https://www.nature.com/articles/s41467-022-29292-7
EGFR 억제제(EGFRi)에 대한 내성은 비소세포폐암(NSCLC) 치료에 있어 주요 장애물입니다. 잠재적인 내성 마커를 찾는 가장 흥미로운 새로운 방법 중 하나는 CRISPR과 같은 기능적 유전자 스크린을 실행한 다음 상당히 농축된 유전자를 수동으로 분류하는 것입니다. CRISPR 화면에서 발생하는 '높은 가치' 조회수를 식별하기 위한 이 분류 프로세스에는 전문 지식이 필요한 수동 큐레이션이 포함되며 전문가도 종합적으로 완료하는 데 몇 개월이 걸릴 수 있습니다. 저항의 주요 동인을 더 빨리 찾기 위해 전임상, 임상 및 문헌 증거를 통합하는 이기종 생물 의학 지식 그래프 위에 추천 시스템을 구축합니다. 추천 시스템은 유전자를 EGFRi 내성의 잠재적 메커니즘과 연결하는 다양한 유형의 증거 간의 균형을 기반으로 유전자 순위를 지정합니다. 이 편견 없는 접근 방식은 3,000개 이상의 유전자에서 57개의 저항 마커를 식별하여 히트 식별 시간을 몇 개월에서 몇 분으로 단축합니다. 알려진 저항 마커를 재현하는 것 외에도 우리의 방법은 우리가 전향적으로 검증하는 이전에 탐색되지 않은 저항 메커니즘을 식별합니다.
EGFR 억제제(EGFRi)에 대한 내성은 비소세포폐암(NSCLC) 치료에 있어 주요 장애물입니다. 잠재적인 내성 마커를 찾는 가장 흥미로운 새로운 방법 중 하나는 CRISPR과 같은 기능적 유전자 스크린을 실행한 다음 상당히 농축된 유전자를 수동으로 분류하는 것입니다. CRISPR 화면에서 발생하는 '높은 가치' 조회수를 식별하기 위한 이 분류 프로세스에는 전문 지식이 필요한 수동 큐레이션이 포함되며 전문가도 종합적으로 완료하는 데 몇 개월이 걸릴 수 있습니다. 저항의 주요 동인을 더 빨리 찾기 위해 전임상, 임상 및 문헌 증거를 통합하는 이기종 생물 의학 지식 그래프 위에 추천 시스템을 구축합니다. 추천 시스템은 유전자를 EGFRi 내성의 잠재적 메커니즘과 연결하는 다양한 유형의 증거 간의 균형을 기반으로 유전자 순위를 지정합니다. 이 편견 없는 접근 방식은 3,000개 이상의 유전자에서 57개의 저항 마커를 식별하여 히트 식별 시간을 몇 개월에서 몇 분으로 단축합니다. 알려진 저항 마커를 재현하는 것 외에도 우리의 방법은 우리가 전향적으로 검증하는 이전에 탐색되지 않은 저항 메커니즘을 식별합니다.
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