合成致死与癌症治疗
合成致死（synthetic lethality）：两个基因各自失活时细胞存活，同时失活时细胞死亡。若肿瘤细胞已经失去基因 A（如抑癌基因突变），抑制 A 的合成致死伙伴 B 就能选择性杀死肿瘤细胞，而保留 A 正常的正常细胞（Kaelin 2005，Nature Reviews Cancer）。遗传相互作用网络以基因为节点，以合成致死或更广义的“双突变表型偏离单突变预期”为边。
网络视角
合成致死是冗余的直接后果：两条平行通路、一对同工酶或重复基因，任何一个都能完成功能，两个都失去才致死。在酵母中，Tong 等（2004，Science）把 132 个查询基因的突变与约 4700 个存活缺失株杂交，得到约 1000 个基因、约 4000 个相互作用的遗传相互作用网络；Costanzo 等（2010，Science）把规模扩大到检测约 540 万个基因对、覆盖约 75% 的基因。Kelley 与 Ideker（2005，Nature Biotechnology）把遗传相互作用与物理相互作用网络结合，发现约 40% 的已知遗传相互作用可以用“通路内”或“通路间”模型解释，而且“通路间”模型（两条并行通路各中一刀）解释力更强——这与本专题“平行路径提供冗余”的图景一致。
从概念到临床：PARP 抑制剂
BRCA1/BRCA2 参与同源重组修复 DNA 双链断裂，PARP 参与单链断裂的修复。Farmer 等（2005，Nature）与 Bryant 等（2005，Nature）同期报道：BRCA 功能缺陷的细胞对 PARP 抑制极为敏感——PARP 被抑制后，未修复的单链损伤在复制时变成双链断裂，而 BRCA 缺陷细胞无法修复。PARP 抑制剂是首批按合成致死原理设计并获临床批准的药物（Lord 与 Ashworth 2017，Science），这一综述也讨论了耐药与联合用药的挑战。
计算预测
人类细胞中系统检测所有基因对不现实，计算方法因此重要。Jerby-Arnon 等（2014，Cell）提出数据驱动的流程（DAISY），从大规模癌症基因组数据中推断合成致死对（如果两个基因很少同时失活、且一个失活时另一个的必需性上升，就可能构成合成致死对），并实验验证了抑癌基因 VHL 的部分预测伙伴。网络方法（通路冗余、模块间关系）、代谢模型（成对反应敲除）与 CRISPR 组合筛选正在互相补充。
把合成致死放回鲁棒性框架：单个肿瘤驱动突变相当于对细胞网络的一次“攻击”，肿瘤依赖剩余的冗余通路维持存活；合成致死疗法则是“第二次精准攻击”，利用的正是肿瘤已经失去冗余这一点。Barabási 第 8 章、Kitano（2004）关于“鲁棒而脆弱”的论述为这一思路提供了系统层面的解释。多靶点药物与网络药理学中的药物组合也可以从同一角度理解。