２０１８年９月 第４２卷第５期 安徽大学学报（自然科学版） Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ａｎｈｕｉ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（Ｎａｔｕｒａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｓｅｐｔｅｍｂｅｒ ２０１８ Ｖｏ１．４２ Ｎｏ．５ ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００—２１６２．２０１８．０５．０１１ Ｔｈｅ ＯｎｃｏＰＰｉ ｎｅｔｗｏｒｋ：ｃａｎｃｅｒ－ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ ｐｒｏｔｅｉｎ—ｐｒｏｔｅｉｎ ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ ｎｅｔｗｏｒｋｓ ｆｏｒ ｔｈｅｒａｐｅｕｔｉｃ ｔａｒｇｅｔ ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ ＦＵ Ｈａｉａｎ （Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ ｏｆ Ｐｈａｒｍａｃｏｌｏｇｙ，Ｅｍｏｒｙ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｍｅｄｉｃｉｎｅ，Ａｔｌａｎｔａ，Ｇｅｏｒｇｉａ ３０３２２，ＵＳＡ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｓ ｇｅｎｏｍｉｃｓ ａｄｖａｎｃｅｓ ｒｅｖｅａｌ ｔｈｅ ｃａｎｃｅｒ ｇｅｎｅ ｌａｎｄｓｃａｐｅ，ａ ｄａｕｎｔｉｎｇ ｔａｓｋ ｉｓ ｔｏ ｔｒａｎｓｌａｔｅ ｔｈｅｓｅ ｅｎｏｒｍｏｕｓ ｖｏｌｕｍｅｓ ｏｆ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｉｎｔｏ ｅｆｆｉｃａｃｉｏｕｓ ｇｅｎｏｍｉｃｓ—ｂａｓｅｄ ｔｒｅａｔｍｅｎｔｓ ｆｏｒ ｃａｎｃｅｒ ｐａｔｉｅｎｔｓ．Ｔｏ ａｄｄｒｅｓｓ ｔｈｉｓ ｃｈａｌｌｅｎｇｅ，ｔｈｅ ＮＣＩ Ｃａｎｃｅｒ Ｔａｒｇｅｔ Ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ ａｎｄ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ（ＣＴＤ ）Ｎｅｔｗｏｒｋ ｗａｓ ｃｒｅａｔｅｄ ｉｎ ｔｈｅ ＵＳ．ＡＳ ａ ｍｅｍｂｅｒ ｏｆ ｔｈｅ ＣＴＤ。Ｎｅｔｗｏｒｋ， ｔｈｅ Ｅｍｏｒｙ ＣＴＤ Ｃｅｎｔｅｒ ｆｏｃｕｓｅｓ ｓｐｅｃｉｆｉｃａｌｌｙ ｏｎ ｔｈｅ ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｃａｎｃｅｒ ｇｅｎｏｍｅ ｔｏ ｅｓｔａｂｌｉｓｈ ｒｅ—ｗｉｒｅｄ ｐｒｏｔｅｉｎ—ｐｒｏｔｅｉｎ ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ（ＰＰＩ）ｎｅｔｗｏｒｋｓ ｉｎ ｃａｎｃｅｒ ｆｏｒ ｔｈｅｒａｐｅｕｔｉｃ ｔａｒｇｅｔ ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ．Ｔｏ ａｃｈｉｅｖｅ ｔｈｉｓ ｇｏａｌ，ｈｉｇｈ ｔｈｒｏｕｇｈｐｕｔ ｓｃｒｅｅｎｉｎｇ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ ｗｅｒｅ ｕｔｉｌｉｚｅｄ ａｌｏｎｇ ｗｉｔｈ ｈｉｇｈ ｔｈｒｏｕｇｈｐｕｔ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ ａｐｐｒｏａｃｈ．Ｗｅ ａｉｍ ｔｏ ｒａｐｉｄｌｙ ｍａｐ ｍｏｌｅｃｕｌａｒ ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎｓ ａｍｏｎｇ ｃａｎｃｅｒ ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ ｐｒｏｔｅｉｎｓ，ｌｅａｄｉｎｇ ｔｏ ｔｈｅ ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ ｏｆ ａ ｃａｎｃｅｒ—ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ ＰＰＩ（ＯｎｃｏＰＰｉ）ｎｅｔｗｏｒｋ．ＯｎｃｏＰＰｉ ｉＳ ａ ｆｏｃｕｓｅｄ ＰＰＩ ｒｅｓｏｕｒｃｅ ｔｈａｔ ｌｉｎｋｓ ｃａｎｃｅｒ ｇｅｎｅｓ ｉｎｔｏ ａ ｓｉｇｎａｌｉｎｇ ｎｅｔｗｏｒｋ ｆｏｒ ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ ｏｆ ＰＰＩ ｔａｒｇｅｔｓ ａｎｄ ｎｅｔｗｏｒｋ～ｉｍｐｌｉｃａｔｅｄ ｔｕｍｏｒ Ｖｕｌｎｅｒａｂ订ｉｔｉｅｓ．Ｔｈｉｓ ｒｅｓｏｕｒｃｅ ｉｓ ａｃｃｅｓｓｉｂｌｅ ｆｒｏｍ ｔｈｅ Ｅｍｏｒｙ ＯｎｃｏＰＰｉ ｐｏｒｔａ１．Ｅｍｏｒｙ’Ｓ ａｐｐｒｏａｃｈ ｉｓ ａｎ ｉｎｔｅｇｒａｌ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ ｏｆ ｔｈｅ ＣＴＤ。ｎｅｔｗｏｒｋ，ｗｈｉｃｈ ａｌｌｏｗｓ ｔｉｍｅｌｙ ｄａｔａ ｓｈａｒｉｎｇ ａｎｄ ｃｌｏｓｅ ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｏｎ．