最近，刊登在PLOS Computational Biology上的研究論文中，英國的科學家設計了一種計算機模型，其可以幫助分析癌癥的“社交網絡”來鑒別出治療癌癥的新途徑。該模型可以分析促進癌癥的蛋白質的特殊行為，從而幫助區分正常蛋白質，同時研究者還繪制了新型潛在藥物的分子靶點，這對于開發新型的癌癥療法或將帶來一定幫助。

來自英國倫敦癌癥研究院(The Institute of Cancer Research)的研究者將細胞內部的蛋白質同巨大的社交網絡中的成員進行對比，繪制出了其相互作用的圖譜，或將幫助研究者預測哪些蛋白質可以通過藥物來靶向作用。目前研究者繪制的圖譜已經公開了，其將為從事藥物開發的科學家們提供一定的思路來尋找治療不同癌癥的藥物。

研究者表示，許多分子途徑都會相互作用來影響癌癥的發生，而可以通過藥物靶向作用的促癌蛋白會趨于表現出特殊的社交特性來使其同非癌癥蛋白進行區分；“插孔樣”的蛋白質可以同多種可能促進癌癥發生的蛋白質進行相互交流溝通。研究者Bissan Al-Lazikani指出，我們的研究首次鑒別出了癌癥蛋白質之間社交行為的規則，同時其可以幫助我們預測潛在的癌癥藥物的靶點，文中我們發現癌癥藥物的靶點同正常蛋白質并不相同，而且其還存在一種復雜的社交網絡現象。

目前尋找一種新型靶點對于癌癥藥物的開發非常重要，但這卻是一件非常漫長的一個過程，促癌蛋白圖譜的繪制將幫助科學家們更好地進行藥物的設計，同時也為揭示癌細胞對療法的耐藥提供了一定的思路。

最后研究者Nell Barrie指出，過去40年里，癌癥患者的生存率提高了近一倍，但目前我們仍然迫切需要開發出更有效的療法來應對多種惡性癌癥，同時也需要開發出新型的診斷技術，相信在不久的將來通過大量的研究將會加速癌癥藥物的研發。