文献： Jiang P , Lee W , Li X , et al. Genome-Scale Signatures of Gene Interaction from Compound Screens Predict Clinical Efficacy of Targeted Cancer Therapies[J]. 2018.
尽管一些临床基因组学中已经有一些成功的生物标记物，但在大多数肿瘤类型中，为大多数的抗癌药物寻找可靠的预测生物标记物一直是一个开放性的研究领域。而且在肿瘤研究中鉴定可靠的药物反应的生物标记物是一个重大的挑战，所以该研究提出了一种针对靶向治疗的计算分析方法，该方法可以从细胞系复合筛选中推断药物疗效在全基因组中的转录组学特征。
目前已采用许多方法从临床基因组学数据中鉴定基因生物标志物和对抗癌疗法的反应和抗性的调控器，但是这些方法产生的数据需要花费大量的努力和费用，并且在测试的药物数量上具有局限性。研究复合治疗效果的重要实验策略是基因组分析和筛选技术以及永生化细胞系模型，先前研究的局限性在于：①它们对所有类型的混合物应用相同的分析程序，而不区分特定癌基因的靶向治疗和具有一般细胞毒性的化学疗法。②细胞系模型的临床相关性一直受到质疑，需要系统的测试从细胞系数据鉴定的生物标志物是否与患者临床反应有足够的相关性。所以该研究使用大规模的混合物筛选数据识别来预测靶向治疗的临床反应的生物标记物，针对靶向治疗建立一种抗性计算分析框架。该计算分析方法（CARE）与其他方法不同的是：①CARE通过多变量模型中测试相互作用效应来评估药物靶标如何与其他基因相互作用而影响药效。②每个基因在基因组中具有一个CARE评分，将CARE评分与肿瘤表达相联系并预测药物反应而增强个体基因的不利噪音。
生物标记物：生物标志物一般是指可供客观测定和评价的一个普通生理或病理或治疗过程中的某种特征性的生化指标，通过对它的测定可以获知机体当前所处的生物学过程中的进程。 检查一种疾病的特异性生物标志物，对于疾病的鉴定、早期诊断及预防、治疗过程中的监控可能起到帮助作用。
BRAF基因是一种原癌基因，如果它突变，身体就有可能患癌。V600E代表的是BRAF基因最容易癌变的一个位点。
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