由天津师范大学外国语学院于杰副教授撰写的论文“TopologicalData Analysis: A New Method to Identify Genetic Alterations in Cancer”在《Asia-PacificJournal of Oncology Nursing》2021年第2期发表。

文章指出，癌症是影响健康的最严重的问题。目前对于不同癌症的治疗多使用靶向治疗方案，在靶向治疗中最关键的一步是确定癌症发展和扩散中的分子机制。多项研究通过基于复发的途径方法识别出多种频繁突变的基因。然而，这些方法只能甄别出突变频率高于15%的癌症相关基因突变。也就是说，对于具有较低突变频率的驱动基因来说，这些方法无济于事，而这些驱动基因却是导致癌症发生及发展的重要因素。因此，医学界亟需发现一种不同于复发识别途径的甄别肿瘤基因的方法。根据最近发表于《自然通讯》上的一项研究，由哥伦比亚大学的RaúlRabadán教授团队成功地研制出一套全新的拓扑数据分析方法，这一方法能够通过对多种癌症的表达数据分析来识别低发病率的癌症基因突变。

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https://www.apjon.org/article.asp?issn=2347-5625;year=2021;volume=8;issue=2;spage=112;epage=114;aulast=Yu