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多种测序技术或将深入推动癌症领域研究

来源:生物谷 2017-03-21 09:55

本文中小编整理了多篇文章,来解读测序技术在阐明癌症发生机制、癌症诊断及疗法开发等方面的巨大潜力,与各位一起学习!

【1】JAMIA:新工具深入挖掘外显子测序结果 帮助找到最佳癌症治疗药物

doi:10.1093/jamia/ocw022

科罗拉多大学的研究人员最近在国际学术期刊JAMIA上发表了一项癌症研究,他们开发了一种新工具能够帮助进行肿瘤细胞全外显子测序原始数据解读,随后根据癌细胞的特定基因图谱找到FDA批准的靶向治疗药物。

现在全外显子测序技术越来越普及,一些病人可以得到全外显子测序检测,而这个工具的出现将帮助病人对测序数据进行提炼,找到候选基因以及与之相应的治疗方法。

研究人员将这种工具叫做IMPACT(Integrating Molecular Profiles with Actionable Therapeutics),利用这种工具可以根据全外显子测序产生的原始数据(由A,T,C,G组成的序列)匹配出人类基因组中的大约20000个基因,随后再将癌细胞的基因序列与正常基因进行比对(也可以比对基因拷贝数),发现可能导致癌症发生发展的差异基因。

【2】全基因组测序可识别癌症相关变异 有望改善癌症预防与诊断

美国德州大学(UT)西南医学中心研究人员证明,全基因组测序可识别病人患遗传性癌症的风险,有望改善癌症的预防、诊断和护理。这项研究首次用全基因组测序评估了258个癌症病人的基因组,提高了诊断出有癌变倾向的基因变异的能力。相关论文在线发表于最近的《E生物医学》杂志上。

“全基因组测序是一种新的基因工具,能确定不止一个人的DNA序列。在临床已确定的变异中,已确诊的接近90%,加上其他癌症基因变异,并且全基因组测序的相关成本不断降低,这种方法会改善病人护理,帮助发现新的癌症基因。”内科医学教授、UT西南癌症遗传学项目主管西奥多拉·罗丝说。

据物理学家组织网12月23日报道,UT西南癌症遗传学门诊部的医生和基因学顾问帮病人评估了患多种癌症的风险,包括肾、皮肤、肺、乳腺、卵巢、结肠、内分泌和前列腺等方面癌症。如果已知一个基因在遗传上有癌变倾向,并且给病人检查时发现了它,研究人员就会和病人商讨最好的方法来检测早期癌症,或预防癌症形成。

【3】PNAS:单细胞测序技术应用于癌症无创诊断

doi:10.1073/pnas.1320659110

著名学术期刊美国《国家科学院院刊》(Proceedings of the National Academy of Sciences USA)在线发表了北京大学生命科学学院生物动态光学成像中心谢晓亮、白凡课题组与北大肿瘤医院王洁团队合作的研究结果。在题为“Reproducible copy number variation patterns among single circulating tumor cells of lung cancer patients”的研究论文中,研究人员通过单细胞基因测序手段首次报道了对于癌症病人单个外周血循环肿瘤细胞的全基因组、外显子组测序结果,此项研究对于揭示癌症转移的分子机制具有重要意义,同时还为无创癌症诊断提供了一种新的技术手段。

肿瘤的转移是导致癌症病人死亡的主要原因。早在1896年,澳大利亚籍医生Ashworth首次在癌症病人血液样品中观察到循环肿瘤细胞(Circulating Tumor Cell, CTC)的存在。在肿瘤转移过程中,癌细胞从原发肿瘤脱落,进入血液或淋巴循环系统,其中一些具有高度转移潜能的肿瘤细胞在循环系统中存活下来,成为循环肿瘤细胞,并进一步发展为远端器官转移肿瘤。循环肿瘤细胞是肿瘤发生远处转移的必经步骤,因此在外周血中检测到肿瘤细胞预示着有发生肿瘤转移的可能。

【4】JNCI:肿瘤测序和PDX模型为乳腺癌精准治疗提供重要信息

DOI: 10.1093/jnci/djw306

肿瘤测序在癌症病人治疗选择方面的应用越来越多,但是在新诊断乳腺癌女性中的作用还不是特别清楚。梅奥诊所的研究人员在国际学术期刊JNCI上报道了一项针对乳腺手术之前接受化疗的女性患者的前瞻性肿瘤测序研究结果。这项研究的目的在于确定是否能够根据肿瘤基因组的改变将病人分为化疗敏感性和化疗抵抗性群组,并构建人源性肿瘤异种移植小鼠模型进行验证。

