个体化癌症治疗基于肿瘤的分子特征。核糖核酸测序可识别其中过度表达的靶向蛋白。分子模拟有助于筛选对特定患者肿瘤细胞关键靶蛋白具有高亲和性的抑制剂，实现靶向治疗。针对已识别靶蛋白的抗体对肿瘤活检组织进行免疫组化分析，并将肿瘤细胞培养物与通过分子模拟筛选的抑制剂共同孵育，这两种方法用于预测治疗效果。
研究目标：基于肿瘤核糖核酸测序与关键靶蛋白高亲和性抑制剂的理论分析，开发个体化恶性肿瘤治疗方案。
研究任务：对肿瘤样本进行核糖核酸测序；识别过度表达的靶蛋白；构建其三维结构；筛选潜在抑制剂；进行分子对接和亲和性排序；评估所选化合物的特异性和潜在毒性；在此基础上制定个性化靶向治疗方案。
材料与方法：核糖核酸测序分析（FastQC、STAR、DESeq2）；靶标识别与差异表达分析（基于肿瘤数据库）；三维建模（AlphaFold、I-TASSER）；分子对接（AutoDock Vina、PyRx）；可视化（LigPlot+、PLIP）；免疫组化分析用的抗体（PKR、EIF2A、PKN2、hnRNPA2B1、SULT1C2、m6A、KRT15、Sendai virus、CD8+、Granzyme, Perforin）； Bellini肿瘤细胞培养物、子宫肉瘤细胞培养物以及非小细胞肺癌细胞培养物。
研究结果：基于肿瘤核糖核酸测序与关键癌蛋白靶点抑制剂理论建模整合的个性化治疗，以扩散性转移性肾集合管癌（Bellini癌）、子宫肉瘤和非小细胞肺癌患者为例，实现了临床缓解，且疾病无进展时间从2个月至2年。
结论：基于肿瘤核糖核酸测序与关键癌蛋白靶标建模整合的个体化癌症治疗是一个具有前景的现代创新医学方向。

本项目提出的个性化癌症治疗方法，基于对具体患者肿瘤中过度表达靶蛋白的识别，能够精确筛选出相应抑制剂，阻断肿瘤发展进程，使癌症进入长期缓解期，并使用毒性较低的药物进行治疗。根据核糖核酸测序获得的数据和分子对接分析结果，从已注册药物清单中个性化筛选出对具体肿瘤类型最有效的药物。