Ｔｏｇｅｔｈｅｒ，ｗｅ ａｉｍ ｔｏ ｄｅｖｅｌｏｐ ｔｈｅ ｎｅｘｔ ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ ｏｆ ｐａｔｈｗａｙ— ｐｅｒｔｕｒｂａｔｉｏｎ ａｇｅｎｔｓ ｔｏ ｓｅｌｅｃｔｉｖｅｌｙ ｄｉｓｒｕｐｔ ｒｅ—ｗｉｒｅｄ ｏｎｃｏｇｅｎｉｅ ｓｉｇｎａｌｉｎｇ ｎｅｔｗｏｒｋｓ ｆｏｒ ｇｅｎｏｍｉｃｓ—ｄｉｒｅｃｔｅｄ ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ ｍｅｄｉｃｉｎｅ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｇｅｎｏｍｉｃｓ；ｃａｎｃｅｒ；ｐｒｏｔｅｉｎ—ｐｒｏｔｅｉｎ ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ；ｔａｒｇｅｔ；ｎｅｔｗｏｒｋ ＣＬＣ ｎｕｍｂｅｒ：Ｑ５１ Ｄｏｃｕｍｅｎｔ ｃｏｄｅ：Ａ Ａｒｔｉｃｌｅ ＩＤ：］０ＯＯ一２］６２（２Ｏ］８）０５ ００９９—０６ 基于肿瘤蛋白一蛋白相互作用网络的药物靶标发现 傅 海安 （埃默里大学医学院药理学系 美国佐治亚州亚特兰大３０３２２） ，摘 要：基因组学的快速发展在我们面前呈现出了一幅肿瘤基因组的总构架，但目前最大的挑战之一是怎样 将这些大量基因组信息转化成针对癌症病人基因变化的有效治疗方法．针对这一挑战，美国国家癌症研究所 建立了“癌症靶标研发（ＣＴＤ。）联盟”．作为国家联盟的一员，埃默里大学ＣＴＤ 中心着重于对癌症基因功能的 研究，建立蛋白一蛋白相互作用网络，以助发现新的癌症治疗靶点．为了实现这个目标，笔者团队通过高通量筛 选技术和高通量信息学方法的共同应用，快速检测癌症相关蛋白的分子互相作用，并构建了与肿瘤相关的蛋 白一蛋白相互作用网络（ＯｎｃｏＰＰｉ）．此网络将癌症基因与相应的功能蛋白相接，并可用于发现与肿瘤缺陷有关 Ｒｅｃｅｉｖｅｄ ｄａｔｅ：２０１８－０８ ２２ Ａｕｔｈｏｒ’ｓ ｂｒｉｅｆ：ＦＵ Ｈａｉａｎ（１９５８一），ｍａｌｅ，ｂｏｒｎ ｉｎ Ｎｉｎｇｈａｉ ｏｆ Ｚｈｅｊｉａｎｇ Ｐｒｏｖｉｎｃｅ，ｐｒｏｆｅｓｓｏｒ ｏｆ Ｅｍｏｒｙ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ。ＰｈＤ ｓｕｐｅｒｖｉｓｏｒ，ＰｈＤ． ｌ（）（） 安徽大学学报（自然科学版） ４２巷 的作川机制、新约物靶标和新的治疗方法．这 数据已存人Ｅｍｏｒｙ ＣＴＩ） 中心的ｐｏｒｔａｌ网站．供火家分 ． Ｅｍｏｒｙ『ｆｌ心是ＣＴＤ 联盟一个重要组成部分，联腽内提供实时的数据分 ，合作紧密．通过 州努 ．笔者【卅 队以及（ Ｉ、 联盟的Ｌｉ标是发展新的一代肿瘤信号通路干扰药物．实现基『 组学坫础Ｌ的精准治疗． 关键词：丛 组学；埔症；蛋 蛋 相互作用；靶标；网络 ０ Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ Ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅ ｍｏｌｅｃｕｌａｒ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚａｔｉｏｎ Ｏｆ ｈｕｍａｎ ｃａｎｃｅｒｓ ｄｒｉｖｅｎ ｂｙ １ａｒｇｅ—ｓｃａｌｅ ｇｅｎｏｍｉｃｓ １。ｎｉ—ｔｌａｔｉ ｖｅ ． ｓｕｃｔ１ ａｓ Ｔｈｅｒａｐｅｕｔｉｃａｌｌｙ Ａｐｐｌｉｃａｂｌｅ Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｔｏ Ｇｅｎｅｒａｔｅ Ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ Ｆｒｅａｔｍｅｎｔ （ＴＡＲ（ ＥＴ）．Ｃａｎｃｅｒ（；ｅｎｏｍｅ（、ｈａｒａｃｔｅｒｉｚａｔｉｏｎ Ｉｎｉｔｉａｔｉｖｅ（Ｃ ＣＩ），ａｎｄ Ｔｈｅ Ｃａｎｃｅｒ Ｇｅｎｏｍｅ Ａｔｌａｓ （ＴＣＧＡ）Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｎｅｔｗｏｒｋ，ｈａｓ ｌｅｄ ｔＯ ｔｈｅ ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ ０ｆ ｖａｓｔ ａｍｏｕｎｔｓ Ｏｆ ｔｕｍｏｒ—ｄｅｒｉｖｅｄ ｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇ ｄａｔａ．１ｎｔｅｇｒａｔｅｄ ａｎａｌｙｓｉＳ Ｏｆ ｓｕｃｈ ｄａｔａ ｈａｓ ｒｅｖｅａｌｅｄ ｄｒｉｖｅｒ ｏｎｃｏｇｅｎｅｓ ａｎｄ ｎａｃｔｉｖａｔｅｄ ｔｕｎｌｏｒ ｓｕｐｐｒｅｓｓｏｒ ｇｅｎｅｓ ｔｈａｔ ａｒｅ ｅｓｓｅｎｔ ｉａｌ ｆｏｒ ｔｈｅ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ａｎｄ ｐｒｏｇｒｅｓｓｉｏｎ ｏｆ ｃａｎｃｅｒ，ａｎｄ ｈａｓ ｒｅ—ｄｅｆｉｎｅｄ ｔｈｅ ｏｔｏｌｅＣｕ１ａｒ ｓｕｂｔｙｐｅｓ ｏｆ ｃａｎｃｅｒｓ．Ｈｏｗｅｖｅｒ． ｉｔ ｒｅｍａｉｎｓ ａ ｄａｕｎｔｉｎｇ ｃｈａｌｌｅｎｇｅ ｔｏ ｄｅｔｅｒｍｉｎｅ ｈｏｗ ｔｈｅｓｅ ｇｅｎｏｍｉｃ ｃｈａｎｇｅｓ ｃａｎ ｈｅ ｅｘｐｌｏｉｔｅｄ ｔｏ ｒａｐｉｄｌｙ ｄｅｖｅｌｏｐ ｓａｆｅ ｔｈｅｒａｐｉｅｓ．Ｔｈｅ ＮＣＩ Ｃａｎｃｅｒ Ｔａｒｇｅｔ Ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ ａｎｄ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ（ＣＴＩ）！）Ｎｅｔｗｏｒｋ ｉｎ ｔｈｅ ＵＳ（ｈｔｔｐｓ：／／ｏｃｇ．ｃａｎｃｅｒ．ｇ０Ｖ／ｐｒｏｇｒａｎ１ｓ ｃｔｄ２）（Ｆｉｇ．１）ａｉｍｓ ｔｏ ａｃｃｅｌｅｒａｔｅ ｔｈｃ ｔｒａｎ ｌａｔｉｏｎ ０ｆ ｔｈｅｓｅ ｅｎｏｒｍｏｕｓ ＶＯｌｕｍｅｓ ｏｆ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｉｎｔｏ ｅｆｆｉｃａｃｉｏｕｓ ｇｅｎｏｍｉｃｓ—ｂａｓｅｄ ｌ＂ｌ￣ｅｄｉｃｉｎｅ ｆＯｒ ｔｈｅ ｔｒｅａｌｍｅｎｔ Ｏｆ ｐａｔｉｅｎｔｓ ｗｉｔｈ ｃａｎｃｅｒ．