“利用肿瘤测序数据来进行治疗导向是非常有意义的,但是关于判断这种方法对于手术前接受化疗的新诊断乳腺癌女性是否有用的数据还很有限。”肿瘤学家Matthew Goetz这样说道,他还是乳腺癌基因组导向治疗(BEAUTY)项目的共同主席。

BEAUTY项目的主要发现表明最常见的基因改变在抵抗化疗的肿瘤中并不比化疗敏感性的肿瘤更加常见。但是梅奥的研究人员发现对于三阴性乳腺癌的一种亚型——管腔雄激素受体亚型来说,这种疾病对化疗的应答情况更差,这种亚型中更可能包含一个独特的p53突变,而p53是在三阴性乳腺癌中经常发生突变的一个肿瘤抑制因子。

【5】Oncotarget:对白血病研究常用细胞系进行测序 提高结果重复性

DOI: 10.18632/oncotarget.15392

“突变是生命的一部分。基因中的突变就像文本信息中的排印错误,但究竟哪些突变会引发癌症?这是个问题。如果没有好的模型系统对突变进行检测就无法解决这一难题。”Watanabe-Smith博士这样说道。

“我们对病人的DNA进行测序不仅要看已经知道的突变是否存在,还要寻找基因中的其他未知突变。而我们每次都会得到不同的突变结果。当我们在几例病人中发现相同突变后,我们就知道这个突变值得进一步研究。”Cristina Tognon博士这样表示。

这项研究的重点在于介绍该实验室的模型系统,确保其他研究人员在寻找致癌突变的研究中能够使用准确且可重复的实验方法

该研究对一个常用的细胞系进行了分析,检测哪些突变对白血病和其他癌症的发生有重要作用。他们在研究中发现这个细胞系存在一个之前未报道过的缺陷,这个叫做Ba/F3的细胞系会获得额外突变。

【6】Science:利用单细胞RNA测序分析黑色素瘤

doi:10.1126/science.aad0501

单细胞分析是一种开创性方法,如今在整个生物领域中正被用来研究一个共同的问题:如何研究异质细胞群体中的细胞多样性。这种多样性能够对细胞存活和增殖、对药物疗法和干预作出的反应以及很多其他的生物过程产生深刻影响。单细胞技术已被用于众多研究---比如,研究自身免疫疾病中的免疫反应异质性,研究传染病中的宿主-病原体相互作用,研究人转录组。如今,它被用来研究癌症组织---一种多样性的复杂细胞环境,这经常难倒科学家们。

在过去两年来,在美国布罗德研究所骨干成员、麻省理工学院生物学教授和霍华德-休斯医学研究所研究员Aviv Regev的领导下,计算生物学家、细胞回路专家和布罗德研究所成员Levi Garraway的癌症研究团队合作接受这个挑战。

在一项新的研究中,通过与麻省理工学院副教授、单细胞分析先锋Alex Shalek合作,Garraway团队研究黑色素瘤,即最为致命的皮肤癌。他们的研究有助揭示肿瘤的多样性细胞环境,这不仅对肿瘤中的癌细胞异质性,也对可能影响癌症行为和对治疗作出的反应的T细胞和其他细胞,提供深入认识。相关研究结果发表在2016年4月8日那期Science期刊上,论文标题为“Dissecting the multicellular ecosystem of metastatic melanoma by single-cell RNA-seq”。论文共同第一作者是Regev实验室的博士后研究员Itay Tirosh和Garraway实验室研究员Benjamin Izar,其中Benjamin Izar也是这篇论文的共同通信作者。另外两名共同通信作者是Regev和Garraway。

【7】全外显子测序发现胰腺癌新治疗靶点

doi:10.1038/ncomms7744

近日,国际学术期刊nature communication在线发表了美国科学家的一项最新研究进展,他们对109名胰腺导管腺癌(PDA)病人进行了全外显子测序,发现了PDA中的基因突变多样性,并且为发现PDA治疗靶点提供了重要信息。

胰腺导管腺癌是一种预后效果非常差的恶性疾病,需要深入了解该疾病的病因并开发靶向治疗策略。由于PDA肿瘤中存在大量基质细胞和炎症细胞,因此对来自于病人的肿瘤样本进行肿瘤细胞测序存在很大障碍,难以获得高质量数据。

在该项研究中,研究人员为方便检测基因突变,同时移除非肿瘤性组织的污染,他们利用显微切割的方法将癌症患者的肿瘤组织进行了异种移植并建立了细胞系。随后对109例进行过显微切割的PDA病例进行了全外显子测序,经过显微切割操作后,肿瘤细胞得到富集并增强了对基因突变的检测。

