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谷歌搜索引擎算法发现癌症生物标记物
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美国每日科学（2012年5月17日）报道，谷歌所使用的与网页相关的搜索查询的策略也可被用来确定癌症患者体内蛋白质与疾病进展的关系。德国德累斯顿工业大学的研究人员使用谷歌PageRank算法修改后的版本排列了约20000个蛋白的基因与胰腺癌发展的关系。他们在刊物《PLoS Computational Biology》上发表了这一研究结果，他们发现七种蛋白质可有助于评估病人的肿瘤如何侵袭并指导临床医生决定病人是否应接受化疗。
研究人员自己的谷歌算法版本已被用于本研究来发现新的癌症生物标志物，它们是癌细胞产生的分子。生物标志物可有助于体液中肿瘤的早期诊断或在手术或活检中获得癌组织直接检测。发现这些生物标志物往往是困难的并且耗费大量的时间。另一个问题是，不同的研究中发现的同一类型的癌症的标记物，几乎没有重叠。
使用谷歌策略已经解决了这个问题，这一策略考虑到网页的内容以及如何这些网页是通过超链接连接的。采用这一策略作为模型，作者利用了这一事实，即蛋白质在胞内蛋白质通过物理和调节相互作用的网络连接；可以称之为“protein Facebook（蛋白质脸谱网）”。
“一旦我们在我们的分析中加入了网络信息，我们的生物标志物变得更有重现性，”该论文的第一作者Christof Winter说。使用这一网络信息和谷歌算法，与北卡罗来那大学先前早期的一项研究中发现了显著的重叠。在那里，评估侵袭性胰腺癌的蛋白质可进行这样一个连接。
尽管新的生物标志物似乎标志着比现有的诊断工具有了改善，但他们远远不够完善，还需要在一个较大的后续研究中验证才可以在临床实践中使用。它仍然是一个悬而未决的问题，将这些见解引入减缓癌症进展的新药研发。这个方向第一步是与建于德累斯顿的生物科技公司RESprotect集团合作，后者正在进行一个胰腺癌药物的临床试验。
德累斯顿工业大学是德国领先的大学，其再生疗法中心在全国卓越计划中处于领先地位。这项研究工作是德累斯顿工业大学教授Michael Schroeder博士的生物信息学团队与Christian Pilarsky博士和Robert Grützmann教授的医学团队合作进行的。
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