ＡＳ ｏｎｅ ｏｆ ｔｗｅｌｖｅ ｃｅｎｔｅｒｓ ｉｎ ｔｈｅ ＣＴＤ：Ｎｅｔｗｏｒｋ，ｔｈｅ Ｅｎ１ｏｒｖ ＣＴＩ） Ｃｅｎｔｅｒ ｆｏｃｕｓｅｓ ｓｐｅｃｉｆｉｃａＩＩｙ ｏｎ ｔｈｅ ｆｕｎｃｔｉｏｎａＩ ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ Ｏｆ ｔｌｌｅ ｃａｎｃｅｒ ｇｅｎｏｍｅ ｂｙ ｉｎｔｅｒｒｏｇａｔｉｎｇ ｒｅ—ｗｉｒｅｄ ｐｒｏｔｅｉｎ—ｐｒｏｔｅｉｎ ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ（ＰＰＩ）ｎｅｔｗｏｒｋｓ ｆｏｒ ｔｈｅｒａｐｅｕｔｉｃ ｔａｒｇｅｔ ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ． Ｆｉｇ．１ Ｅｍｏｒｙ ＣＴＩ） Ｃｅｎｔｅｒ ｉｓ ｏｎｅ ｏｆ １ ２ ｎａｔｉｏｎａｌ ｃｅｎｔｅｒｓ ｉｎ ｔｈｅ ＮＣＩ ＣＴＤ Ｎｅｔｗｏｒｋ ｉｎ ｔｈｅ Ｕ．Ｓ．Ｏｔｈｅｒ ｃｅｎｔｅｒｓ ｉｎｃｌｕｄｅ ｔｅａｍｓ ｆｒｏｍ Ｈａｒｖａｒｄ／Ｍ ｌＴ’Ｓ Ｂｒｏａｄ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ。Ｃｏｌｕｍｂｉａ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｄａｎａ Ｆａｒｂｅｒ Ｃａｎｃｅｒ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ，Ｆｒｅｄ Ｈｕｔｃｈｉｎｓｏｎ Ｃａｎｃｅｒ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｃｅｎｔｅｒ．Ｊｏｈｎｓ ｌｔｏｐｋｉｎｓ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｏｒｅｇｏｎ Ｈｅａｌｔｈ＆Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｔａｎｆｎｒｄ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ， Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｃａｌｉｆｏｒｎｉａ Ｓａｎ Ｄｉｅｇｏ，Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｃａｌｉｆｏｒｎｉａ Ｓａｎ ＦＩ’ａｎｃｉｓｃｎ，ａｎｄ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ ｆｅｘａｓ ＭＩ）Ａｎｄｅｒｓｏｎ Ｃａｎｅｅｒ Ｃｅｎｔｅｒ ｌ Ｔｒａｎｓｌａｔｉｎｇ ｇｅｎｏｍｉｃｓ ｄａｔａ ｉｎｔｏ ＰＰＩ ｎｅｔｗｏｒｋｓ ｆｏｒ ｔｈｅｒａｐｅｕｔｉｃ ｍａｎｉｐｕｌａｔｉｏｎ Ａｓ ｇｅｎｏｍｉｃｓ ａｄｖａｎｃｅｓ ｈａｖｅ ｒｅｖｅａｌｅｄ ｃｒｉｔｉｃａｌ ｃｈｒｏｍｏｓｏｍａｌ ａｂｎｏｒｍａｌｉｔｉｅｓ，ｉｔ ｈａｓ ｈｅｃｏｍｅ ｃｌｅａｒ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｉｍｐａｃｔ ｏｆ ａ ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｍｕｔａｔｉｏｎ ｉｓ ｎｏｔ ｒｅｓｔｒｉｃｔｅｄ ｔｏ ｔｈｅ ａｃｔｉｖｉｔｙ ｏｆ ｔｈｅ ｐａｒｔｉｃｕｌａｒ ｇｅｎｅ ｐｒｏｄｕｃｔ ｔｈａｔ 第５期 傅海安：基于肿瘤蛋白一蛋白相互作用网络的药物靶标发现（英文） １０１ ｃａｒｒｉｅｓ ｔｈｅ ｍｕｔａｔｉｏｎ．Ｉｎｔｒａ—ａｎｄ ｉｎｔｅｒｃｅｌｌｕｌａｒ ｐｒｏｔｅｉｎｓ ｅｘｅｒｔ ｔｈｅｉｒ ｆｕｎｃｔｉｏｎｓ ｐｒｉｍａｒｉｌｙ ｔｈｒｏｕｇｈ ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎｓ ｗｉｔｈ ｏｔｈｅｒ ｃｅｌｌｕｌａｒ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ ｔｈｒｏｕｇｈ ｗｅｌｌ—ｏｒｃｈｅｓｔｒａｔｅｄ ｓｉｇｎａｌｉｎｇ ｎｅｔｗｏｒｋｓ．Ａｓ ｓｕｃｈ， ｔｈｅ ｉｍｐａｃｔ ｏｆ ａｎ ｏｎｃｏｇｅｎｉｃ ｍｕｔａｔｉｏｎ ｃａｎ ｓｐｒｅａｄ ａｌｏｎｇ ａ ｓｉｇｎａｌｉｎｇ ｎｅｔｗｏｒｋ ｔｏ ａｌｔｅｒ ｔｈｅ ａｃｔｉｖｉｔｙ ｏｆ ｎｏｒｍａｌ ｅｆｆｅｃｔｏｒ ｐｒｏｔｅｉｎｓ，ｐｒｏｐａｇａｔｉｎｇ ｔｈｅ ａｌｔｅｒｅｄ ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｔｏ ｉｎｄｕｃｅ ａ ｐａｔｈｏｌｏｇｉｃａｌ ｐｈｅｎｏｔｙｐｅ ｉｎ ｔｕｍｏｒｓ．Ｆｏｒ ｅｘａｍｐｌｅ，ａｃｔｉｖａｔｉｎｇ ｍｕｔａｔｉｏｎｓ ｉｎ ＥＧＦＲ ｏｆｔｅｎ ｌｅａｄ ｔｏ ｐｅｒｓｉｓｔｅｎｔ ｓｔｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ ＡＫＴ，ＥＲＫ ａｎｄ ＳＴＡＴ ｔｏ ｄｒｉｖｅ ｕｎｃｏｎｔｒｏｌｌｅｄ ｃｅｌｌ ｓｕｒｖｉｖａｌ，ｐｒｏｌｉｆｅｒａｔｉｏｎ，ａｎｄ ｔｕｍｏｒ ｇｒｏｗｔｈ．Ｔｈｕｓ， ｄｉｓｒｕｐｔｉｏｎ ｏｆ ＰＰＩｓ ａｔ ｔｈｅ ｊ ｕｎｃｔｉｏｎ ｏｆ ｓｉｇｎａｌｉｎｇ ｎｅｔｗｏｒｋｓ ｃｒｉｔｉｃａｌ ｆｏｒ ｇｒｏｗｔｈ ｃｏｎｔｒｏｌ ｍａｙ ｉｍｐａｉｒ ｏｎｃｏｇｅｎｉｃ ｓｉｇｎａｌ ｔｒａｎｓｄｕｃｔｉｏｎ ａｎｄ ａｔｔｅｎｕａｔｅ ｔｕｍｏｒｉｇｅｎｅｓｉｓ．