- 课题研究背景及意义
随着医疗技术的飞速发展，癌症患者的生存期逐渐延长，幸存人数也不断增加。癌症幸存者（cancer survivors） 是一个新兴的概念。美国癌症基因组图谱( The Cancer Genome Atlas, TCGA) 计划历经10 年完成了阶段性任务,推动了癌症基因组学研究的发展,为大规模癌症基因组学研究计划的实施提供了参考。本课题利用生物信息学知识进行癌症基因组学的数据分析，发现肿瘤分期标志物及以其为靶点的药物，并建立肿瘤分期标志物及其靶向药物临床应用平台。
- 拟解决的问题
利用R语言通过统计分析预测肿瘤分期标志物，并根据PharmGKB以及DrugBank药物数据库找到对应肿瘤分期标志物的靶点药物，数据分析以及网站建设均有一定难度，需利用所学专业知识并查阅大量相关文献来学习并解决问题。
- 研究主要内容
- 将TCGA、DrugBank以及PharmGKB等数据库的所需数据整理入库。
- 分析发项癌症各分期标志物，探索早期标志物规律。
- 发现以标志物为靶点的药物，实现癌症分期的精准靶向治疗。
- 构建肿瘤分期标志物及其靶向药物临床应用平台。
四、研究方法和步骤
- 整理所需数据：利用mysql数据库，整理汇总TCGA癌症患者基因数据、DrugBank以及PharmGKB等药物数据库。
- 利用R语言进行基因表达差异分析以及生存分析。
- 分析预测结果，结合药物数据库找到标志物对应的靶点药物。
- 以python语言的django为技术框架，构建数据分析应用平台。
五、文献综述
近年来，在全球范围内癌症的发病率和病死率呈逐年上升趋势。癌症的分期不仅是准确预测恶性肿瘤生物学行为及预后的可靠指标，也能为临床医师提供准确的患者分层管理依据，还是选择辅助治疗方案、提高治疗效果的基本前提。本课题构建肿瘤分期标志物及其靶向药物临床应用平台，在发现癌症各分期标志物的同时，探索早期标志物规律，从而做到癌症的早期筛查。该平台还能发现以标志物为靶点的药物，实现癌症分期的精准靶向治疗：
肿瘤分期通常只针对于恶性肿瘤。它是一个评价体内恶性肿瘤的数量和位置的过程。肿瘤分期是根据个体内原发肿瘤以及播散程度来描述恶性肿瘤的严重程度和受累范围。了解疾病的程度，可以帮助医生制定相应的治疗计划并且了解疾病的预后和转归。同时肿瘤分期也为医生在讨论患者的病情时提供了一种通用的语言。另外详细的了解疾病的分期信息也有助于为具体患者制定更为有针对性的临床试验方案。
TNM分期系统是基于肿瘤的范围、淋巴结播散情况、是否存在转移，每一种恶性肿瘤的TNM分期系统各不相同，因此TNM分期中字母和数字的含义在不同肿瘤所代表的意思不同。TNM分期中T，N，M确定后就可以得出相应的总的分期，即Ⅰ期、Ⅱ期、Ⅲ期、Ⅳ期等。有时候也会与字母组合细分为Ⅱa或Ⅲb等。Ⅰ期的肿瘤通常是相对早期的肿瘤有着相对较好的预后。分期越高意味着肿瘤进展程度越高。
随着分子生物学的发展，肿瘤靶向药物逐渐成为肿瘤治疗的研究热点，越来越多的靶向药物进入临床。肿瘤靶向药物是以过度表达的肿瘤细胞分子为靶点，从而抑制肿瘤细胞的过度增殖、浸润和远处转移，对正常细胞损伤小而具有良好的特异性。抗肿瘤靶向药物广泛应用于白血病、非小细胞肺癌( NSCLC) 、结直肠癌和乳腺癌等的治疗，也可以与传统的放化疗联合应用而提高其疗效。
拟通过对TCGA以及GTEX癌症基因数据分析发现肿瘤分期标志物，结合DrugBank以及PharmGKB数据库，实现癌症的精准治疗，为不同生物学特征患者提供个体化治疗方案。
六、论文大纲
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