肿瘤的系统生物学思考
肿瘤的生物学特性
肿瘤的生物学特性肿瘤，这个让人们闻之色变的词汇，在医学领域中一直备受关注。
它并非一种简单的疾病，而是具有一系列复杂的生物学特性。
了解这些特性对于肿瘤的诊断、治疗和预防都具有极其重要的意义。
肿瘤细胞与正常细胞相比，有着显著的不同。
首先，肿瘤细胞的生长失去了正常的调控机制。
在正常情况下，细胞的生长和分裂受到严格的控制，以维持身体组织和器官的平衡和稳定。
然而，肿瘤细胞却能够逃脱这种调控，持续地进行分裂和增殖，不受限制地生长。
这就好像是一群失去了指挥的士兵，各自为政，疯狂行动。
肿瘤细胞的分化异常也是其重要的生物学特性之一。
正常细胞在发育过程中会逐渐分化成具有特定形态和功能的细胞类型。
例如，造血干细胞可以分化为红细胞、白细胞和血小板等。
但肿瘤细胞的分化往往不完全或出现异常，导致它们无法发挥正常的细胞功能。
有些肿瘤细胞甚至看起来与未成熟的胚胎细胞相似，形态和功能都十分紊乱。
肿瘤细胞的侵袭和转移能力更是其致命之处。
当肿瘤细胞在原发部位不断生长、增殖，它们可能会突破周围组织的屏障，进入血管或淋巴管，随着血液循环或淋巴液流动，到达身体的其他部位，并在新的部位定植和生长，形成转移瘤。
这种侵袭和转移的特性使得肿瘤难以根治，往往在治疗后还会复发。
肿瘤细胞还具有逃避机体免疫监视的能力。
免疫系统就像是人体的“保卫军队”，能够识别和清除异常的细胞。
但肿瘤细胞能够通过多种方式来躲避免疫系统的攻击，例如改变细胞表面的抗原，或者分泌一些抑制免疫细胞活性的物质。
这使得免疫系统难以有效地识别和消灭肿瘤细胞，为肿瘤的生长和发展提供了可乘之机。
肿瘤细胞的代谢也与正常细胞有所不同。
为了满足其快速生长和分裂的需求，肿瘤细胞会改变自身的代谢方式。
例如，它们会增加对葡萄糖的摄取和利用，即使在有氧的情况下也倾向于进行糖酵解，这种现象被称为“瓦伯格效应”。
这种代谢方式的改变为肿瘤细胞提供了更多的能量和生物合成的原料。
此外，肿瘤细胞的基因组也存在着异常。
肿瘤生物学中的肿瘤原理与抗肿瘤药物
肿瘤生物学中的肿瘤原理与抗肿瘤药物随着生物学科技的不断发展，肿瘤生物学这个研究领域也越来越引起了科学家们的关注。
肿瘤生物学是研究生长在人体中的肿瘤和肿瘤细胞的性质和行为的学科。
其中最重要的概念就是肿瘤原理，肿瘤原理是指指导肿瘤细胞生长、分裂和转移的基本规律和机制。
此外，抗肿瘤药物在肿瘤治疗中也起着至关重要的作用。
本文将解析肿瘤生物学中的肿瘤原理与抗肿瘤药物。
一、肿瘤原理肿瘤细胞是一种异质性极大的细胞，都具有不同的生理、形态、遗传、免疫和代谢特征。
肿瘤细胞的异常增生和分化不仅是肿瘤原理的基础，也是导致其异质性的重要因素。
与正常细胞不同，肿瘤细胞在生长和分化过程中，发生了一系列基因和蛋白质的改变，这些改变包括基因突变、基因缺失、基因表达异常、DNA甲基化以及蛋白质失调，并导致了细胞内信号通路的不正常运转。
肿瘤发生的可能机制有很多，主要有四种类型：癌基因突变型、抑癌基因缺失型、基因表达异常型以及DNA修饰型。
癌基因是指在某种情况下，能够诱导正常细胞从而形成癌细胞的基因。
而抑癌基因又称肿瘤抑制基因，是指抑制癌变和维持细胞生长平衡的基因。
