了解不同疾病环境下的代谢失调对于在临床安全有效地进行代谢靶向疗法至关重要。Rosario等人利用来自癌症基因组图谱的10,704个肿瘤和正常样本的转录组数据提出了一个新的生物信息学路径，发现根据114个代谢通路的基因表达差异可以将肿瘤与正常组织区分开来。实验在不同的患者群体中证实了这种方法的实用和有效性，并对其生物学意义进行了评估。实验证明这一工具可以用于了解癌症特异性代谢失调的特点和代谢通量的模式。这一研究表明，掌握代谢转录调控因子可以帮助解释代谢差异存在的原因，进而用于对不同代谢靶向疗法的反应进行有效预测。Rosario, S.R., Long, M.D. et al. Pan-cancer analysis of transcriptional metabolic dysregulation using The Cancer Genome Atlas.Nature CommunicationsDOI: 10.1038/s41467-018-07232-8https://www.nature.com/articles/s41467-018-07232-8