Ｔｈｕｓ，ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇ ｈｏｗ ｃａｎｃｅｒ ｄｒｉｖｅｒ ｍｕｔａｔｉｏｎｓ ａｒｅ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｗｉｔｈｉｎ ｇｒｏｗｔｈ ｃｏｎｔｒｏｌ ｓｉｇｎａｌｉｎｇ ｎｅｔｗｏｒｋｓ ｍａｙ ｌｅａｄ ｔｏ ｎｅｗ ｏｐｐｏｒｔｕｎｉｔｉｅｓ ｆｏｒ ｐａｔｈｗａｙ ｐｅｒｔｕｒｂａｔｉｏｎ ａｎｄ ｎｏｖｅｌ ｔｈｅｒａｐｅｕｔｉｃ ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ． Ｓｕｃｈ ａ ｎｅｔｗｏｒｋ ｃｏｎｃｅｐｔ ｉｓ ｐａｒｔｉｃｕｌａｒｌｙ ｒｅｌｅｖａｎｔ ｉｎ ｌｉｇｈｔ ｏｆ ｔｈｅ ｆａｃｔ ｔｈａｔ ａ ｌａｒｇｅ ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ ｃａｎｃｅｒ ｄｒｉｖｅｒ ｍｕｔａｔｉｏｎｓ ｈａｖｅ ｂｅｅｎ ｆｏｕｎｄ ｉｎ ｔｕｍｏｒ ｓｕｐｐｒｅｓｓｏｒ ｇｅｎｅｓ，ａｌｔｈｏｕｇｈ ｍｏｓｔ ｃｕｒｒｅｎｔ ａｎｔｉｃａｎｃｅｒ ｄｒｕｇｓ ｔａｒｇｅｔ ｏｎｃｏｇｅｎｅｓ．Ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｌｙ，ｐｈａｒｍａｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｍａｎｉｐｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｌｏｓｓ ｏｆ ｆｕｎｃｔｉｏｎ ｏｆ ａ ｔｕｍｏｒ ｓｕｐｐｒｅｓｓｏｒ ｔｏ ｒｅｓｔｏｒｅ ｉｔｓ ａｃｔｉｖｉｔｙ ｈａｓ ｂｅｅｎ ｃｏｎｓｉｄｅｒｅｄ ａ ｄｉｆｆｉｃｕｌｔ ｔａｓｋ，ｂｕｔ ｎｅｔｗｏｒｋ ｂｅｈａｖｉｏｒ ｓｈｏｕｌｄ ａｌｌｏｗ ｔｈｅ ｒｅｓｔｏｒａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｕｍｏｒ ｓｕｐｐｒｅｓｓｏｒ ｆｕｎｃｔｉｏｎ ｔｈｒｏｕｇｈ ｐａｔｈｗａｙ ｐｅｒｔｕｒｂａｔｉｏｎ．Ｆｏｒ ｅｘａｍｐｌｅ， ｄｉｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ ｏｆ ＭＤＭ２ ａｎｄ ｐ５３ ｍａｙ ｓｔａｂｉｌｉｚｅ ｔｈｅ ｔｕｍｏｒ ｓｕｐｐｒｅｓｓｏｒ ｆｕｎｃｔｉｏｎ ｏｆ ｐ５３．Ｔｕｍｏｒｓ ｗｉｔｈ ｌｏｓｓ ｏｆ ＣＤＫＮ２Ａ ｏｆｔｅｎ ｈａｖｅ ｕｐｒｅｇｕｌａｔｅｄ ＣＤＫ４ ｌｅａｄｉｎｇ ｔｏ ｉｎｃｒｅａｓｅｄ ＣＤＫ４／ＲＢ ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ．Ｉｎｈｉｂｉｔｉｏｎ ｏｆ ＣＤＫ４ ｏｒ ｄｉｓｒｕｐｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ ｏｆ ＣＤＫ４ ａｎｄ ＲＢ ｍａｙ ｌｅａｄ ｔｏ ｒｅｄｕｃｅｄ ｃｅｌｌ ｇｒｏｗｔｈ ａｄｖａｎｔａｇｅ ｉｎ ｔｈｅｓｅ ｔｕｍｏｒｓ．Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ，ｌｉｎｋｉｎｇ ｔｕｍｏｒ ｓｕｐｐｒｅｓｓｏｒｓ ｔｏ ｇｒｏｗｔｈ ｓｉｇｎａｌｉｎｇ ｎｅｔｗｏｒｋｓ ｈａｓ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ ｉｍｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ ｉｎ ｒｅｖｅａｌｉｎｇ ｐｏｔｅｎｔｉａｌ ｓｔｒａｔｅｇｉｅｓ ｔｏ ｔａｒｇｅｔ ｔｕｍｏｒ ｖｕｌｎｅｒａｂｉｌｉｔｙ ｉｎ ａ ｐａｔｉｅｎｔ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ ｗｉｔｈ ａ ｐａｒｔｉｃｕｌａｒ ｔｕｍｏｒ ｓｕｐｐｒｅｓｓｏｒ ａｌｔｅｒａｔｉｏｎ． Ａｎｏｔｈｅｒ ｍａｊｏｒ ｒｅｖｅｌａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｅｍｅｒｇｉｎｇ ｃａｎｃｅｒ ｇｅｎｏｍｉｃｓ ｌａｎｄｓｃａｐｅ ｉｓ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｍａｊｏｒｉｔｙ ｏｆ ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｄ ｃａｎｃｅｒ ｄｒｉｖｅｒ ｇｅｎｅｓ（＞７０ ）ｅｎｃｏｄｅ ｐｒｏｔｅｉｎｓ ｗｉｔｈ ｎｏ ｅｎｚｙｍａｔｉｃ ａｃｔｉｖｉｔｙ．Ｃｌｉｎｉｃａｌ ｓｕｃｃｅｓｓｅｓ ｆｒｏｍ ｇｅｎｏｍｉｃｓ—ｂａｓｅｄ ｔａｒｇｅｔｅｄ ｃａｎｃｅｒ ｔｈｅｒａｐｉｅｓ ｐｒｉｍａｒｉｌｙ ｒｅｖｏｌｖｅ ａｒｏｕｎｄ ｏｎｃｏｇｅｎｉｃ ｐｒｏｔｅｉｎ ｋｉｎａｓｅｓ， ｓｕｃｈ ａｓ ｅｒｌｏｔｉｎｉｂ ｆｏｒ ＥＧＦＲ／Ｌ８５８Ｒ—ｂａｒｉｎｇ ｃａｎｃｅｒ ｐａｔｉｅｎｔｓ ａｎｄ ｃｒｉｚｏｔｉｎｉｂ ｆｏｒ ｐａｔｉｅｎｔｓ ｗｉｔｈ ＡＬＫ— ｆｕｓｉｏｎｓ．Ｗｈｉｌｅ ｗｅ ｃｅｌｅｂｒａｔｅ ｓｕｃｈ ｉｍｐｒｅｓｓｉｖｅ ｍｅｄｉｃａｌ ａｃｃｏｍｐｌｉｓｈｍｅｎｔｓ，ａｌｂｅｉｔ ｏｎｌｙ ｓｈｏｒｔ ｔｅｒｍ ｒｅｍｉｓｓｉｏｎ ｉｎ ｍｏｓｔ ｃａｓｅｓ，ｗｅ ｒｅｃｏｇｎｉｚｅ ｍａｊｏｒ ｈｕｒｄｌｅｓ ｗｉｔｈ ｐａｔｉｅｎｔｓ ｈａｖｉｎｇ ｔｕｍｏｒｓ ｔｈａｔ ｃａｒｒｙ ｎｏｎ— ｅｎｚｙｍｅ—ｃｏｄｉｎｇ ｄｒｉｖｅｒ ｇｅｎｅｓ．Ｔｈｅｓｅ ｇｅｎｅ ｐｒｏｄｕｃｔｓ ｐａｒｔｉｃｉｐａｔｅ ｉｎ ｐｒｏｔｅｉｎ ｃｏｍｐｌｅｘｅｓ ｔｈａｔ ａｒｅ ｉｎｖｏｌｖｅｄ ｉｎ ｄｉｖｅｒｓｅ ｃｅｌｌｕｌａｒ ｆｕｎｃｔｉｏｎｓ，ｒａｎｇｉｎｇ ｆｒｏｍ ｃｅｌｌ ｃｙｃｌｅ ｃｏｎｔｒｏｌ，ｔｏ ｅｐｉｇｅｎｏｍｉｃ ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ，ｔｏ ＲＮＡ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ．Ｔｈｕｓ，ｉｔ ｉｓ ｅｓｓｅｎｔｉａｌ ｔｏ ｐｌａｃｅ ｔｈｅｓｅ ｄｒｉｖｅｒ ｏｎｃｏｇｅｎｅ ｐｒｏｄｕｃｔｓ ｉｎ ｔｈｅ ｃｏｎｔｅｘｔ ｏｆ ｐｒｏｔｅｉｎ— ｐｒｏｔｅｉｎ ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ ｎｅｔｗｏｒｋｓ ｉｎ ｏｒｄｅｒ ｔｏ ｕｎｃｏｖｅｒ ｔｈｅｉｒ ｍｅｃｈａｎｉｓｍｓ ｏｆ ａｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｐｏｔｅｎｔｉａｌ ｏｐｔｉｏｎｓ ｆｏｒ ｔｈｅｒａｐｅｕｔｉｃ ｉｎｔｅｒｖｅｎｔｉｏｎ． Ｔｏ ａｄｄｒｅｓｓ ｔｈｅｓｅ ｄａｕｎｔｉｎｇ ｃｈａｌｌｅｎｇｅｓ ａｎｄ ｔｏ ｌｅｖｅｒａｇｅ ｔｈｅ ｔｒｅｍｅｎｄｏｕｓ ｇｅｎｏｍｉｃｓ ａｄｖａｎｃｅｓ ｆｏｒ ａｃｃｅｌｅｒａｔｅｄ ｔｈｅｒａｐｅｕｔｉｃ ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ，ｏｎｅ ａｐｐｒｏａｃｈ ｉｓ ｔｏ ｄｅｆｉｎｅ ｔｈｅ ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｃａｎｃｅｒ ｇｅｎｏｍｅ ｂｙ ｌｉｎｋｉｎｇ ｔｈｅ ａｃｔｉｏｎｓ ｏｆ ｏｎｃｏｇｅｎｅｓ ａｎｄ ｔｕｍｏｒ ｓｕｐｐｒｅｓｓｏｒｓ ｔｏ ｓｉｇｎａｌｉｎｇ ｐａｔｈｗａｙｓ ａｎｄ ＰＰＩ ｎｅｔｗｏｒｋｓ ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ ｗｉｔｈ ａｃｑｕｉｒｅｄ ｈａｌｌｍａｒｋｓ ｏｆ ｃａｎｃｅｒ ａｎｄ ｔｕｍｏｒ ｖｕｌｎｅｒａｂｉｌｉｔｉｅｓ．Ｗｅ ｈｙｐｏｔｈｅｓｉｚｅ ｔｈａｔ ｔｕｍｏｒ—ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ ｇｅｎｏｍｉｃ ｃｈａｎｇｅｓ ｔｒａｎｓｍｉｔ ｓｉｇｎａｌｓ ｔｈｒｏｕｇｈ ＰＰＩ ｎｏｄｅｓ ａｎｄ ｈｕｂｓ ｔｈａｔ ｉｎｔｅｇｒａｔｅ ｔｕｍｏｒｉｇｅｎｉｃ ｐａｔｈｗａｙｓ ａｎｄ ｎｅｔｗｏｒｋｓ ｔｏ ｅｘｅｒｔ ｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ ａｎｄ ｉｎｖａｓｉｖｅ ｐｈｅｎｏｔｙｐｅｓ．Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ， ｐａｔｈｗａｙ ｐｅｒｔｕｒｂａｔｉｏｎ ｔｈｒｏｕｇｈ ｔｈｅ ｄｉｓｒｕｐｔｉｏｎ ｏｆ ｖｉｔａｌ ｏｎｃｏｇｅｎｉｃ ＰＰＩｓ ｔｈａｔ ｃｏｎｓｔｉｔｕｔｅ ｔｈｅ ｂａｓｉｃ ｕｎｉｔｓ ｏｆ ｔｈｅｓｅ ｎｏｄｅｓ ａｎｄ ｈｕｂｓ ｗｏｕｌｄ ｐｅｒｍｉｔ ｔｈｅ ｆｕｎｃｔｉｏｎａ１ ａｎｎｏｔａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅｓｅ ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎｓ ｉｎ ｔｕｍｏｒｉｇｅｎｅｓｉｓ ａｎｄ ｐｒｏｇｒｅｓｓｉｏｎ ａｎｄ ａｌｌｏｗ ｆｏｒ ｔｈｅ ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ ｏｆ ｎｅｗ ｍｏｌｅｃｕｌａｒ ｔａｒｇｅｔｓ ｆｏｒ ｇｅｎｏｍｉｃｓ—ｂａｓｅｄ ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ ｔｈｅｒａｐｉｅｓ． １（）２ 安徽大学学报（ｒＩ然科学版） １２罄 ２ Ｄｉｓｃｏｖｅｒｉｎｇ ｃａｎｃｅｒ ｔａｒｇｅｔｓ ｉｎ ｒｅ’。ｗｉｒｅｄ ＰＰＩ ｎｅｔｗｏｒｋｓ ｕｓｉｎｇ ａ ｈｉｇｈ—－ｔｈｒｏｕｇｈｐｕｔ ａｐｐｒｏａｃｈ Ａｓ ｔｈｅ ｉｎｉｔｉａｌ ｓｔｅｐ ｔｏｗａｒｄ ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ ａｎｎｏｔａｌｉｏｎ ｏｆ ｐｒｏｔｅｉｎ ｉｎ１ｅｒａｃｔｉｏｉｉｓ．ｗｅ Ｉｉｓｅｄ（１ａｔａ ｍｉｎｉｎｇ ＩＯ ｅｓｔａｔＨｉｓｈ ａ ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ ｏｆ ｇｅｎｅ ｌｉｂｒａｒｉｅｓ ｔｈａｔ ｐｒｉｍａｒｉｌｙ ｉｎｃｌｕｄｅ ｃａｎｃｅｒ ｄｒｉｖｅｒｓ ａｎ ：ｑｔ ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ ｇｅｎｅｓ （Ｆｉｇ．２）．Ｔｈｅｓｅ ｄｒｉｖｅｒ ｇｅｎｅｓ ａｒｅ ｆｒｅｑｕｅｎｔｌｙ ｍｕｔａｔｅｄ。ｄｅｌｅｔｅｄ，ｏｒ ａｍｐｌｉｆｉｅｄ ｉｎ ＤａＩｔｅｎｔ ｔ ＬＩＦＩｌｏｒｓ ａＳ ｒｅｖｅａｌｅｄ ｂｙ ｖａｒｉｏｕｓ ｇｅｎｏｍｉｃｓ ｉｎｉｔｉａｔｉｖｅｓ．Ｔｏ ｅｘａｎｌｉｎｅ ｔｈｅｉｒ ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔｉｖｉｔｙ．ｔｈｅｓｅ ｝ｍｄｉｄａｌｅ ｇｅｎ ｓ ａｒｅ ｓｕｂｃｌｏｎｅｄ ａｎｄ ｅｘｐｒｅｓｓｅｄ ｉｎ ｍｕｈｉｐｌｅ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｃａｌ ｐｌａｔｆｏｒｍ＿ｓ ｔｏ ｍａｐ ｐｒｏｔｅｉｎ—ｐｒｏｔｅｉｎ ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎｓ．