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里程碑!27篇Cell系列论文同发,颠覆癌症分类方式

2018-04-12  来源:生物探索    编辑:陌莉花开
导读
很长时间以来,癌症主要是依据其体内的“发源位置”来进行分类,如乳腺癌、胃癌等等。然而,一项在2012年发起的、名为Pan-Cancer Initiative的合作项目计划从另一个角度来研究癌症。之前的初
图片来源:Cell

很长时间以来,癌症主要是依据其体内的“发源位置”来进行分类,如乳腺癌、胃癌等等。然而,一项在2012年发起的、名为Pan-Cancer Initiative的合作项目计划从另一个角度来研究癌症。之前的初步分析显示,起源于不同器官的癌症实际上在分子水平有着共同之处,而起源于同一组织的癌症也可能具有大不相同的基因组特征。

最全面的跨癌症分析

近日,Pan-Cancer Initiative发布了更大规模的基因组和分子数据的分析结果,涉及来自一万多名患者的33种不同的癌症。相关成果以27篇论文的形式发布在Cell、Cancer Cell、Cell Reports等杂志上。这是迄今为止最全面的跨癌症分析(cross-cancer analysis),也是癌症基因组图谱(The Cancer Genome Atlas)计划最终的成果。


The UCSC Tumor Map helps researchers visualize the dominant patterns found in the TCGA data, such as the cell of origin, molecular histology, 'stemness' or differentiation status, specific altered genetic pathways, and the immune system component of the tumors. Credit: UC Santa Cruz Genomics Institute

颠覆癌症分类方式

Pan-Cancer Initiative的组织者是加州大学圣克鲁兹分校的Josh Stuart教授。加州大学旧金山分校的临床肿瘤学家Christopher Benz教授是他的主要合作者之一。

早在2013年9月,Stuart等就已完成了第一波跨肿瘤比较。当时,他们分析了12种不同类型的肿瘤。Stuart说:“当我们发现了不同类型的癌症之间有相似之处时,大家希望能够做一个更全面的分析。”

2014年,他以共同作者的身份发表了一篇相关论文。在这一研究中,科学家们使用肿瘤分子数据的统计分析,将肿瘤按照亚型或簇(clusters)进行分类。

之后,通过与国际科学家团队合作,他们对TCGA肿瘤数据的完整集合进行了全面的分子分析。最新发表的结果显示,根据肿瘤的细胞和基因组成,而不是它们的起源部位,被分析的33种肿瘤可以被重新划分为28种不同的分子类型。
Researchers analyzed more than 10,000 tumor samples from 33 cancers to reveal a new molecular classification system. Credit: Hoadley, KA., Laird, PW., et al., "Cell-of-Origin Patterns Dominate the Molecular Classification of 10,000 Tumors from 33 Types of Cancer" Cell, April 5, 2018.

意义深远的里程碑进展

Stuart教授说:“这些论文是里程碑式的成果。现在,我们能够看到癌症的全貌,这让我对‘理解癌症的复杂性’充满了希望。我也相信,一旦科学家开始仔细研究这些数据,其临床影响就不会落后太远。”

Benz教授则表示,这些发现将为未来的癌症研究和临床试验提供新的基础。如果患者的肿瘤能够首先根据基因组和分子组成来分类,那么,他们将有最好的机会获得最佳的治疗。

同时,Benz教授也指出,这些成果还支持了一种逐渐被认可的观点,即,FDA批准用于治疗一种癌症的特定免疫疗法可能会使多种其他类型的癌症患者受益。PD-1抗体就是最好的例证。除了可用于治疗包括黑色素瘤、非小细胞肺癌、肾细胞癌、经典型霍奇金淋巴瘤、头颈癌、膀胱癌、结直肠癌、肝癌、胃癌在内的多种癌症,这类药物还是FDA批准的首个不区分肿瘤来源的抗癌疗法。

鉴定出了约300个驱动肿瘤生长的基因

除了癌症分类方面的颠覆,在同期发表的系列成果中,华盛顿大学的Li Ding博士带来的科学家小组还鉴定出了约300个驱动肿瘤生长的基因。值得注意的是,所有被分析的肿瘤中,超过一半以上携带基因突变。
Briefly, the outer text in blue indicates different cancer types. The predicted driver genes unique to that cancer type are listed in black text. The top right section shows all genes found to be important in multiple cancer types. Credit: Cell(点击链接查看大图:http://pic.biodiscover.com/files/6/t4/biodiscover1523357494.7890156.jpg)

Ding博士说:“通过对上万个肿瘤样本的分析,我们从细节上了解了驱动癌症的遗传性突变以及随年龄增长而不断积累的基因错误。这些基因错误使得肿瘤形成了特定的、能够指导治疗的分子特征。”

“我们的发现也支持了一种观点,即,任何携带大量突变的肿瘤(这类肿瘤通常对化疗具有耐药性)都容易受到检查点抑制剂(癌症免疫疗法的一种)的影响。这是因为,高突变的肿瘤会产生相对更畸形的蛋白质,而这些蛋白会触发免疫响应。虽然为了防止造成自身免疫,人体形成了抑制这种免疫响应的机制,但检查点抑制剂能够消除这种机制,让免疫系统更有效地对抗肿瘤。”她补充道。

值得一提的是,新研究还进一步调查了驱动乳腺癌和卵巢癌的BRCA1基因。Ding博士说:“我们很早就知道,BRCA1是癌症发展中的一个重要基因,但一直很难弄清楚,BRCA1的哪些基因突变驱动了癌症发生,哪些突变是无害的。在最新的研究中,我们在乳腺癌中发现了21种致病的BRCA1和BRCA2突变体,在宫颈癌中发现了3种,在结直肠癌中发现了1种,在恶性胶质瘤中发现了1种,在卵巢癌中发现了38种。”

Ding博士表示,先前,大多数早期临床试验的设计并没有考虑到基因组学。现在,我们可以对患者的肿瘤样本进行测序,以寻找其基因组学与药物疗效之间的相关性,这将帮助设计更好的疗法。

附:部分相关论文截图


参考资料:

New 'Pan-Cancer' analysis reveals the common roots of different cancers

Major milestone reached in effort to ID cancers' genetic roots



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