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Science:单个细胞分裂错误导致一连串具有癌症特征的突变

  1. BFB循环
  2. 串联短模板
  3. 子细胞
  4. 微核
  5. 染色体断裂
  6. 染色体桥形成
  7. 染色体碎裂
  8. 核异型

来源:本站原创 2020-04-18 07:21

2020年4月18日讯/生物谷BIOON/---染色体断裂-融合-桥循环(breakage-fusion-bridge cycle, BFB循环)是一种灾难性的突变过程,常见于肿瘤发生过程中,可导致基因扩增并推动基因组快速进化。BFB循环的主要机制尚不清楚,尤其是在这种循环中,染色体桥如何断裂的关键特征。此外,根据经典BFB模型预测的简单DNA序列重排模式并
2020年4月18日讯/生物谷BIOON/---染色体断裂-融合-桥循环(breakage-fusion-bridge cycle, BFB循环)是一种灾难性的突变过程,常见于肿瘤发生过程中,可导致基因扩增并推动基因组快速进化。BFB循环的主要机制尚不清楚,尤其是在这种循环中,染色体桥如何断裂的关键特征。此外,根据经典BFB模型预测的简单DNA序列重排模式并不常见于癌症基因组中。相反,BFB循环的DNA序列特征往往伴随着其他的基因组重排,包括另一种灾难性的突变模式,即染色体碎裂(chromothripsis)。

在一项新的研究中,来自美国多家研究机构的研究人员在一种已定义的系统中重现了BFB循环的基本步骤,使得能够进行机理研究和确定染色体桥形成的直接和长期基因组后果。为了确定染色体桥断裂的直接后果,他们将活细胞成像与单细胞全基因组测序(Look-Seq)相结合。通过比较子细胞或孙细胞(granddaughter cell, 即子细胞在分裂后产生的子细胞)的单倍型拷贝数和结构变异,就可以揭示BFB循环中的复杂突变机制,其中的一些突变机制经过两代以上才会发生。随后,在让实验诱导的4号染色体双着丝粒融合(dicentric fusion)形成的染色体桥发生断裂后,他们对源自单细胞的细胞群体进行了基因组分析,从而确定了染色体桥断裂的长期后果。相关研究结果发表在2020年4月17日的Science期刊上,论文标题为“Mechanisms generating cancer genome complexity from a single cell division error”。
图片来自Science, 2020, doi:10.1126/science.aba0712。

这些研究人员发现染色体桥断裂需要肌动蛋白依赖性的机械力。然后,染色体桥的形成和断裂与一连串附加的突变事件相偶联。对于最初的步骤,他们确定,直接的染色体桥机械断裂可以产生简单的断裂和局部DNA碎片化,这就为癌症基因组中经常观察到的称为“局部跳跃(local jump)”的重排模式提供了一种解释。与此同时,染色体桥的DNA复制也有缺陷,他们的数据表明,这可以产生复杂的重排。其中的一些重排表现出明显的序列特征,即许多短的(大约200个碱基对)插入序列的串联排列,他们称之为“串联短模板(Tandem Short Template, TST)跳跃”。

他们利用单分子长读DNA测序技术证实了TST跳跃在人类癌症中的存在。接下来,在染色体桥形成后的有丝分裂过程中,出现了第二波DNA损伤和染色体碎裂,在这时,断裂的染色体桥发生了意外的异常DNA复制。最后,这些受损的发生断裂的染色体桥以高频率错配,在接下来的细胞周期中形成微核,这会产生额外的染色体桥形成-微核化(micronucleation,即形成微核)-染色体碎裂循环。对克隆细胞群体的基因组序列分析确定了染色体桥断裂会启动复杂核型演化的迭代循环。他们观察到了微核形成后的一系列类似事件,并针对与癌症相关的细胞核结构缺陷(“核异型, nuclear atypia”)如何促进基因组不稳定,提出了一个统一的模型。

由此可见,这些研究人员确定了一连串揭示单个细胞分裂错误---染色体桥形成---如何迅速产生癌症基因组的许多标志性特征的事件,包括持续的基因组进化和亚克隆异质性。这些结果促使人们对当前的染色体BFB模型进行了实质性的修正,并确立了染色体碎裂的发作将与BFB循环内在地交织在一起。这些突变事件在癌症中很常见,但很可能也会在发育过程中和生物进化过程中发生。(生物谷 Bioon.com)

参考资料:

1.Neil T. Umbreit et al. Mechanisms generating cancer genome complexity from a single cell division error. Science, 2020, doi:10.1126/science.aba0712.

2.Jacob Paiano et al. Burning bridges in cancer genomes. Science, 2020, doi:10.1126/science.abb4899.

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