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Nat Med:全基因组测序有助于个体化癌症治疗

来源:本站原创 2019-10-01 02:21

2019年10月1日 讯 /生物谷BIOON/ --一项发表在《Nature Medicine》杂志上的研究表明,对肿瘤细胞的全基因组测序可以帮助预测患者的癌症预后,并为确定最有效的治疗方法提供线索。
 
我们的基因组由一串称为核苷酸的分子组成。这些由字母A,C,G和T表示。有时,DNA的“拼写”发生变化,例如A变成G。这些变化被称为突变。突变可能是由多种因素引起的,包括自发与环境干扰,例如暴露于烟草烟雾或紫外线下,并且都在基因组上留下了特征。


(图片来源:Www.pixabay.com)
 
当细胞分裂时,它们会复制其DNA,因此任何“拼写”错误都会被复制。随着时间的流逝,错误的数量不断累积,导致不受控制的细胞生长,即肿瘤的发生。
 
全基因组测序(WGS)是一项技术,涉及读取癌细胞的整个遗传背景,并将其与患者的健康细胞进行比较,以查看DNA的突变方式。通过研究整个癌症基因组中存在的所有突变并寻找它们中的所有特征,有可能确定影响肿瘤的各种因素。
 
为了了解WGS是否在临床环境中可能有用,剑桥研究人员与瑞典同事合作开展了一项名为SCAN-B的全人群项目,该项目自2010年以来在瑞典南部招募所有被诊断出患有乳腺癌的妇女组成。由于SCAN-B具有大量临床结果数据,因此这一点至关重要。
 
研究人员使用WGS分析了被诊断患有三阴性乳腺癌的患者的肿瘤样本遗传背景。这些癌症之所以被称为“三阴性”,是因为它们缺乏的三个关键受体分子。“三阴性”乳腺癌约占所有类型乳腺癌的9%,并且伴随着不良的预后的发生。在具有非洲和亚洲血统的女性中,这种类型的乳腺癌也更为常见。
 
剑桥大学医学研究理事会癌症部门的Serena Nik-Zainal博士解释说:“整个基因组测序使我们能够全面了解癌症基因组。它揭示了许多我们以前看不到的东西。为每位患者提供完整的癌症基因组图谱有助于我们了解是什么原因导致了每位患者的肿瘤并更有效地治疗每位个体。以前,这就像在航程中只有有限的地图,但是现在,通过全基因组测序,我们拥有一张更好,更详细的地图,并且知道到达我们目的地的最佳路线。”
 
然后,研究人员应用了一种称为HRDetect的机器学习算法,他们先前已经开发出这种算法来识别具有BRCA1或BRCA2基因突变引起特征的肿瘤。具有这两个基因之一的变体会大大增加个体患乳腺癌的风险。并且已经开发出PARP抑制剂用于上述突变引发的乳腺癌的治疗。
 
团队根据得分将每个患者分为高,中或低得分。得分高的患者是使用三阴性乳腺癌的当前治疗方法效果最好的患者,他们也最有可能对PARP抑制剂产生反应。
 
令人惊讶的是,那些得分中等的人结果最差。当前的三阴性乳腺癌治疗效果有限,表明应对这些癌症需要新的方法。然而,通过WGS揭示的遗传变化和特征为驱动这些肿瘤的机制提供了线索,而这反过来可能有助于新药的开发。
 
第一作者,瑞典隆德大学临床科学系的Johan Staaf博士说:“使用全基因组测序,我们可以在三阴性乳腺癌患者中真正地区分对当前药物可能有反应或无反应的患者亚群。重要的是,这种方法还为我们提供了一些线索,这些线索提示了在预后结果差的肿瘤患者中出错的机制,因此我们可以如何对这些肿瘤进行不同的治疗或开发新药。”
 
测序技术的发展日新月异,可以在24小时内进行WGS,另外24-48小时可以进行数据分析。 因此,从理论上讲,应该为所有患者提供全基因组筛查,从而可以个人读出他们的肿瘤和潜在的治疗选择。(生物谷Bioon.com)


原始出处:Whole-genome sequencing of triple-negative breast cancers in a population-based clinical study, Nature Medicine (2019). DOI: 10.1038/s41591-019-0582-4 , https://nature.com/articles/s41591-019-0582-4


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