基因表达异常型则是指癌细胞中一些基因表达高于正常水平，一些基因表达低于正常水平的现象。
DNA修饰型则是指癌细胞中出现了DNA甲基化异常、组蛋白修饰异常等现象。
同时，肿瘤生长和迁移的过程中，还受到细胞外基质、血管生成以及免疫系统等许多因素的调控。
细胞外基质是指细胞外基质及其附属分子组成的结构，在细胞生长、分化、迁移、细胞信号传递、细胞凋亡等方面都具有重要的作用。
血管生成则是指肿瘤细胞侵袭周围组织和血管送血过程中，需要异常增生和修饰新的毛细血管。
抑制血管生成是一种常见的肿瘤治疗策略，可以抑制肿瘤细胞的生长和迁移。
免疫系统也广泛参与着肿瘤的发生和发展。
二、抗肿瘤药物抗肿瘤药物是用于治疗恶性肿瘤的化学药物，目前许多临床肿瘤治疗的针对性治疗都是基于抗肿瘤药物。
抗肿瘤药物的作用主要包括切断肿瘤细胞生长和分裂过程、抑制血管生成、促进组织凋亡，从而阻断肿瘤细胞的生长和转移。
肿瘤生物学的研究和治疗
肿瘤生物学的研究和治疗肿瘤是一种复杂的疾病，它往往伴随着细胞的异常增殖和分化，导致组织和器官的异常增大和功能异常。
肿瘤往往对患者的健康和生命造成威胁，因此肿瘤的研究和治疗一直是科学界和医学界关注的焦点之一。
肿瘤的研究主要包括肿瘤生物学和肿瘤基因组学两个方面。
肿瘤生物学主要研究肿瘤的发生和发展机制，包括肿瘤细胞的生长、分化、转移、侵袭和死亡等过程。
肿瘤基因组学则是研究肿瘤的遗传学特征和基因突变等方面。
这些研究对于深入理解肿瘤的本质和治疗方法的研发都具有重要意义。
肿瘤细胞的生长和分化是肿瘤生物学中的重要研究内容之一。
肿瘤细胞的生长主要受到外源性因素和内源性因素的调节。
外源性因素包括生长因子、细胞外基质、细胞膜的受体和信号转导通路等，它们可以刺激肿瘤细胞的增殖和分化。
内源性因素则包括一系列的基因调控元件和转录因子等，它们可以直接或间接地影响肿瘤细胞的增殖和分化。
肿瘤细胞的转移和侵袭是导致肿瘤恶性转化和生命威胁的重要因素之一。
肿瘤细胞的转移和侵袭涉及多个细胞因子和信号分子的互动，如细胞外基质、基质金属蛋白酶、转移素等。
肿瘤细胞转移的过程极其复杂，涉及多个细胞类型的相互作用和多阶段的事件。
肿瘤细胞的死亡也是肿瘤生物学重要的研究内容之一。
肿瘤细胞死亡涉及到多个信号通路和分子，包括细胞核内的DNA损伤信号、线粒体依赖的线粒体嵌合酶、凋亡蛋白家族等。
肿瘤细胞的凋亡不仅能有效抵御肿瘤的发生和发展，同时还是多种治疗手段的基础。
肿瘤基因组学是近年来发展迅速的一门学科，它在肿瘤生物学中占据着重要的地位。
肿瘤基因组学主要研究肿瘤基因的突变、功能和分类等方面。
肿瘤基因的突变是导致肿瘤发生的重要因素之一。
肿瘤基因的功能调控也是肿瘤治疗的关键因素之一。
基于肿瘤基因组学的研究，许多新的肿瘤治疗方法和药物正逐渐地被研究和发展。
肿瘤治疗是肿瘤生物学研究结果的应用。
肿瘤治疗通常包括放疗、化疗、靶向治疗等几种方式。
放疗是利用放射线杀死肿瘤细胞的方法，通过不同的剂量和方式来破坏肿瘤细胞的DNA和基因功能，从而达到治疗肿瘤的目的。
基于生物信息学和系统生物学的肿瘤诊断和治疗研究
基于生物信息学和系统生物学的肿瘤诊断和治疗研究近年来，肿瘤的治疗一直是医学界关注的重点。
