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鉴定与抗癌疗法作用机制（MOA）相关的基因，对于理解药物反应至关重要。包括全基因组 CRISPR 敲除筛选在内的功能基因组学方法，可在治疗后系统性地优选基因；然而，通常只有在不同数据集中鉴定出重叠基因、以验证生物学假设后，研究者才会对单个数据集的发现进行解读。由于实验条件存在差异，整合此类异质性数据集仍颇具挑战。现有方法可能因数据集特异性噪声而遗漏具有生物学相关性的基因，也可能无法捕捉在多项研究中效应一致但程度中等的基因。本文提出 ConcuRx，这是一种用于跨研究整合异质性 CRISPR 药物反应筛选数据并优选基因的统计框架。与单数据集分析相比，该方法能够生成更稳定的基因排序，提升对已知 MOA 相关基因的优选效果，并找回基于平均效应或重叠度的方法所遗漏的生物学相关基因。将 ConcuRx 应用于 ATR 抑制剂与 PARP 抑制剂这一协同药物组合的 CRISPR 药物反应筛选数据时，该方法增强了对已发表研究中收集的 15 项经实验验证假设的支持，其中包括由未纳入 ConcuRx 分析的独立研究所支持的作用机制。这些发现表明，对研究间变异性进行建模有助于识别和优选 MOA 相关基因，并为精准肿瘤学中异质性功能基因组学数据的整合提供了一种稳健策略。
跨异质性药物处理数据集稳健识别与药物作用机制相关的基因 | bioRxiv
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跨异质性药物处理数据集稳健识别与药物作用机制相关的基因
Mahfuza Sharmin、Maliha Aziz、Ewy Mathé
doi:
https://doi.org/10.64898/2026.10.15.759469
Mahfuza Sharmin¹
美国国立卫生研究院；
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通讯作者：
mhfz.sharmin{at}gmail.com
Maliha Aziz²
美国国家转化科学促进中心
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识别与抗癌疗法作用机制（MOA）相关的基因，对于理解药物反应至关重要。包括全基因组 CRISPR 基因敲除筛选在内的功能基因组学方法，可在治疗后系统地优先筛选候选基因；然而，通常需要先找出多个数据集中的重叠基因，以确认生物学假设，之后才会对单个数据集的研究结果进行解读。由于实验条件各异，整合此类异质性数据集仍面临挑战。现有方法可能因数据集特异性噪声而遗漏具有生物学意义的基因，也可能无法捕捉在多项研究中效应一致但幅度中等的基因。在此，我们提出 ConcuRx，一种用于跨研究……的统计框架。
在异质性 CRISPR 药物反应筛选数据中进行整合与基因优先级排序。与单数据集分析相比，该方法得出的基因排名更稳定，能够更有效地优先筛选已知的、与作用机制（MOA）相关的基因，并找回基于平均值和重叠度的方法所遗漏的、具有生物学相关性的基因。将 ConcuRx 应用于 ATR 抑制剂与 PARP 抑制剂这一协同药物组合的 CRISPR 药物反应筛选数据后，该方法进一步支持了从已发表研究中汇总的 15 项经实验验证的假设，其中包括由未纳入 ConcuRx 分析的独立研究所支持的作用机制。这些发现表明，对研究间变异性进行建模有助于识别和优先筛选与作用机制相关的基因，并为在精准肿瘤学中整合异质性功能基因组学数据提供了一种稳健策略。
利益冲突声明
作者声明不存在利益冲突。
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本文为美国政府作品。根据《美国法典》第 17 编第 105 条，本作品不受版权保护，并以 CC0 许可开放使用。
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发布于 2026 年 10 月 21 日。
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跨异质性药物处理数据集稳健识别与药物作用机制相关的基因
Mahfuza Sharmin、Maliha Aziz、Ewy Mathé
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2026.10.15.759469；
doi：https://doi.org/10.64898/2026.10.15.759469
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跨异质性药物处理数据集稳健识别与药物作用机制相关的基因
Mahfuza Sharmin、Maliha Aziz、Ewy Mathé
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2026.10.15.759469；
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关键词：CRISPR敲除筛选 · 药物作用机制 · 异质性数据整合 · 基因优选 · 精准肿瘤学
原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.10.15.759469v1?rss=1