由凯斯西储大学医学院主导的一个多机构的产学合作组的研究人员开发了一种可以广泛评估细胞通信网络、识别特定疾病网络异常的新办法。这一以计算机为基础的方法名为Inflo，是与飞利浦和普林斯顿大学的研究人员共同合作开发，它可以预测细胞是如何通过网络发送信号从而引发癌症和其它疾病。该方法的详细介绍已发表于近期的Oncogene。

Vinay Varadan博士是凯斯西储大学医学院助理教授，凯斯综合癌症中心成员，这项研究的高级通讯作者，他指出：“细胞信号网络是细胞对周围环境的生物信息的转移、加工和反应的机制。InFlo可以视为是在这些信号网络中建立信息流模型。”

InFlo通过评估组织样的基因活动水平和预测相应的蛋白质水平来发挥作用的，然后运用统计概率和数学模型构建蛋白质之间相互作用的活动网。研究人员运用InFlo对病变组织和正常组织进行对比，进而找出差异信号。与其他方法的不同之处在于，它具有组织特异性，并解释了与疾病相关的基因改变。InFlo是破译细胞多级信号网络活动的一大突破。

Varadan 博士指出：“如癌症等复杂的疾病，涉及串联作用的多个细胞过程同步中断。我们研发的Inflo可以强有力地整合多重分子数据流，描绘出一个独立癌症样品完整的分子肖像。”

InFlo整合一个独立样品里每个水平的细胞通信数据，包括脱氧核糖核酸（DNA）、核糖核酸（RNA）、蛋白质和常见的依附于蛋白质的分子如化学甲基原子团。它还包含削减“噪音”的策略，并且能只突出最有可能引发疾病的信号网络。

Analisa DiFeo博士是这一研究的高级共同通讯作者，凯斯西储大学医学院卵巢癌研究中心的Norma C. 和Al I. Geller指定教授， 凯西综合癌症中心成员。经他证实：Inflo可以运用于对铂类化学疗法耐受的卵巢癌肿瘤细胞。它能准确的找到CAMP 和CREB1这两种蛋白质之间的相互作用，这是与铂类疗法耐受相关的一个关键机制。

DiFeo说：“根据InFlo的预测，我们发现抑制CREB1可以使卵巢癌细胞对铂类疗法更加敏感，并且可以更有效的杀死卵巢癌干细胞。这一发现令我们很兴奋，我们正在评估这是否可以作为一个潜在的治疗靶点，治疗铂抗的卵巢癌。”

InFlo目前已被纳入飞利浦IntelliSpace Genomics平台，不久将能广泛用于基础研究和转化研究。凯斯西储大学研究人员会继续开发IntelliSpace Genomics InFlo模型，下一步将扩展InFlo与其他数据流的结合。Varadan 博士说：“我们目前正与凯斯西储大学计算机成像和个性化诊断中心的成像信息学研究组合作，希望整合InFlo和来源于病理学和放射学数据的成像特征。” 这一举措可以给研究人员提供一个全面有效的手段，来推断潜在的如癌症等复杂疾病的作用机制。