尤其是随着生物技术的不断发展，生物信息学和系统生物学等技术的应用，使得对于肿瘤的诊断和治疗，具备了更为精准、全面和深度的认识与应对。
一、基于生物信息学的肿瘤诊断生物信息学是指将生物学、计算机科学和数学相结合，对生物体内的信息进行收集、处理、解析与分析的一门学科。
在肿瘤诊断中，生物信息学发挥着不可或缺的作用，在以下几个方面得到了广泛应用：1. 基因组学基因组学是生物信息学的一个极其重要的分支领域。
基因组学的出现为肿瘤的诊断和治疗提供了更为全面和系统的视角。
通过基因组序列的比对分析，可以发现肿瘤细胞中的许多突变现象，进而为肿瘤的治疗提供更为精准和有效的方案。
2. 蛋白质组学蛋白质组学是生物信息学的另一个重要分支，主要研究与蛋白质有关的生物信息。
蛋白质不仅是细胞重要的组成部分，而且在肿瘤形成与发展过程中也能发挥重要作用。
通过蛋白质组学的技术手段，可以更加准确地了解肿瘤细胞内蛋白质的种类和数量等信息，从而为肿瘤的治疗奠定了更加可靠和有效的基础。
此外，生物信息学的技术还有许多其他的应用：如代谢组学、微生物组学等。
总之，以上这些生物信息学的技术手段，都可为肿瘤的诊断和治疗提供更为可靠、全面和精准的方法。
二、基于系统生物学的肿瘤治疗系统生物学是生物学研究中新兴的综合性学科，是将系统性思维应用于生物学领域中的一种方法和技术。
系统生物学的出现为肿瘤的治疗提供了更为科学、系统和高效的策略。
下面，我们来看看系统生物学在肿瘤治疗中的应用：1. 基于细胞信号通路的治疗策略细胞信号通路是指在细胞内外环境中某些组分相互作用下形成的复杂通讯网络。
肿瘤细胞的形成和发展通常伴随着信号通路的紊乱，从而导致细胞增殖、分化和凋亡等异常现象的出现。
因此，在肿瘤治疗中，研究肿瘤细胞信号通路的紊乱机制，有利于寻找到更为有效和精准的治疗方案。
2. 基于代谢物的肿瘤治疗肿瘤细胞在代谢上与正常细胞有所区别，因此，研究肿瘤细胞的代谢规律并开发相应的药物，成为了系统生物学用于肿瘤治疗的另一种利器。
肿瘤形成的生物学机制及防治策略
肿瘤形成的生物学机制及防治策略一、生物学机制肿瘤是一类难以治愈的疾病，它在体内生长、繁殖，并逐渐消耗身体的营养和能量，最终导致人体器官衰竭。
肿瘤的形成机理很复杂，但主要可归纳为以下几点：1. 基因突变很多肿瘤都源于基因突变，而这些基因突变又分为两类：一类是致癌基因的突变，另一类则是抑癌基因的缺失。
致癌基因通常会促进细胞增殖、增加细胞对生长因子的反应，另一方面也会限制细胞死亡。
抑癌基因则具有相反的作用。
当一个细胞发生基因突变时，可能会导致这个细胞变得异常，它会增加分裂的速度、抵抗凋亡，最终形成了癌细胞。
2. 炎症炎症是许多肿瘤的共同特点之一，很多肿瘤都形成在线粘膜或内分泌组织。
慢性炎症会向这些组织提供一个有利于肿瘤生长的环境。
炎症可以激活各种细胞，这些细胞会产生肥大细胞增多因子、白细胞介素等物质，而这些物质都会刺激细胞增殖并抑制凋亡。
3. 遗传有些家族患者有遗传性的肿瘤疾病，如乳腺癌、结肠癌、卵巢癌等。
这些疾病通常是由不良基因造成的，并容易遗传给下一代。
同时，一些突变也可能会多代传递下去。