Ｔｈｅｓｅ ｐｌａｔｆｏｒｍｓ ｉｎｃｌｕｄｅ Ｔｉｎｌｅ—ｒｅｓｏｌｖｅｄ ＦＯｒｓｔｅｒ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ Ｅｎｅｒｇｙ Ｔｒａｎｓｆｅｒ（ＴＲ—ＦＲＥ～Ｉ）ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｔｈａｔ ｍｏｎｉｔｏｒｓ ｄｉｒｅｃｔ ｐｒｏ／ｅｉｎ ｐｒｏｔｅｉｎ ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ ｄｕｅ １ｏ ｓｔｒｉｎｇｅｎｔ ｄｉｓｔａｎｃｅ ｒｅ（１ｕｉｒｅｍｅｎｔｓ（＜１Ｏ０人）ｆｏｒ ｓｉｇｎａｌ ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ．Ｆｏｒ ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ｍａｐｐｉｎｇ ｏｆ ＰＰＩ ｎｅｔｗｏｒｋｓ，ｔｈｉｓ ｓｔｕｄｙ ｉｓ ｐｏｗｅｒｅｄ ｂｙ ｒｏｂｏｔ ｄｒｉｖｅｎ ｈｉｇｈ ｔｈｒｏｕｇｈｆ）ｕｔ ｓｃｒｅｅｎｉｎｇ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ ｉｎ ａ ｍｉｎｉａｌｕｒｉｚｅｄ ｈｉｇｈ ｄｅｎｓｉｔｙ ｐｌａｔｅ ｆｏｒｍａｔ（３８ １一 １ ５３６ ｗｅｌＩ）． Ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ ＰＰＩｓ ａｒｅ ｉｄｅｎｔｉｆｌｅｄ Ｉｍｓｅｄ ｏｎ ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ａｎｄ ｕｓｅｄ ｔｏ｝】ｕｉｌｄ ＰＰＩ ｎｅｔｗｏｒｋｓ ｗｉｔｉ１ ａ ｓｙｓｔｅｍｓ ｂｉｏｌｏｇｙ ａｐｐｒｏａｃｈ．Ｗｉｔｈ ｔｈｉｓ ｈｉｇｈ ｔｈｒｏｕｇｈｐｕｔ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ｏｕｒ ｃｕｒｒｅｎｔ ｗｏｒｋ ｈａｓ ｎｏｔ ｅｌ１ｌｙ ｃｏｎｆｉｒｍｅｄ ｋｎｏｗｎ ＰＩ Ｉｓ，ｂｕｔ ａｌＳＯ ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｄ ａ ｌａｒｇｅ ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ ｎｏｖｅｌ ＰＰｌｓ ａｍｏｎｇ ｄｒｉｖｅｒ ｇｅｎｅ ｐｒｏｄＵＣｔｓ ａｎｄ ｔｈｅｉｒ ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ ｐｒｏｔｅｉｎｓ．Ｓｕｃｈ ａ ＰＰＩ ｎｅｔｗｏｒｋ ｐｒｏｖｉｄｅｓ ａ ｆｒａｍｅｗｏｒｋ ｆｏｒ ｎｅｗ ａｖｅｎｕｅｓ ｔｏ ｉｎｔｅｒｒｏｇａｔｅ ｔｈｅ ｆｕｎｃｔｉｏｎ ｏｆ ｋｅｙ ｄｒｉｖｅｒ ｏｎｃｏｇｅｎｅｓ ａｎｄ １ｔｉｍｅｒ ｓｕｐｐｒｅｓｓｏｒ ｇｅｎｅｓ ｆｏｒ ｔｈｅｒａｐｅｕｔｉｃ ｉｎｔｅｒｖｅｎｔｉｏｎ．（）ｕｒ ｉｎｉｔｉａｌ ＰＰＩ ｓｃｒｅｅｎｉｎｇ ｈａｓ ｌｅｄ ｔｏ ｔｈｅ ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｆｉｒｓｔ ｃａｎｃｅｒ——ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ ｐｒｏｔｅｉｎ——ｐｒｏｔｅｉｎ ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ ｎｅｔｗ０ｒｋ ｔｈａｔ ｗ（ ｔＰｒＩ＇ｌｌ＿ｄ （）ｎｃ ｏＰＰ ｎ ｗｏｒｋ ｉ Ｐ１ Ｌｌ一ＰＰｌ ｔａｒｇｅｔｓ Ｆｉｇ．２ Ｔｈｅ Ｅｍｏｒｙ Ｃｅｎｔｅｒ’ｓ ａｐｐｒｏａｃｈ ｔｏ ａｃｃｅｌｅｒａｔｉｎｇ ｇｅｎｏｍｉｅｓ—ｈａｓｅｄ ｃａｎｃｅｒ ｔａｒｇｅｔ ａｎｄ ｔｈｅｒａｐｅｕｔｉｃ ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ Ｆｏ ｄｉｒｅｃｔｌｙ ａｓｓｏｃｉａｔｅ ｏｎｃｏｇｅｎｉｃ ｆｏｒｍｓ ｏｆ ｃａｎｃｅｒ ｄｒｉｖｅｒ ｇｅｎｅｓ ｗｉｔｈ ｐｏｔｅｎｔｉａｌ ｔｈｅｒａ１）ｅｕｔｉｃ ｔａｒｇｅｌｉｎｇ ｓｔ ｒａｌｅｇｉｅｓ．ｗｅ ｈａｖｅ ｔａｋｅｎ ａ ｓｙｓｔｅｍａｔｉｃ ｓｃｒｅｅｎｉｎｇ ａｐｐｒｏａｃｈ ｔｏ ｓｃａｎ ａｎｄ ｃｏｍｐａｒｅ ｔｈｅ ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ ｐｒｏｆｉｌｅｓ ｏｆ ｗｉｌｄ ｔｙｐｅ ｄｒｉｖｅｒ ｇｅｎｅｓ ｗｉｔｈ ｔｈａｔ ｏｆ ｍｕｔａｎｔ ｃｏｕｎｔｅｒｐａｒｔｓ．（）ｕｒ ｇｏａｌ ｉｓ １ｏ ｄｉｓｃｏｖｅｒ ｄｒｉｗ＇ｒ ｇｅｎｅ ｍｕｔａｔｉｏｎ—ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ ｒｅ—ｗｉｒｅｄ ＰＰＩ ｎｅｔｗｏｒｋｓ ａｎｄ ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｍｔｌｔａｎＩ Ｐｔ Ｉｓ ａｓ ｏｎｃｏｇｅｎｉｃ ＰＩ Ｉ ｔａｒｇｅｔｓ． Ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ ｗｉｔｈ ｔｈｉｓ ｇｏａ１．ｐａｒａｌｌｅｌ ｓｃｒｅｅｎｉｎｇｓ ａｒｅ ｂｅｉｎｇ ｐｅｒｆｏｒｍｅｄ ｉｎ ｃｅｌｌｓ ｔ ｒｅａｔｅｄ ｗｉｔｈ ｔｈｅｒａｐｅｕｔｉｃ ａｇｅｎｔｓ ｔ０ ｒｅｖｅａｌ ｔｈｅｒａｐｅｕｔｉｃ—ｉｎｄｕｃｅｄ ＰＰＩ ｓｉｇｎａｔｕｒｅｓ． Ｔｏ ｕｎｃｏｖｅｒ ｔｈｅ ｐｏｔｅｎｔｉａｌ ｔｈｅｒａｐｅｕｔｉｃ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅ ｏｆ ｔｈｅ ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｄ ｏｎｃｏｇｅｎｉｃ ＰＰＩｓ．