元素百科信息频道：从香港理工大学了解到，癌症基因组的大数据分析取得了重大突破。通过建立创新的大数据分析平台，分析基因之间的相互作用，揭示了癌症中基因网络的失控机制。
展示癌症基因大数据成果
这一突破是翁一鸣、陈颖志、黄思泉、哈佛大学生物统计学专家组成的研究团队取得的成果。
研究小组还发现了潜在的目标基因—核磷蛋白（NPM1）及其相关基因，以诊断和治疗慢性骨髓细胞白血病。相关研究发现，它有助于建立以核磷蛋白为导向的治疗策略，使目标治疗更准确地应用于问题和情况。同时，该分析平台也可广泛应用于其他疾病。
传统的癌症基因研究方法
据报道，传统的癌症基因研究方法是比较癌症患者和健康人的整个基因组，以找出具有显著差异的个别基因。这种长期使用的方法不能找到基因的相互作用和系统的变化，然后了解癌症的发病机制。
在这项研究中，研究小组假设参与相同机制的基因是共同的（即基因之间的相互关联），并讨论每个基因之间的关系，以破解癌症背后的机制。基因组合的数量会随着基因数量的几何级数而增加，而人类基因组有超过2万个蛋白质编码基因，因此基因共同表现的分析涉及大约2亿对基因。
哈佛大学生物统计专家帮助研究团队进行了大型计算机模拟试验，建立了癌症基因共同表现的统计方法。研究团队克服了处理大量数据的挑战，分析了2亿基因对的共同表现，突破了传统方法的不可能性，建立了前所未有的科学基础。
本研究建立了一个创新的结构性基因共同性能分析平台，揭示了癌症的发病机制，并开发了以核磷蛋白为导向的治疗策略。共同性能分析发现了基因网络上的失控机制，加深了对癌症生物学的理解，有助于确定治疗的新方向。该平台不仅有助于科学发展，而且可以随时应用于其他疾病的诊断、预后和治疗。
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