4. 不良生活习惯饮食和生活方式对肿瘤的形成有很大影响。
一些不良习惯，如吸烟、酗酒、缺乏运动等都会增加肿瘤的风险。
在亚洲地区，炒油使油烟严重的饮食习惯也被认为是胃癌的致病原因之一。
二、防治策略肿瘤的防治需要综合管理，旨在减少风险、早发现、早期治疗及其后续管理。
针对不同的肿瘤类型和阶段，实施防治措施也有所不同。
1. 生活方式干预积极健康的生活方式对肿瘤防治具有重要意义。
养成适度运动、均衡饮食和戒烟限酒等好习惯，能够防止慢性炎症，减少营养失衡、生活压力等危险因素，从而降低肿瘤的发生风险。
2. 筛查筛查是指通过检测人群中相关的生物标记物或其他表现，以便能够对肿瘤进行早期诊断。
筛查能够增加肿瘤治疗的成功率、降低因资金、时间和健康损失造成的负面后果。
3. 手术治疗手术治疗也被广泛用于肿瘤治疗，通常在早期阶段就会被使用，以便彻底清除病灶。
恶性肿瘤的生物学机制和治疗策略
恶性肿瘤的生物学机制和治疗策略恶性肿瘤，也称癌症，是一类细胞异型增生和恶性转化所导致的疾病。
目前，肿瘤的发病率正在逐年增加，成为了威胁人类健康的重要因素之一。
恶性肿瘤的发生和发展是一个复杂的过程，涉及多种细胞因子、信号传导通路以及基因突变等因素。
因此，理解恶性肿瘤的生物学机制是制定有效的治疗策略的关键。
恶性肿瘤的生物学机制恶性肿瘤起源于单个细胞的转化，这个过程涉及到多个因素，如基因突变、染色体异常、DNA损伤等。
细胞的增殖、分化、凋亡等生命活动会受到多种细胞因子和信号通路的调控。
而当一个或多个基因发生突变或失活时，将导致细胞内信号传导通路的紊乱和异常，最终导致肿瘤的发生。
目前，许多研究表明，恶性肿瘤的发生与癌基因和抑癌基因的异常表达有关。
癌基因指的是一类在突变后促进肿瘤发生的基因，如ras、c-myc等；抑癌基因则是一类在失活后促进肿瘤发生的基因，如p53、p16等。
同时，染色体异常也是恶性肿瘤的典型特点之一。
在恶性肿瘤中，经常发生染色体重复、缺失或移位等现象，这会导致某些基因的异常表达，从而导致肿瘤细胞的异常增殖和转化。
另外，免疫系统也是影响恶性肿瘤发展的关键因素之一。
人体的正常免疫系统可以通过杀伤肿瘤细胞来抑制肿瘤的发生和发展。
而当免疫系统发生异常时，肿瘤的发生率会明显增加。
例如，某些肿瘤细胞可以释放出一些物质，抑制T细胞和B细胞的功能，从而使免疫系统无法对肿瘤细胞进行有效的打击。
治疗策略目前，针对恶性肿瘤的治疗手段主要包括化疗、放疗、手术治疗、靶向治疗和免疫治疗等。
其中，放疗和化疗是治疗恶性肿瘤最常用的手段之一。
放射治疗可以利用高能射线直接杀伤肿瘤细胞，达到治疗肿瘤的目的；化疗则是通过使用化学物质或药物对肿瘤细胞进行杀灭或阻止细胞增殖。
手术治疗是一种切除肿瘤组织的方法，特别适用于肿瘤初期或局部的恶性肿瘤。
而靶向治疗则是指根据肿瘤细胞的生物学特性，设计针对性的药物，从而达到精准治疗的目的。
目前，许多靶向药物已经被应用于治疗恶性肿瘤，如EGFR抑制剂和VEGF抑制剂等。
生物医学信息学与系统生物学在癌症研究中的应用
生物医学信息学与系统生物学在癌症研究中的应用一、概述癌症是一种严重威胁人类健康的疾病，其病因和治疗一直是生物医学领域的重要研究方向。