ｃｏｍｐｕｔ￣ｌｔｉｏｎａｌ ａｎｄ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ ａｐｐｒｏａｃｈｅｓ ａｒｅ ｃｏｍｂｉｎｅｄ ｔｏ ｒａｐｉｄｌｙ ｄｅｆｉｎｅ ｍｉｎｉｍａｌ ＰＰＩ ｉｎｔｅｒｆａｃｅｓ ａｎｄ ｔＯ ｄｉｓｃｏｖｅｒ ｍｉｎｉｍａｌ ｆｒａｇｍｅｎｔｓ（ｐｅｐｔｉｄｅｓ）ｔｈａｔ ａｒｅ ｎｅｃｅｓｓａｒｙ ｆｏｒ ｂｉｎｄｉｎｇ ａｎｄ ｓｕｆｆｉｃｉｅｎｔ ｔｏ ｄｉｓｒｕｐｔ ｔｈｅ ｉｎｔｅｎｄｅｄ 第５期 傅海安：基于肿瘤蛋白一蛋白相互作用网络的药物靶标发现（英文） １０３ ＰＰＩｓ．Ｓｕｃｈ ａｎｔａｇｏｎｉｓｔ ｐｅｐｔｉｄｅｓ ａｒｅ ｕｓｅｄ ｔｏ ｄｅｔｅｒｍｉｎｅ ｔｈｅ ｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔ ｏｆ ｓｅｌｅｃｔｅｄ ＰＰＩｓ ｆｏｒ ｔｕｍｏｒｉｇｅｎｅｓｉｓ ａｎｄ ｐｒｏｇｒｅｓｓｉｏｎ ｉｎ ｃａｎｃｅｒ ｃｅｌｌ ｌｉｎｅｓ ａｎｄ ｍｏｕｓｅ ｍｏｄｅｌｓ．Ｓｕｐｐｏｒｔｉｎｇ ｅｖｉｄｅｎｃｅ ｆｒｏｍ ｓｕｃｈ ｓｔｕｄｉｅｓ ａ１ｏｎｇ ｗｉｔｈ ｐａｔｉｅｎｔ—ｄｅｒｉｖｅｄ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｗｉｌｌ ｂｅ ｕｓｅｄ ｔｏ ａｄｖａｎｃｅ ｔｈｅ ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ ｏｆ ａ ｐａｒｔｉｃｕｌａｒ ＰＰＩ ａｓ ａ ｐｏｔｅｎｔｉａｌ ｄｒｕｇ ｔａｒｇｅｔ ａｎｄ／ｏｒ ｂｉｏｍａｒｋｅｒ ｆｏｒ ｃｅｒｔａｉｎ ｔｕｍｏｒｓ· Ｆｕｎｃｔｉｏｎａ１ ｐｅｐｔｉｄｅ ａｎｔａｇｏｎｉｓｔｓ ｍａｙ ｂｅ ｆｕｒｔｈｅｒ ｄｅｖｅｌｏｐｅｄ ａｓ ｔｈｅｒａｐｅｕｔｉｃ ａｇｅｎｔｓ ｔｈｒｏｕｇｈ ａｄｖａｎｃｅｄ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ ｓｕｃｈ ａｓ ｐｅｐｔｉｄｅ ｓｔａｐｌｉｎｇ ａｎｄ ｔｈｅｒａｎｏｓｔｉｃ ｎａｎｏｐａｒｔｉｃｌｅｓ．Ｉｎ ａｄｄｉｔｉｏｎ，ｔｈｅ ｄｅｆｉｎｅｄ ａｎｔａｇｏｎｉｓｔ ｐｅｐｔｉｄｅ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓ ａｎｄ ＰＰＩ ｉｎｔｅｒｆａｃｅｓ ｃａｎ ｂｅ ｕｓｅｄ ａｓ ｐｈａｒｍａｃｏｐｈｏｒｅｓ ｆｏｒ ｉｎ ｓｉｌｉｃｏ ｓｃｒｅｅｎｍｇ ａｎｄ Ｄｒｏｖｉｄｅ ｔｈｅ ｈａｓｉｓ ｆｏｒ ｎｏｖｅｌ ａｓｓａｙ ｄｅｓｉｇｎ ｆｏｒ ＨＴＳ ｔｏ ｄｉｓｃｏｖｅｒ ｓｍａｌｌ ｍｏｌｅｃｕｌｅ ｍｏｄｕｌａｔｏｒｓ（Ｆｉｇ·２）· Ｔａｒｇｅｔｉｎｇ ｍｕｔａｎｔ ｏｎｃｏｇｅｎｅ—ｓｐｅｃｉｆｉｃ ＰＰＩｓ ｉｎ ｓｕｃｈ ａ ｗａｙ ｉｓ ｅｘｐｅｃｔｅｄ ｔｏ ｄｅｖｅｌｏｐ ｔｈｅｒａｐｅｕｔｉｃ ａｇｅｎｔｓ ｗ ｔｈ ｍｕｃｈ ｉｍｐｒｏｖｅｄ ｔｕｍｏｒ ｓｅｌｅｃｔｉｖｉｔｙ，ｔｈｕｓ ｓａｆｅｔｙ ｐｒｏｆｉｌｅｓ． ３ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｎｇ ＰＰＩ ｄｉｓｃｏｖｅｒｉｅｓ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ＣＴＤ ｎｅｔｗｏｒｋ ａｎｄ ｔｈｅ ＯｎｃｏＰＰｉ ｐｏｒｔａｌ ｆｏｒ ｄａｔａ ｓｈａｒｉｎｇ Ｉｔ ｉｓ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｔｏ ｎｏｔｅ ｔｈａｔ ｏｕｒ ｇｅｎｏｍｉｃｓ—ｂａｓｅｄ ＰＰＩ ｎｅｔｗｏｒｋ ｉｎｔｅｒｒｏｇａｔｉｏｎ ａｐｐｒｏａｃｈ ｉｓ ａｎ ｉｎｔｅｇｒａｌ ｃｏｍＤ０ｎｅｎｔ ｏｆ ｔｈｅ ＣＴＤ Ｎｅｔｗｏｒｋ，ｗｈｉｃｈ ａｌｌｏｗｓ ｔｉｍｅｌｙ ｄａｔａ ｓｈａｒｉｎｇ ａｎｄ ｃｌｏｓｅ ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｏｎ（Ｆｉｇ．１）． Ｆｏｒ ｅｘａｍｐｌｅ，ｐｏｗｅｒｆｕｌ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ ｔｏｏｌｓ ｄｅｖｅｌｏｐｅｄ ｉｎ ｍｅｍｂｅｒ ｃｅｎｔｅｒｓ ａｒｅ ｂｅｉｎｇ ｉｒｎｐｌｅｍｅｎｔｅｄ ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅ１ｖ ｔｏ ｉｎｔｅｇｒａｔｅ ｏｕｒ ＰＰＩ ｒｅｓｕｌｔｓ ｉｎｔｏ ｌａｒｇｅ ｓｅｔｓ ｏｆ ｃａｎｃｅｒ ｃｅｌｌ ｒｅｓｐｏｎｓｅ ｐｒｏｆｉｌｉｎｇ ｄａｔａ ｆｒｏｍ ｇｅｎｏｍｅ—ｗｉｄｅ ＲＮＡｉ／ＣＲＩＳＰＲ ｓｃｒｅｅｎｉｎｇ ａｎｄ ｐｈａｒｍａｃｏｌｏｇｉｃａｌ ａｇｅｎｔ ｓｃｒｅｅｎｉｎｇ ｔｏ ｉｄｅｎｔｉｆｙ ｍｏｌｅｃｕｌａｒ ｓｉｇｎａｔｕｒｅｓ ｆｏｒ ｔｕｍｏｒ ｄｅｐｅｎｄｅｎｃｙ．Ｉｎｎｏｖａｔｉｖｅ ｔｕｍｏｒ ｍｏｄｅｌｓ ｄｅｖｅｌｏｐｅｄ ｉｎ ｔｈｅ ＣＴＤ Ｎｅｔｗｏｒｋ ｗｉｌｌ ｂｅ ｅｍｐｌｏｖｅｄ ｆｏｒ ｏｎｃｏｇｅｎｉｃ ＰＰＩ ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ ｓｔｕｄｉｅｓ．Ｔｏｇｅｔｈｅｒ， ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｄａｔａ ｓｅｔｓ ｔｒｏｍ ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｐｌａｔｆｏｒｍｓ，ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ ＲＮＡｉ／ＣＲＩＳＰＲ，ｃｈｅｍｉｃａｌ ａｇｅｎｔｓ，ａｎｄ ＰＰＩ ｓｃｒｅｅｎｓ，ｗｉｌｌ ａｃｃｅｌｅｒａｔｅ ｔｈｅ ｄｉｓｃｏｖｅｒｖ ａｎｄ ａｄｖａｎｃｅｍｅｎｔ ｏｆ ｎｏｖｅｌ ｃａｎｃｅｒ ｔａｒｇｅｔｓ ｆｏｒ ｔｈｅｒａｐｅｕｔｉｃ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ．