Genaissance预测个体对药品的反应

SAS支持先进的信息学系统

拥有强生、Biogen和Pfizer等著名客户的Genaissance Pharmaceuticals是全球药物基因组学领域的领导者。这一新兴学科联合生物学、药理学和人口遗传学对人类基因遗传差异进行研究，根据个体人群的特定基因构成开发个性化药品。

测量人类基因变异和个体对药品的反应是一项极为精细的工作，需要采用复杂的信息管理系统、定制算法和数据分析工具。借助SAS软件，Genaissance 科学家和工程师开发了先进的信息学系统分析临床数据，研究基因变异与患者药品反应之间的相互关系。

SAS提供强大的分析功能

“我们自主开发了称作DecoGenTM信息学系统的软件管理基因和临床数据，执行统计关联分析，” Genaissance医疗事件与信息学高级副总裁Richard Judson说，“处理基因数据是我们的专长。”

这是一个十分复杂的专业，因为目前已发现人类基因中有近1500万个基因变异点。由于大部分药品与各种基因相互作用，因此必须分析多种基因变异，预测特定药品的反应。而该公司专有的信息学系统DecoGen，便于研究人员管理和演示自己的临床数据。

SAS支持高级分析。“SAS是DecoGen产品的组成部分，” Judson说，“早期版DecoGen未配置SAS。但当我们开始进行更高级的统计分析时，必须专门装配一种软件包。因此我们选择了SAS。”

高级软件工程师Zongwei Shen利用AppDev Studio软件中的Java开发环境，将功能强大的SAS结合到Genaissance系统中，科学家通过用户友好的界面可轻松地进行复杂的SAS分析。

“SAS实际上是我们程序中的后端软件模块，因此用户不必成为SAS专家，” Judson说，“当需要了解非常详细的统计问题时，我们只需将其输入SAS，系统随即给出答案，我们可以采用各种方式进行解析和演示。”

目前，20多名Genaissance科学家采用DecoGen分析临床数据。同时，Genaissance计划向希望提高药品开发、销售和出具处方能力的制药和生物技术企业提供这种新技术。

DecoGen透视高胆固醇药物疗效

Judson以最近进行的各种他汀类药品临床实验为例，介绍了Genaissance这方面的研究工作，他汀类药物被用来治疗高胆固醇患者。

他汀类药物通过抑制酶来控制人体中生成的胆固醇含量。这类药物可以减少胆固醇的生成，提高肝脏清除血液中LDL胆固醇的能力。已有研究证实，他汀类药物可将高胆固醇患者的LDL胆固醇含量降低20%到60%。

Genaissance进行的这项最新调查旨在确定目前市场上三种他汀类药物，相对于不同基因的患者哪一种最有效。通过SAS进行复杂的分析，科学家可以很容易地确定每位患者的基因构成及其对于不同药物的反应。

临床结果可通过多种方式加以利用。例如，今后患者血液进行胆固醇筛选检测时，测试结果不仅可以证明患者是否胆固醇高，而且可以显示对患者个人最具疗效的他汀药物。同时，对于胆固醇不高的患者，测试结果可以确定其今后是否有患高胆固醇的风险。

“我们知道，我们研究的所有患者胆固醇都高。因此，我们可以将他们的基因类型与健康人的进行比较。如果证明某种基因类型易患高胆固醇，我们可以做进一步诊断测试，确定今后有可能患上高胆固醇的人。”

SAS是信心的保证，节省时间

当Genaissance向客户或美国食品药物管理局（FDA）提交数据时，接收者可以对数据完全放心，因为SAS符合FDA监管规定，并且是分析药物数据的理想解决方案。“采用SAS，我们可以保证分析结果达到监管标准，提供的数据很容易得到制药合作伙伴的认可并加以利用，” Judson说。

此外，与过去相比，SAS显著缩短了给出高级计算结果所需的时间。“SAS支持大量专业计算，而其他系统不进行复杂编程是无法完成的。我们可以通过专业化的法规依从方式进行各种关联分析，汇总临床和基因数据。信息是Genaissance的最终产品。采用SAS作为DecoGen组件，我们能够做到的，其他机构也一样可以做到。”