近年来，生物医学信息学和系统生物学在癌症研究中的应用得到了广泛的关注和研究。
本文将介绍生物医学信息学和系统生物学在癌症研究中的应用，包括基因组学、转录组学、蛋白质组学和代谢组学等方面。
二、生物医学信息学在癌症研究中的应用生物医学信息学是一门类似计算机科学的交叉学科，将计算机科学、统计学和分子生物学的方法结合在一起，用于分析和解释生物学数据，包括基因组学、转录组学、蛋白质组学和代谢组学等方面。
1.基因组学基因组学是研究基因组结构和功能的科学，是生物医学信息学领域中最早应用的技术之一。
基因组学应用于癌症研究主要包括以下方面：（1）癌症基因组学通过对正常细胞和癌细胞基因组的比较，可以发现癌症中的突变和基因重排。
例如，通过对乳腺癌晚期病人的基因组序列的分析，发现她们身体里的癌症基因组的变异率较高。
这些突变和基因重排可用于筛选靶向癌症的新药物。
（2）癌症抗性基因组学对癌症患者在化疗过程中出现抗性的原因进行研究，发现癌细胞基因突变而产生的药物抗性是其中一种原因。
基因组学可以通过关联这些基因突变和抗性，找出和抗性相关的基因标志物。
2.转录组学转录组学是研究基因组内全部基因的转录活动的科学。
在癌症研究中，转录组学被广泛应用，其主要研究内容包括以下方面：（1）癌症代谢癌细胞在维持其持续的增长和传播的过程中，出现一系列的代谢异常。
转录组学可以通过对癌细胞中基因的表达变化来揭示代谢异常的发生机制，并找到新的癌症治疗靶点。
（2）癌症信号通路癌症信号通路是癌症中一种异常的信号传导系统，不同类型的癌症由于目标信号通路的异质性，它们的治疗策略也是不同的。
转录组学可以帮助鉴定癌症中信号通路的异质性，并发现癌症中的新的治疗靶点。
3.蛋白质组学蛋白质组学是利用质谱等技术研究生物体内所有蛋白质质量、结构、功能和相互作用的科学。
肿瘤治疗中的生物治疗原理解析
肿瘤治疗中的生物治疗原理解析肿瘤是当前全球范围内的重大健康问题，而生物治疗作为肿瘤治疗的一种新兴疗法，得到了广泛的关注。
生物治疗利用生物技术手段，通过改变人体免疫应答或者直接攻击肿瘤细胞，以达到治疗肿瘤的目的。
本文将对肿瘤治疗中的生物治疗原理进行解析。
生物治疗的核心是增强人体免疫应答，使其能够更好地识别和攻击肿瘤细胞。
生物治疗主要通过两种方式来实现这一目标：免疫增强剂和抑制抑制剂。
免疫增强剂的作用是刺激和增强免疫系统的功能。
这些免疫增强剂可以直接激活免疫细胞，促使它们产生更多的抗肿瘤物质，如细胞因子和抗体。
另外，它们还可以增加肿瘤特异性T细胞的数量和活性，从而增强免疫细胞对肿瘤细胞的杀伤能力。
这些免疫增强剂可以通过注射、静脉输液或者口服等途径给予患者。
抑制剂的作用是抑制肿瘤细胞的生长和扩散。
这些抑制剂可以针对肿瘤细胞中的特定分子或通路进行作用，抑制肿瘤细胞的生长和增殖。
例如，靶向抗肿瘤药物可以选择性地靶向肿瘤细胞表面的特定受体或信号通路，从而阻断其生存信号和增殖信号，达到抑制肿瘤生长的目的。
生物治疗还包括了基因治疗和干细胞治疗。
基因治疗是利用载有特定基因的载体向体内输送，从而使患者体内的免疫细胞产生抗肿瘤效应。
这些基因可以使肿瘤细胞发生凋亡，抑制肿瘤细胞的增殖或促进免疫细胞对肿瘤细胞的攻击。
