Cancer Discovery丨整合组学分析揭示癌症中突变差异及关系（微信文章未删减版）

撰文丨菠萝西瓜

随着NGS的普及化，通过大规模的癌症基因组学分析已经鉴定出来了很多与癌症相关的突变，这对于个性化的精准医疗定制化服务奠定了基础。但是目前针对这些癌症相关的突变还没有更精细的深入对比与系统化分析，包括不同癌症中不同突变的占比、差异与内在相关性；不同人种之间癌症中的突变差异等，还有待深入研究与分析。

近日，来自日本国家癌症中心研究所（National Cancer Center Research Institute）的Keisuke Kataoka教授在Cancer Discovery杂志上发表文章Pan-cancer comparative and integrative analyses of driver alterations using Japanese and international genomic databases。本研究中，研究团队揭示了不同癌症中突变的差异以及其内在的相关性，同时分析了不同人种之间癌症中突变的差异。

研究团队利用癌症基因组学和先进医疗中心（Center for Cancer Genomics and Advanced Therapeutics，C-CAT）的48,627份样本，揭示了日本癌症患者的泛癌症驱动基因突变及其临床可操作性。与基因组学证据肿瘤信息交换（GENIE）数据库中的白人癌症患者进行比较后发现，亚洲人在多种癌症类型中的TP53突变频率很高。整合C-CAT、GENIE和癌症基因组图谱（The Cancer Genome Atlas）的数据显示，驱动基因突变之间存在许多共存和互斥关系。在信号通路层面，表观遗传调控因子的突变经常与PI3K信号通路分子共存。此外，研究团队还发现表观遗传通路中存在大量共存的突变。而表观遗传调节因子突变的累积会导致与增殖相关的转录组特征相应增加。许多表观遗传驱动因子的功能缺失会抑制野生型细胞系的细胞增殖，但这种效应在那些携带相同和不同表观遗传驱动因子突变的细胞系中会受到减弱。研究团队利用整合组学的分析剖析了各种遗传特性，为癌症精准医疗提供了宝贵的资源。

综上所述，研究团队介绍了日本患者中26种主要癌症类型/亚型（包括亚洲流行的癌症类型/亚型）的遗传图谱。多队列数据整合揭示了驱动基因突变之间的多种共存和排他性关系，确定了表观遗传调节因子中多种突变的共存，这些突变协调地导致了转录和表型的改变。这些发现为表观遗传调控因子驱动的癌症发生提供了启示。

原文链接：

https://doi.org/10.1158/2159-8290.CD-23-0902

制版人：十一

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