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药物基因组学是一个快速发展的领域，其目标是为每位患者提供个性化的治疗。此前，我们开发了新型药物机会计算分析 (CANDO) 平台，用于多尺度治疗发现，通过分析化合物与大型蛋白质库的相互作用，筛选出针对任何适应症/疾病的最佳化合物。我们在 CANDO 平台内实施了全面的精准医疗药物发现流程，以确定哪些药物最有可能对非小细胞肺癌 (NSCLC) 的突变表型有效，其依据的假设是具有相似相互作用特征（或特征）的药物将具有相似的行为，因此具有协同作用。 CANDO 预测，奥希替尼（一种 10 EGFR 抑制剂）最有可能与四种 KRAS 抑制剂产生协同作用。通过细胞毒性试验进行的验证研究 11 证实，奥希替尼与 KRAS G12C 抑制剂 ARS-1620 12 和泛 KRAS 抑制剂 BAY-293 联合使用，通过作用于突变型 KRAS 表现出协同作用 13，从而降低细胞增殖。基因表达研究 14 表明，MAPK 抑制是使用 KRAS 抑制剂 BAY-293 治疗后细胞增殖减少的关键相关因素 15，但使用 ARS-1620 或 16 奥希替尼治疗后则不是。我们的精准医疗管道可用于识别能够与 KRAS G12C 抑制剂产生协同作用的化合物，并通过了解它们在蛋白质组学/相互作用组学尺度上的行为来评估它们成为药物的可能性。
有效药物的多尺度分析与验证......
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