基因治疗的核心是提高基因传递和表达的效率、选择合适的基因和治疗时间。
干细胞治疗是利用干细胞的特性，将其转化为患者体内需要的特定细胞，以替代损伤的组织或器官。
干细胞治疗可以通过骨髓移植、干细胞注射等途径实现，以替代患者体内缺失或损伤的免疫细胞或其他细胞，从而提高免疫系统的功能，增强抗肿瘤能力。
总的来说，生物治疗通过增强免疫系统的功能、抑制肿瘤细胞的生长和扩散，以及利用基因和干细胞的特性，实现对肿瘤的治疗。
生物治疗的优势在于其相对较高的选择性和较小的毒副作用，可同时作用于多个靶点，提供了更加个体化和精确的治疗方式。
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对肿瘤的系统生物学认识杨小洁病原生物学研究所S2012035005摘要本文简单介绍对系统生物学认识，明确系统生物学的概念和技术方法。
同时，介绍肿瘤系统生物学，引发对肿瘤与系统生物学有机结合的认识及未来肿瘤诊断和治疗的应用认识。
关键词系统生物学肿瘤肿瘤系统生物学通过此次课程，我是第一次听到系统生物学概念，作为一个生物技术专业出生的我感到十分的惭愧但又高兴。
通过上课老师的讲解，我对系统生物学的大致概念和内容有了初步的了解，可是这远不能满足我的好奇心。
课下，我查了许多这方面的文献才逐步对系统生物的内容有所感觉。
十分感谢老师您向我们展示了系统生物学。
以下仅我个人在查一些文献之后的浅显认识，还望老师海涵。
1 系统生物学1.1 系统生物学概念和意义系统生物学是研究一个生物体系中所有基因组、转录组、蛋白组、代谢物组等的构成，以及在特定条件下这些组分间的相互关系的学科。
系统生物学是采用系统科学的方法，将生物过程不是作为孤立的很多部分而是作为整个系统来定量研究，它借助和发展多学科交叉的新技术方法、研究功能生命系统中所有组成成分的系统行为、相互联系以及动力学特性、进而揭示生命系统控制与设计的基本规律。
同时，可以说系统生物学是研究基因和蛋白质的一种新的方法。
这种方法是由于得益于计算机技术的迅速发展在最近才成为可能的。
和传统生物科学研究单个基因或者蛋白质不同，系统生物学研究的是生物信息（DNA、mRNA、蛋白质、功能蛋白、生物信息途径、生物信息网络）在所有水平上复杂的相互作用，重点考察这些生物信息是如何一起工作的，复杂系统产生的涌现属性（emergent properly）或者系统属性（1）。
系统生物学的现在提出还得益于多学科交叉。
以工程和计算机为代表的多学科在生物学领域的融合大大推进了对基因产物(特别是蛋白质)特性和功能进行研究的高通量实验技术的广泛应用。
我们对生物学数据的积累速度成数量级地增长。
如何从大量的数据中形成理论和生物分子在系统水平的行为是系统生物学研究的目标(2)。
因此，从狭义上讲，系统生物学是基于基因组学、蛋白质组学等为核心的实验技术，通过多学科交叉从整体水平分析和计算模拟复杂生命现象并最终通过设计和改造来控制生命系统的一个研究领域．由于各个学科在生物学领域的渗透和各种新型先进的生物学研究手段和分析思路在传统生物实验室中的应用，系统生物学的概念和思路已经在逐渐地改变我们传统的研究思维．就目前而言，系统生物学主要是作为一种思路和概念存在，当这概念成为现实，就会不断影响未来生物学的研究、教育和生物学技术，最终会导致这个新研究领域的成熟和具体化。