【8】Nature:全基因组测序可预测胰腺癌化疗效果

doi:10.1038/nature14169

近日,国际顶尖期刊nature发表了澳大利亚科学家的一项最新研究进展,他们通过对胰腺癌病人进行全基因组测序以及CNV分析重新定义了胰腺癌突变图谱。

胰腺癌目前仍是致死率最高的恶性肿瘤之一,也是人类健康的一个主要负担。研究人员对100个胰腺导管腺癌(PDAC)病人进行了全基因组测序以及copy number variation(CNV)分析,结果发现染色体重排导致的基因破坏在胰腺癌病人中普遍存在,这会影响导致胰腺癌发生的关键基因比如TP53,SMAD4,CDKN2A,ARID1A和ROBO2,同时还会影响一些新的胰腺癌驱动因子比如KDM6A和PREX2。研究人员提出,根据结构变化的模式不同,可将PDAC分为具有潜在临床应用价值的4个亚型:稳定型,局部重排型,零散型和不稳定型。

目前,基于platinum的化疗方法被用于临床治疗PDAC,研究人员将基因结构变化,突变特征与基因突变结合起来对表征这一治疗方法治疗效果的生物标记进行了定义,另一方面,他们发现在接受platinum治疗的8名病人中,有5人存在他们定义的相关生物标记,而在这5人中,有4人对platinum治疗产生了应答,说明这些生物标记能够指示化疗方法的治疗效果。同时,研究人员对于靶向其他类似分子机制的治疗方法的生物标记也进行了定义。

【9】Nature Communications:甲基化测序捕捉三阴性乳腺癌表观遗传特性

doi:10.1038/ncomms6899

近日,一篇刊登在国际杂志Nature Communications上的研究报告中,来自澳大利亚悉尼加文医学研究所(Garvan Institute of Medical Research)的科学家们通过将乳腺癌患者机体的乳腺癌甲基化组同健康个体进行比较从而绘制出了一种新型的基因组图谱,其可以帮助揭示DNA如何被甲基化基团进行修饰,即DNA的甲基化过程。

本文研究揭示了乳腺癌细胞主要活检组织中不同的甲基化模式,其可以有效揭示患者的预后情况;三阴性乳腺癌在所有乳腺癌中占到了15%至20%,患该类乳腺癌的患者相比其它乳腺癌患者的复发风险和死亡率都较高;三阴性乳腺癌患者往往分为两类:第一类是不管是否进行治疗患者在3-5年内就会死亡;第二类是平均比非三阴性乳腺癌患者存活时间更长的患者群(在诊断后至少可以存活8年)。

目前并没有可靠的方法来对上述两类三阴性乳腺癌进行区分,而临床医生往往依据肿瘤的尺寸、扩散程度以及淋巴结的渗透性来决定患者应该被分为高风险类还是低风险类中。Susan Clark教授说道,文章中我们对三阴性乳腺癌患者的组织样本和配对的正常样本进行全基因组甲基化捕捉测序,同时进行新一代的测序来确定癌症在DNA甲基化中的特异性改变。

【10】EBioMedicine:全基因组测序高效识别癌症相关基因突变

doi:10.1016/j.ebiom.2014.12.003

UT西南医学中心癌症研究人员已经证明,全基因组测序可用于识别癌症的遗传性风险,其可以潜在地改善癌症的预防,诊断和治疗。

这是首次研究使用了全基因组测序以评估一系列258癌症患者的基因组,诊断其癌症倾向性突变情况。这项研究发表在杂志EBioMedicine上。全基因组测序是新的基因工具,能够确定比以往更多的DNA序列。

我们的研究结果显示,近90%的临床鉴定突变可被明确地检测到,同时还有额外的癌症基因突变被发现。研究者帮助患者评估许多类型癌症,包括肾,皮肤,肺,乳腺,卵巢,结肠,内分泌和前列腺癌的风险。一旦癌症已知的遗传倾向被发现,Ross博士和她的团队就可实施早期癌症的最佳治疗方法或者更好的策略预防癌症不形成。

所有约5%到10%的癌症是由已知的遗传基因突变引起的。这些突变一代一代传下来。BRCA1和BRCA2基因突变是遗传性乳腺癌最常见的原因。 BRCA基因突变是最出名的,是因为他们增加患乳腺癌的风险,同时也造成卵巢癌,前列腺癌,胰腺癌和其它癌症的风险增加。(生物谷Bioon.com)

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