捷地根据病人组学特征推荐精准用药策略的搜索系统还有待发展。
　　本论文构建了一套癌症精准用药知识搜索系统，使用主流的分析流程从病人组学测序数据中提取组学特征，包括单核苷酸变异、可变剪切、基因融合、基因表达量等，然后根据病人组学特征快速搜索精准用药策略。搜索系统包含三个数据库和一个搜索算法:病例组学特征数据库用于存储病人组学特征;精准用药知识库整合了四大精准医疗数据源，包括我的基因组、基于癌症基因组药物敏感性数据库的精准用药预测资源、美国食品药品监督局的伴随诊断、美国国立综合癌症网络的临床实践指南;生物医学基础参考数据库用于辅助搜索过程和提供扩展信息;搜索算法用于联结这三个数据库并实现精准用药和相关知识的搜索规则。在基于胃癌病人转录组测序数据的应用实例中，搜索系统报告了包括药物伊马替尼在内的十种可能的用药策略。

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致谢

摘要

缩略词表(Abbreviations)

1 绪论

1．1 研究背景

1．1．1 癌症治疗

1．1．2 靶向治疗

1．1．3 精准医疗与转录组

1．2 研究内容

2 病例组学特征数据库

2．1 数据来源

2．2 数据库结构

2．3 数据库构建

2．4 结果小结

3 精准用药知识库

3．1 数据来源

3．1．1 Mv Cancer Genome资源

3．1．2 GDSC精准用药预测资源

3．1．3 FDA伴随诊断指南

3．1．4 NCCN临床实践指南

3．2 数据库结构

3．3 数据库构建

3．4 结果小结

4 生物医学基础参考数据库

4．1 数据库设计

4．2 数据库内容

5 搜索算法

5．1 搜索算法总体框架

5．2 数据库映射

5．3 数据库信息读取

5．4 搜索工具包

5．5 生物医学基础参考信息

5．6 参考信息搜索规则

5．6．1 癌症驱动基因突变搜索

5．6．2 拷贝数变异RACS搜索

5．6．3 高甲基化搜索

5．6．4 信号通路活动搜索

5．7 搜索用药指南

5．8 精准用药搜索规则

5．9 搜索结果报告

6 应用实例

6．1 组学特征提取

6．1．1 质量控制

6．1．2 特征提取

6．2 参考信息特征

6．3 用药指南推荐

6．4 结果小结

7 总结与展望

7．1 总结

7．2 展望

参考文献

作者简历