1.2 系统生物学的研究方向和主要技术从查询系统生物学研究院和几次国际学术会议相关内容，我们知道系统生物学的研究方向主要有：蛋白质组学；转录组学；遗传网络；代谢网络、发育；空间、结构系统生物学；硅细胞；超细胞系统生物学；计算生物学；软件构架，系统生物学研究的软件平台；系统分析，模式识别，动力系统理论和代谢控制分析．采用的模式生物和模式细胞有：嗜盐菌、酵母、海胆、果蝇、鼠干细胞等；生物体系有：过氧化酶、半乳糖利用、发育、免疫、核一质转移等；联系的疾病有：传染病如艾滋病、自身免疫性疾病和炎症、糖尿病、心脏病、肿瘤等。
而其中，站在系统生物学对肿瘤进行研究至关重要（3）。
生物学中的建模方法大致可以分为两类：定性建模和机理性建模。
定性模型或者说假设驱动模型，通常是对选择的生物现象建立符合已知的相关生物学知识的逻辑性或者统计模型。
这种模型通常将布尔参数设置成各种连接中，多应用于基因调节网络的研究。
然而，现在用的更多的是一种更加符合生物实际情况的模糊逻辑来模拟生物网络系统。
统计模型如神经元网络模型、贝叶斯模型可以用于模拟系统参数随着时间变化的生物学机理。
机理模型或者说数据驱动模型常常要基于高通量的实验技术。
此外，聚类方法已经成功的应用与DNA生物芯片中的基因识别技术中了。
虽然这些方法能够处理大量的数据，但是它们无法直接推测网络结构和确定修饰等作用。
目前用于建模的定量化数据和准确的参数数据是生物系统建模和分析的瓶颈。
这有待于高通量实验测量技术的发展。
2 肿瘤系统生物学1.1 肿瘤系统生物学的认识肿瘤系统生物学即系统生物学研究与肿瘤研究与治疗的结合。
肿瘤已成为当代人类最主要的“杀手”。
细胞分子生物学等理论技术在肿瘤生物学领域的应用，对肿瘤的研究及其诊断和治疗产生了巨大的影响。
但是还有很多问题需要解决，如肿瘤的形成与发展机制尚不明确，肿瘤的早期诊断困难重重，还有耐药性、副作用等问题。
目前应用分子生物学技术，如PCR技术、基凶测序分析等可进行肿瘤的分子诊断，但都是对单个基网或较少几个基冈进行分析。
肿瘤的发生、发展是一个多因素、多基凼和多步骤过程，要了解整个肿瘤形成过程中基因的改变，以及致癌各个阶段中细胞全部基阗表达的动态变化，需要研究的小是一个或几个基因，而是整个基因组在从正常到癌的各个阶段中基因表达谱的动态变化。
而系统生物学中的基因组相关技术以两种为主：一是超高通量的DNA测序技术，以更低成本提供更精确的数字化遗传信息；二是以分子杂交为基础的基：芯片技术，易于标准化操作和分析，适用于大样本的全基因组分析；其中基因芯片技术在肿瘤诊断领域的应用较为广泛。
单这一方面的相互结合及显示着不可估计的优势，因此肿瘤系统生物学的研究刻不容缓。
1.2 实际应用中肿瘤系统生物学的思考目前就资料显示，我国在肿瘤研究领域有着比较不错的基础知识积累，但是关于以后的肿瘤系统生物，则应该将以下几个工作纳入考虑才能有助于我国肿瘤的进一步研究和攻克。
首先，从系统生物学的角度出发，建立肿瘤系统生物学数据库是不可忽视的。
