近日來自Genome Biology的一項研究中提出了一個綜合資料庫：My Personal Mutanome (MPM)，用于加速精準癌症醫學方案的開發。MPM提供了基于網絡的診斷和藥物基因組學方法，用來了解臨床環境中複雜的基因型-表型關系和治療反應，有望促進惡性良性腫瘤發生的可操作突變的鑒定和人類互相作用組水準的個體化治療。
大量的基因組測序資料激發了個性化治療的新挑戰，并促進了惡性良性腫瘤藥物的發現。My Personal Mutanome (MPM)資料庫包含了來自The Cancer Genome Atlas的33種癌症類型中超過10,800個惡性良性腫瘤外顯子組的490,245個突變，映射至94,563個結構分辨/預測的蛋白-蛋白互相作用界面（“網絡邊擾動”）和311,022個功能位點（“網絡節點擾動”），包括配體蛋白結合位點和8種類型的蛋白質翻譯後修飾。對于這些作圖的互相作用，總共獲得了8,844個存活結果和1,271,132個藥物反應。
随着高通量測序不斷發展，已經有數十萬個外顯子組和基因組釋出。癌症基因組圖譜（TCGA，
https://www.cancer.gov/tcga）計劃已對33種癌症類型中超過11,000名患者的基因組/外顯子組進行了表征。癌症的體細胞突變目錄（COSMIC）和cBioPortal等這些資料和網絡資源極大地促進了癌症的研究和藥物發現，但對于精準醫學發展至關重要的變異體緻病性仍沒有更好解釋。典型的計算方法也隻能以臨床決策所需的高置信度來識别一小部分緻病變體。對因果和臨床上可行的突變進行鑒定和優先排序對于了解其在惡性良性腫瘤發生和疾病進展中的作用、發現新的生物标記并提供生物學相關的藥物靶标方面至關重要。
論文小組的所有先前的觀察和其他研究提供了人類癌症體細胞突變的節點和邊緣效應的功能驗證。這些結果激勵作者開發一個系統生物學工具，用于查詢人類互相作用體中的此類節點突變和邊緣突變，這将有助于識别用于精确癌症藥物的新的功能突變/基因、藥物靶點和藥物基因組學生物标志物。
圖1資料庫的總體設計
論文研究小組收集并處理了包括21,759種蛋白質，490,245個體細胞突變和544,692個突變病例的121,172個PPI，在1074個癌細胞系中測試的251種藥物的藥物反應，41,843種 PDB和535,182個蛋白質功能位點，用于蛋白質-配體結合并跨越7種類型的蛋白質翻譯後修飾（PTMs）：乙酰化，丙二酸化，甲基化，鄰位糖基化，磷酸化，琥珀酰化，泛素化。
以上所有的資料及其結果都已經內建到了關系資料庫MPM中。此外，作者的網站利用的幾個主要實體（如藥物、蛋白質）和各實體之間的關系如下圖所示，使用者可依據此體系結構找到需要搜尋的資訊。
圖2.資料庫的資訊體系結構
作者表示，将繼續把人類互相作用組更新到資料庫中，特别是包括更無偏的系統PPIs資料。此外，将為功能站點提供選擇較小視窗的功能。MPM的未來更新将側重于提供更完整、更高品質的人類互相作用體（包括蛋白質-DNA/RNA互相作用）、功能位點和來自CPTAC的蛋白質基因組學資料。作者将整合更多的人類基因組測序資料，包括跨組學精準醫療（TOPMed）計劃，阿爾茨海默症測序項目（ADSP），以及國際癌症基因組聯盟（ICGC），通過添加更加個性化的基因組分析來改善MPM的實用性。MPM将每年更新一次。