基因通常不会单独执行任务。相反，它们在高度合作的网络中相互作用，干扰一个基因，从而影响其他基因的表达。最终，正是这种团队精神才对细胞的健康负责。现在，研究人员将肿瘤细胞基因置于相互依存的背景下。通过这样做，他们确定了12种不同类型的基因对相互作用，其中两种基因中不同水平的表达与癌症患者的生存相关。

最近发表在《细胞报告》上的论文“ 超越合成致死性：绘制与癌症存活率相关的成对基因表达状态图”。

先前有关癌症背景下基因相互作用的研究主要集中在合成杀伤力(SL)上。现在，来自马里兰大学和美国国家癌症研究所的研究小组对该概念进行了概括，以鉴定出12种不同的基因对相互作用，其中两种基因中不同水平的表达与癌症患者的生存相关。

这些重要的基因对关系是合成致死性的补充，而且许多新关系在研究人员数据中​​比合成致死性更丰富，这意味着它们可能为癌症治疗提供更多潜在的靶标。

这项研究的资深作者Sridhar Hannenhalli博士说：“我们的工作扩大了潜在的策略范围，通过将利用遗传相互作用的概念概括为包括许多其他尚未探索的基因对关系类型，扩大了迄今为止仅限于合成杀伤力的范围。”马里兰大学细胞生物学和分子遗传学系教授。“我们相信这为将来使用一种计算方法识别和研究其他类型的遗传相互作用奠定了基础。”

研究人员定义了六种相互作用，其中一对基因中的每个基因都可以低，中或高水平表达。然后，他们认为这些组合中的每一个都可能与患者生存的“阳性”或“阴性”结果相关。这样一来，潜在的基因对关联类型总数就达到了12种。他们分析了来自5288种癌症肿瘤的数据，这些肿瘤代表18种不同的癌症类型。

研究人员使用一种新颖的计算策略，评估了其数据集中所有可能的基因组合-癌症基因组图谱(TCGA)。在1.63亿潜在基因对中，研究人员确定了与阳性或阴性患者相关的近72,000个基因对相互作用生存。在参与这些相互作用的基因中，已知有很大一部分与细胞分裂和增殖有关，这与癌症有着明显的联系。

他们将“生存相关的成对基因表达状态”(SPAGEs)这一更笼统的概念定义为联合表达水平与生存相关的基因对，并将其数据驱动方法描述为SPAGE-finder。作者写道：“检测到的SPAGE可以解释癌症驱动基因的组织特异性和患者对药物反应的差异，并将乳腺癌肿瘤分为精细的亚型”，这些结果“扩大了癌症SPAGE的范围，并为未来的概念奠定了基础。 SPAGE及其翻译应用的研究。”

Hannenhalli认为，“依靠特定的癌症脆弱性，例如特定突变基因与其他基因的功能关系，可能是治疗癌症的有效方法。”

Hannenhalli断言，识别基因对关系可以帮助科学家理解为什么某些基因的突变会在一种组织中导致癌症，而在另一种组织中却不会导致癌症，因为它们的相互作用伴侣可能在不同类型的组织中表达不同。同样，基因对关系可以解释为什么某些药物对一名患者有效而对另一名患者无效。这种关系也可能有助于研究人员确定某些癌症的亚型，例如乳腺癌，这可能有助于预后和治疗。

与仅使用单个基因表达的传统方法相比，利用他们在基因对相互作用中的发现，研究人员能够在其关于肿瘤基因表达的数据中更好地预测患者的预后。

Hannenhalli强调，要确定哪些基因对实际上对癌症患者的生存有直接影响，还有许多工作要做。他说，下一步是与癌症生物学家或临床医生合作，开始针对本研究中鉴定出的某些基因对的疗法进行实验。