Ｆｏｒ ｒａｐｉｄ ｄａｔａ ｓｈａｒｉｎｇ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｓｃｉｅｎｔｉｆｆｃ ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ，ｗｅ ｈａｖｅ ｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ ｔｈｅ ＯｎｃｏＰＰｉ ｐｏｒｔａｌ ｔｈａｔ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｓ ｏｕｒ ｅｘＤｅｒｉｍｅｎｔａＩ ｒｅｓｕｉｔｓ ｗｉｔｈ ｇｅｎｏｍｉｃｓ，ｐｈａｒｍａｃｏｌｏｇｉｃａｌ ａｇｅｎｔｓ， ａｎｄ ｃｌｉｎｉｃａｌ ｄａｔａ ｓｅｔｓ（ｈｔｔｐ：／／ｏｎｃｏｐｐｉ· ｅｍｏｒｖ．ｅｄｕ／）Ｅ２ｎ．０ｕｒ ｄａｔａ ａｒｅ ｆｒｅｅｌｙ ａｖａｉｌａｂｌｅ ｔｏ ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ ｔｈｒｏｕｇｈ ｔｈｉｓ ｉｎｔｅｒａｃｔｉｖｅ ｐｏｒｔａｌ· Ｐ１ａｃｉｎｇ ｃａｎｃｅｒ ｄｒｉｖｅｒ ｇｅｎｅｓ，ｂｏｔｈ ｏｎｃｏｇｅｎｅｓ ａｎｄ ｔｕｍｏｒ ｓｕｐｐｒｅｓｓｏｒ ｇｅｎｅｓ，ｉｎｔｏ ｔｈｅ ｃｏｎｔｅｘｔ ｏｌ ｇｒｏｗｔｈ ｓｉｇｎａｌｉｎｇ ＰＰＩ ｎｅｔｗｏｒｋｓ ｒｅｖｅａｌｓ ｎｅｗ ｏｐｐｏｒｔｕｎｉｔｉｅｓ ｔｏ ｄｅｓｉｇｎ ｐｒｏｍｉｓｉｎｇ ｔｈｅｒａｐｅｕｔｉｃ ｓｔｒａｔｅｇ ｅｓ ｆｏｒ Ｄｒｏｔｅｉｎ ｔａｒｇｅｔｓ ｗｉｔｈ ｏｒ ｗｉｔｈｏｕｔ ｅｎｚｙｍａｔｉｃ ａｃｔｉｖｉｔｉｅｓ．Ｓｕｃｈ ｏｐｐｏｒｔｕｎｉｔｉｅｓ ｈｅａｖｉｌｙ ｒｅｌｙ ｏｎ ｖｉｇｏｒｏｕｓ ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ ｉｎ ｒｅｌｅｖａｎｔ ｃａｎｃｅｒ ｍｏｄｅｌｓ ａｎｄ ｌｉｎｋｉｎｇ ｏｆ ＰＰＩ ｎｏｄｅ ａｎｄ ｈｕｂ ｆｕｎｃｔｉｏｎｓ ｔｏ ｐａｔｉｅｎｔ ｏｕｔｃｏｍｅｓ ｉｎ ａ ｔｅａｍ ｓｃｉｅｎｃｅ ｓｅｔｔｉｎｇ．Ｔｏｇｅｔｈｅｒ，ｗｅ ｃａｎ ｒｅａｃｈ ｔｈｅ ｏｎｃｅ ｕｎ—ｒｅａｃｈａｂｌｅ，ｔｈｅ ＰＰＩ ｔａｒｇｅｔｓ，ｔｏ ｄｅｖｅｌｏｐ ｔｈｅ ｎｅｘｔ ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ ｏｆ ｐａｔｈｗａｙ—ｐｅｒｔｕｒｂａｔｉｏｎ ａｇｅｎｔｓ ｔｏ ｓｅｌｅｃｔｉｖｅｌｙ ｄｉｓｒｕｐｔ ｒｅ—ｗｉｒｅｄ ｏｎｃｏｇ。ｎ ｓｉｇｎａｌｉｎｇ ｎｅｔｗｏｒｋｓ ｆｏｒ ｇｅｎｏｍｉｃ ａｌｔｅｒａｔｉｏｎ—ｄｉｒｅｃｔｅｄ ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ ｍｅｄｉｃｉｎｅ． Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ： ｒ １］ＬＩ Ｚ Ｇ，ＩＶＡＮＯＶ Ａ Ａ，ＳＵ Ｒ Ｎ，ｅｔ ａ１．Ｔｈｅ ＯｎｃｏＰＰｉ ｎｅｔｗｏｒｋ ｏｆ ｃａｎｃｅｒ—ｆｏｃｕｓｅｄ ｐｒｏｔｅｉｎ ｐｒｏｔｅｉｎ ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎｓ ｔｏ ｉｎｆｏｒｍ ｂｉ０ｌｏｇｉｃａ１ ｉｎｓｉｇｈｔｓ ａｎｄ ｔｈｅｒａｐｅｕｔｉｃ ｓｔｒａｔｅｇｉｅｓ［Ｊ／ＯＬ￣．Ｎａｔｕｒｅ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，２０１７，８：１４３５６ ［２０１８—０８ １Ｏ］．ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｎａｔｕｒｅ．ｃｏｍ／ａｒｔｉｃｌｅｓ／ｎｃｏｍｍｓ１４３５６．ｐｄｆ．ＤＯＩ：１０．１０３８／ｎｃｏｍｍｓ１４３５６． ｒ２］ＩＶＡＮＯＶ Ａ Ａ，ＲＥＶＥＮＮＡＵＧＨ Ｂ，ＲＵＳＮＡＫ Ｌ，ｅｔ ａ１．Ｔｈｅ ＯｎｃｏＰＰｉ Ｐｏｒｔａｌ：ａｎ ｉｎｔｅｇｒａｔｉｖｅ ｒｅｓｏｕｒｃｅ ｔｏ ｅｘｐｌｏｒｅ ａｎｄ ｐｒｉｏｒｉｔｉｚｅ ｐｒｏｔｅｉｎ ｐｒｏｔｅｉｎ ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎｓ ｆｏｒ ｃａｎｃｅｒ ｔａｒｇｅｔ ｄｉｓｃｏｖｅｒｙＶＪ／ＯＬ］．Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ，２０１８，３４（７）：１１８６—１１９１ ￣２ｏ１８—０８—１ｏ］．ｈｔｔｐｓ：／／ｄｏｉ．ｏｒｇ／１０．１０９３／ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ／ｂｔｘ７４３．ＤＯＩ：１０．１０９３／ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ／ｂｔｘ７４３． （Ｎｏｔｅ：Ｈａｉａｎ Ｆｕ ｌｅａｄｓ ｔｈｅ Ｅｍｏｒｙ ＣＴＤ Ｃｅｎｔｅｒ ｓｉｎｃｅ ２０１２．Ｔｈｉｓ ａｒｔｉｃｌｅ ｉｓ ａｄａｐｔｅｄ ｆｒｏｍ“Ｆｕ，Ｈ．（２０１３）Ｄｅｃｏｄｉｎｇ ｔｈｅ ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｃａｎｃｅｒ ｇｅｎｏｍｅ：ｐｒｏｔｅｉｎ－ｐｒｏｔｅｉｎ ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ ｎｅｔｗｏｒｋｓ． Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｃａｎｃｅｒ Ｉｎｓｔ “抬Ｏｆｆｉｆｅ ０ｆ Ｇｅｎｏｍｉｆｓ ８Ｎｅｗｓｌｅｔｔｅｒ ｈｔｔｐｓ：／／ｏｃｇ．ｃａｎｃｅｒ．ｇｏｖ／ｎｅｗｓ—ｐｕｂｌｉｃａｔｉｏｎｓ／ｅ—ｎｅｗｓｌｅｔｔｅｒ—ｉｓｓｕｅ／ｉｓｓｕｅ一 １０拉２８６”１