计算生物学
有效的药物联合疗法可以改善癌症治疗，但药物协同作用的机制基础仍然知之甚少。大多数计算方法优先考虑预测准确性，而非分子机制层面的可解释性，因此对于协同效应如何在不同信号传导背景下产生，仅能提供有限见解。我们开发了 Trafikk，这是一种基于分子信号传导网络的框架，可在细胞系特异性的计算模型中模拟药物扰动，从而映射实验性联合筛选中的功能结局。在两个相互独立的大规模数据集中，Trafikk 以超过 77% 的召回率识别出协同药物组合。功能反应预测揭示了既保守又依赖背景的机制。
尽管在 742 个细胞系中，AKT-MEK 共抑制始终破坏了协调的存活与凋亡信号传导，但 PI3K-BCL2 协同作用则通过由细胞背景特异性网络约束塑造的不同死亡程序而产生。Trafikk 将预测性能与机制可解释性相结合，捕捉了药物协同作用如何以及为何在不同细胞背景中产生。源代码、安装说明和使用教程可在 https://github.com/druglogics/trafikk 免费获取。
📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.05.08.723755v1?rss=1
🏷️ 抗癌药物协同 药物组合预测 信号传导网络 机制可解释性 细胞系建模