综述：癌症治疗中潜在生物靶点识别方法的重要性全面评述

（编辑推荐）本综述系统阐述了癌症治疗中生物靶点（Biological Targets）的识别策略，重点探讨了基于生物靶点-蛋白互作（Target-Protein Interaction）、疾病-基因网络（Disease-Gene Network）的生物疗法技术，强调计算机模拟（in silico）研究在预测抗癌药物分子中的关键作用，为靶向治疗（Targeted Therapy）提供新视角。

　　

癌症的本质与治疗挑战
恶性肿瘤的特征是体细胞异常增殖失控（Uninhibited Proliferation of Aberrant Cells）。传统化疗药物因缺乏特异性，常导致健康组织受损，凸显了精准识别生物靶点（Biological Targets）的重要性。

靶点识别技术进展

1. 实验验证方法
   • 体外筛选（in vitro Screening）：通过细胞模型高通量筛选化合物库
   • 动物实验（in vivo Studies）：验证靶点生物学功能及药物有效性
2. 生物信息学突破
   基于生物靶点-蛋白互作网络（Target-Protein Interaction Network），结合疾病-基因关联分析（Disease-Gene Network），成功定位驱动肿瘤发展的关键基因突变（Genetic Alterations），如EGFR^mut、HER2⁺等受体靶点（Receptor Targets）。

计算机模拟的核心价值
分子对接（Molecular Docking）和量子力学计算（QM/MM）可预测小分子与靶蛋白结合模式，显著加速先导化合物发现。特别在植物化学物质（Phytochemicals）筛选中，通过虚拟筛选（Virtual Screening）识别出紫杉醇类似物等天然抗癌剂。

关键生物标志物分类
• 酶靶点（Enzyme Targets）：如拓扑异构酶II（Topo II）
• 表观遗传调控因子（Epigenetic Regulators）：HDAC抑制剂
• 免疫检查点（Immune Checkpoints）：PD-1/PD-L1通路

未来发展方向
多组学整合（Multi-Omics Integration）将提升靶点预测精度，人工智能（AI）驱动的动态网络分析（Dynamic Network Analysis）有望破解肿瘤异质性难题。值得注意的是，生物标志物（Biomarkers）的临床转化仍需克服脱靶效应（Off-Target Effects）等挑战。