随着基因组的飞速发展带来的信息，我们需要创造性的应用基因组学，发展有效益的生物信息学，建立一体化数据库。
将这个数据库应用于临床帮助医生更快更好的搜集肿瘤数据，对病人的病情及诊断和治疗做出及时且正确的判断及措施。
但是其中大量信息的获取还需要我们医护人员注意对自己关注的数据集中，而不是让其他信息一起冲击中心信息以致无法起到帮助作用。
其次，建立相关的实验技术平台。
肿瘤系统生物学是一个新的领域，研究方法需要创新，新的技术急需开发。
而现在生物学对仪器的依赖到了不可或缺的地步，没有相应的实验技术平台，肿瘤系统生物学无法真正发展起来，也就无法帮助临床应用。
再次，加强对数据的解析和模型构建：重视相关模式生物的研究，加强对不同技术平台中得到数据的解析和模型构建，充分发挥生物信息学的作用。
系统生物学的理想就是要得到一个尽可能接近真正生物系统的理论模型，建模过程贯穿在系统生物学研究的每一个阶段，需要实验研究和计算机模拟及理论分析的完美整合。
目前这方面还面临着很大的挑战性。
在美国系统生物学研究所，其重要的研究内容之一就是肿瘤系统生物学，他们希望通过研究能准确地确定肿瘤类别和发展阶段，以及不同肿瘤的遗传和环境相互作用关系，以达到早期诊断和个体化治疗的目的，并且已经在前列腺癌等方面作了一些研究工作（4）。
为了构建系统生物学网络模型，他们首先用并联平行的标记测序技术建立了mRNA表达差异数据库，通过与正常组织比较找到了300个前列腺癌特异基因，其中60％带有信号肽，从中选出一些候选蛋白成功地用于区别早期和晚期的前列腺癌（5）。
为了达到对乳腺癌的早期诊断和有效治疗，丹麦启动了一项长期的计划，希望整合来自基因组、蛋白质组和功能基因组等方面的知识并通过系统生物学的方法来完成使命（6）。
在过去的几年里，蛋白相互作用和蛋白质表达定量等研究促进了机器动态模拟和数据挖掘的研究，如机器模拟表皮生长因子受体(EGFR)途径使人们对表达EGFR的肿瘤认识又进了一步旧(7)。
旬天笑(8)等人尽可能全面的收集了疾病组，基因、蛋白质组、分子作用组等“组学"信息，建立一个系统分析的框架，利用计算系统生物学的方法，首次，以系统网络的观点，对具有潜在应用价值的1000多个肿瘤蛋白Biomarker进行系统的性质分析和评估。
设计新的计算方法——Sw二RwR，以“疾病表型关联”信息为指导，基于人类全局分子作用关系，对肿瘤候选蛋EtBiomarker进行预测和排序。
同时，针对当前生物网络数据可视化软件尚不能有效的结合数据库技术的缺点，设计和开发新的工具一一ProteoLens，有效的将数据库管理技术和网络可视化整合一体，提高了对多级生物学网络数据挖掘和知识发现的效率。
以上所有例证都向我们展示了肿瘤和系统生物学结合的客观前景。
这让我们对于坚定药物靶标也应该从新思考。
从系统生物学角度出发，应考虑放弃过去针对得到的药物靶点来制造药物的低效率思路，而是在理解了疾病扰乱网络的本质，我们就可以将疾病扰乱网络再工程化成为正常状态。
对于多基因控制的肿瘤，更是应该如此解决才是高效途径。
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