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揭示癌症突变或有望帮助开发新型癌症检测技术和个体化抗癌疗法

  1. BAGHERA
  2. 基因突变
  3. 疗法
  4. 遗传背景
  5. 风险因素

来源:本站原创 2021-03-26 09:37

2021年3月26日 讯 /生物谷BIOON/ --近日,一篇发表在国际杂志Cancer Research上题为“The landscape of the heritable cancer genome”的研究报告中,来自爱丁堡大学等机构的科学家们通过研究表示,揭示新型癌症突变或有望帮助增强对癌症的诊断及个体化抗癌疗法的开发。当细胞中一个或多个基因发生变化时

2021年3月26日 讯 /生物谷BIOON/ --近日,一篇发表在国际杂志Cancer Research上题为“The landscape of the heritable cancer genome”的研究报告中,来自爱丁堡大学等机构的科学家们通过研究表示,揭示新型癌症突变或有望帮助增强对癌症的诊断及个体化抗癌疗法的开发。当细胞中一个或多个基因发生变化时就会诱发癌症,基因的改变被称为基因突变或基因错误。

本文研究中,研究人员所发现的遗传基因突变是由父母遗传给孩子的,其在人群中很常见,然而,每一个单独的基因突变并不会明显增加机体患癌的风险。相反,这些突变会共同作用来增加癌症发生的风险,其并不会直接致癌,却很有可能与其它多种风险因素或随机突变相互作用,而这些随机突变会在人一生中不断积累。

与随着年龄增长或其它风险因素(比如吸烟或阳光照射)偶然发生的突变相比,由遗传性错误基因所诱发的癌症此前被认为是非常罕见的。研究人员表示,对这些基因进行深入分析或能帮助设计出针对更广大人群的更为有效的早期检测和监测策略。本文研究结果或有望帮助开发出更为有效的个体化癌症疗法,因为根据机体的遗传特性,某些患者或许会对疗法产生不同的反应。

此前研究发现,对于个别人群来讲,这类遗传性突变或许并不会显著提高癌症风险,其往往会被排除在进一步研究之外。然而,这些突变的大量存在可能会增加机体患癌风险,因为大多数癌症病例都是由多个基因的突变所引起的。这项研究中,研究人员通过研究开发了一种名为BAGHERA的方法来评估是否这些突变会共同增加机体的患癌风险。BAGHERA,即贝叶斯基因HERitability分析技术。研究人员分析了来自英国生物样本库中的38中癌症,英国生物样本库是一个大规模的生物医学数据库,其中包含了大约50万英国人口的详细遗传和健康信息。BAGHERA方法能根据受影响的基因来对突变进行分组,这就使得分析多个突变变得更加容易,而且这些突变本身也有着非常微妙的影响,但其结合在一起往往会增加机体的患癌风险。

研究结果表明,这些集体突变会增加机体患癌的可能性,包括迟发性癌症,比如前列腺癌和膀胱癌等。除及少数病例外,此前研究人员并不清楚很多迟发性癌症是由遗传性突变所引起的,其通常被认为是由多年来所发现的突变引起的。遗传性的错误基因被认为非常罕见,其通常由一种能明显增加机体患癌风险的单一基因所组成,比如与乳腺癌相关的BRCA基因等。而且其通常也只在少数家庭中被发现,并在所有已知癌症中占一小部分比例。然而本文研究结果显示,在某些情况下,一个人的遗传背景也可能会增加其患癌风险,因为其机体中往往存在多种类型的遗传突变。

图片来源:CC0 Public Domain

总的来讲,本文研究中,研究人员确定了1146个基因,其称之为癌症遗传性基因(CHGs,cancer heritability genes),往往会促进个体在一生中的患癌机会。我们知道,很多基因在机体抵御癌症的防御系统中扮演着非常重要的角色,其会预防肿瘤形成,并控制正常细胞向癌细胞的转化。下一步研究人员还将继续深入分析来阐明是否这些基因之间存在一定的关联性,以及其如何影响机体增加癌症风险的生物学通路。

研究人员还将调查是否这些基因会与其它已知的增加癌症风险的因子相互作用,比如肥胖等因素;研究者Giovanni Stracquadanio博士表示,我们有理由认为,某些基因的遗传突变可以给恶性细胞提供一种优势来帮助躲避宿主机体细胞的肿瘤防御机制,而将遗传信息与肿瘤突变状态整合在一起或有助于帮助为患者量身定制新型的癌症治疗方案。(生物谷Bioon.com)

参考资料:

【1】Viola Fanfani, Luca Citi, Adrian L Harris, et al. The landscape of the heritable cancer genomeCancer Research (2021) doi:10.1158/0008-5472.CAN-20-3348

【2】Cancer mutations insight could boost detection and personalize treatments

by University of Edinburgh

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