此前一些突變致癌基因功能的研究獲得了治療上的重要進展，但是，一些研究人員開始擔心目前摘取的都是低處的果實，找到的是可以作為癌癥藥物靶標的個體突變基因，要想進一步尋找相關的新靶標也許會很難。為了解決這一問題，研究人員開始利用一些新的運算方法和系統生物學方法分析大量數據，了解是什么令癌細胞發生了改變。同時不再單純找尋改變特異性蛋白的突變，而是轉為思考多種基因表達的變化，如何會促進或者引發癌癥的發生。     尋找癌癥新靶標的idea：

挖掘結構域信息：MutationAligner

找到癌癥常見突變相對來說比較容易，因為這只需檢查腫瘤基因組中一個相對小的組成部分。但是癌癥患者體內大多數基因都是偶爾突變，這令研究人員感到困惑：這些基因的突變是簡單的不相關突變，還是對癌癥的發生發展做出貢獻的突變呢？為了弄清楚腫瘤中偶爾出現的突變的意義，來自英國劍橋大學的癌癥系統生物學家研究了這些突變是否是不成比例地出現在某些蛋白質結構域上。蛋白質結構域在進化過程中，通過復制保存的非常好，也就是說這是保守性結構，這些結構出現在幾個不同的基因中，按照這一原則你就可以加強統計分析。

根據癌癥基因組圖集 (TCGA) 計劃（腫瘤基因組協作組組成zui大的一部分），Miller和他的同事收集了來自22種不同的癌癥的，超過5000對腫瘤和健康組織樣品中的數據，他們將這些數據與Pfam-A中的蛋白質結構域圖譜和數據進行相互參照。Pfam-A是一個廣泛使用的蛋白質家族和結構域數據庫，在1995年由Erik Sonnhammer，Sean Eddy 和 Richard Durbin 建立起來的，zui初的目的是為了收集常見蛋白結構域，這些結構域可用于注釋多細胞動物的復合蛋白質。

研究人員從中尋找出現出乎意料多的錯義突變的結構域，結果他們發現了一些新的癌癥香港突變，這些突變與之前已知的癌癥突變具有共同的結構域。比如說，之前科學家發現 HER2 可以在一個特定的位點發生突變，研究人員發現這個相同的結果與也會在 HER3 或 HER4中出現癌癥相關突變。由此研究人員就能觀察癌癥患者的這兩種突變，并利用HER2陽性癌癥患者治療藥物來進行治療。而且研究人員也發現了一些之前從未發現與癌癥相關的結構域突變，比如包含肽基脯氨酰異構酶（Peptidylprolyl isomerase）的基因，它們參與蛋白折疊和轉運。

研究組由此構建了一個稱為 MutationAligner 的工具，其他研究人員能通過這個工具探索蛋白結構域癌癥相關突變。用戶可以檢索興趣蛋白結構域，看看它們攜帶了什么癌癥相關的突變，或者搜索目標基因，看看是否它們包含突變結構域。