查看许多癌症基因组的好处一个视角

2018-12-21来源: 阅读量:152
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癌症不是一个单一的实体,而是100多种复杂和独特的疾病,大多数个体癌症类型都需要独特的治疗策略。这种理解部分导致了癌症基因组图谱(TCGA)的推出,这是一个由国家癌症研究所(NCI)和国家人类基因组研究所(NHGRI)支持的合资企业,两者都是美国国立卫生研究院的一部分。

查看许多癌症基因组的好处一个视角

从一开始,TCGA就根据肿瘤首次出现的器官生成和分析数据。迄今为止,TCGA研究网络发表了八篇论文,研究了肿瘤类型的基因组变化,其中包括今年有关急性髓性白血病,子宫内膜癌和透明细胞肾癌的三种,每种都是一种癌症的综合表征。器官特异性发现已经揭示,提供有关癌症发展和行为的新信息,以及对分子途径和基因改变的新见解。

同样重要的是,在许多情况下,研究人员已经发现了癌症之间的共同分子模式,包括在肿瘤类型中发生的类似基因组变化。例如,TCGA的2012年乳腺癌分析发现乳腺癌亚型与卵巢癌的显着相似性的证据。亚型,基底样乳腺癌和高级别浆液性卵巢癌具有相似的突变特征以及其他基因组特征,表明这两种癌症具有相似的分子起源并且可能对相同的治疗有反应。事实上,基底样乳腺癌在基因组学上与高级别浆液性卵巢癌相比,与其他乳腺癌亚型有更多的相似之处。

此外,来自TCGA分析的数据显示,大多数癌症类型都具有大量以低频率发生的突变。突变的集合被称为“长尾”,因为在特定变化频率的图表中,它们代表图表的冗长但较低的部分。科学家们发现,这些突变中的一些是由多种肿瘤类型共有的。长尾和共享的肿瘤间分子模式是跨肿瘤分析可能产生临床有意义的新发现的第一个建议。

随着这种相似性越来越明显,TCGA研究人员开发了一个跨肿瘤分析的正式项目,称为泛癌项目。其目标是汇集跨越肿瘤类型的TCGA丰富的数据,分析和解释这些数据,最后,使分析和数据可用。该小组由加州大学圣克鲁兹分校的Joshua M. Stuart博士领导,分析了12种癌症类型,其选择基于可获得的样本数量和数据的全面性。12种类型是多形性胶质母细胞瘤,急性髓性白血病,肺鳞状细胞癌,肺腺癌,结肠和直肠腺癌,头颈部鳞状细胞癌和卵巢癌,乳腺癌,透明细胞肾癌,子宫内膜癌和膀胱癌。由于TCGA数据的广度和深度,

这项努力的高潮将是通过“线程”捆绑在一起的一系列手稿,将在自然网站上展示(参见:定位分子肿瘤类型),类似于同样广泛的项目,百科全书所做的论文所做的DNA元素(ENCODE)。每个主题都以特定主题为中心,并包含论文和期刊的相关信息。斯图尔特博士说:“每个跨部门的文章都将提供对几篇论文中讨论的主题的看法。这是一种新的令人兴奋的方式来组织信息,以帮助提出联合工作的主题。” 为此,Stuart博士在2013年9月26日的在线评论中描述了泛癌项目的起源,构成,目标和承诺,。

Pan-Cancer小组预计这批论文只是几个分析中的第一个。随着TCGA收集和分析更多样本,研究人员将能够更好地检测可能适用于多种肿瘤类型的罕见突变。

这种根据其基因组谱分析癌症的新观点可能预示着从原始器官组织癌症的转变。许多临床医生开始想象癌症通过其突变来描述的未来,例如ERBB2扩增的肿瘤或PI3K途径突变癌。斯图尔特博士在“ 自然遗传学 ” 杂志上写道透视文章,伴随着泛癌研究论文中的两篇,“只有时间才能证明分子特征与组织学,器官部位和转移部位数据的整合是否有助于改善患者的治疗效果。但平衡是向这个方向转移。“

两篇研究论文发表在Nature Genetics上作为第一轮泛癌论文的一部分,我们指出了这种跨癌症分析带来的好处。在一篇论文中,纽约Memorial Sloan-Kettering癌症中心的研究人员分析了来自TCGA的12种癌症类型的3,000多个肿瘤样本的数据,并确定有限数量的基因改变是大多数癌症亚型的原因。这些改变,无论它们起源于何种组织,都属于“致癌”特征的两大类:基因突变和拷贝数变化(细胞中基因拷贝数的变化),具有许多较小的亚类。科学家希望这些结果最终有助于为患者的子集量身定制治疗策略,

第二项研究检查了细胞中基因拷贝数量变化的模式,这是导致癌症的最常见突变类型之一。马萨诸塞州剑桥市布罗德研究所,波士顿Dana-Farber癌症研究所和其他地方的研究人员编制了一个基因拷贝数变化数据库,该数据库包括5,000种肿瘤和12种癌症类型的基因。他们使用该数据库来识别这些突变往往最常发生的140个区域,指向这些区域中可能有助于癌症形成的基因。科学家表明,突变的模式可以提供关于这些基因如何导致癌症的线索。这些发现阐明了癌症如何发展,识别在癌症发生中特别重要的基因,并可作为有效的治疗靶点。

Pan-Cancer项目还提出了跨肿瘤分析未来的方向,其中一些在Stuart博士的评论文章中得到了强调。这些可能包括整合数据来源以增加基因组分析的能力,使用分子谱对癌症进行分类以制定治疗决策,确定从基因衍生的“预测信号”是否超越组织类型并确定是否使用诸如以下工具进行全面的蛋白质分析质谱可以扩展TCGA基因组分析的功效。包含TCGA泛癌研究工作的第一批结果的文章,以及未来的跨肿瘤分析和其他研究,应该有助于设计新疗法和临床试验,最终目标是改善患者护理。

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