Cell：全面解析大規模癌癥基因組
日期：2014-10-24 08:43:33
來自癌癥基因組圖譜研究網絡(The Cancer Genome Atlas Research Network, TCGA)的研究人員針對甲狀腺癌（thyroid cancer）進行了綜合分析，鑒別出了一些侵襲性腫瘤的標記物，這有可能為給予個別患者適當的治療方法提供了更好的靶點。
研究結果表明，有可能可以基于一些遺傳標記物將這一疾病進行重新分類，推動甲狀腺癌更多地受益于精準施藥。
“對于甲狀腺癌基因組景觀的這一認識將改進它的分類，改善分子診斷。這將幫助我們將那些需要積極治療的患者與腫瘤不太可能會生長或擴散的患者區分開來，”密歇根大學醫學院病理學教授Thomas J. Giordano博士說。
在過去的30年里甲狀腺癌的發病率提高了3倍，它是美國最快速增長的癌癥。盡管這些腫瘤通常生長緩慢，且結合手術、甲狀腺激素和放射性碘很容易進行治療，一些患者將會形成更為侵襲性和致命性的甲狀腺癌。
在這一發表在《細胞》（Cell）雜志上的文章中，研究人員分析了近500個甲狀腺癌樣本，鑒別出了所有起作用的遺傳突變。他們發現了一些新的癌基因以及現有基因的一些新變異。
研究人員發現，總的來說，甲狀腺基因組相對平靜，相比于其他常見的癌癥相關遺傳突變要少一些。這或許可以解釋為什么這一疾病通常會生長緩慢。
更少的突變意味著，研究人員能夠檢測相關的一些信號通路，了解是什么驅動了甲狀腺癌。這種方法幫助了他們了解更多甲狀腺癌的遺傳驅動因子，將“暗物質”案例（攜帶未知遺傳驅動因子的癌癥）比例從25%降到了3.5%。
這些驅動因子可以分為兩個主要的致癌組：BRAF加相似的突變，以及RAS加相似的突變。但在這兩組內，尤其是BRAF組中，存在幾個不同的甲狀腺癌亞型。當前，所有與BRAF相關的甲狀腺癌都被認為基本上是一樣的。事實并非如此。
Broad研究所癌癥基因組計算部主任Gad Getz說：“這項研究整合了各種各樣的基因組數據，不僅鑒別了癌癥驅動因子，還比較了這些不同驅動因子的行為。有趣的是，我們發現一些BRAF突變甲狀腺癌亞型是通過不同的機制來驅動癌癥，其中一些亞型與更高風險、低分化的癌癥相關。”
研究人員利用這一認識建立了測度或評分，可以確定一個腫瘤如何發生信號以及它的侵襲性。研究人員在一項臨床試驗中測試了這些評分，以評估是否可促成更具針對性地治療建議。
國立人類基因組研究所基因組醫學部項目主任Carolyn Hutter博士說：“這些研究結果意味著醫生和患者將在處理癌癥診斷和治療方面邁出重要的一步。世界各地的研究人員將利用這一數據，返回到數據中來，提出其他的一些科學問題。”
對于病理學和科學群體初步的建議是，考慮基于分子亞型對甲狀腺癌進行重新分類，以更好地反映它們的潛在分子特性。這將使得醫生能夠將緩慢生長的腫瘤與侵襲性腫瘤區分開來，推薦適當的治療。
癌癥基因組圖譜是一個得到聯邦政府資助的項目，旨在了解各種癌癥類型的分子特征。這一項目已經發表了一些癌癥類型，如乳腺癌、結腸癌、卵巢癌和肺癌的許多標志性論文。甲狀腺癌是納入最大樣本量的研究之一，研究了近500個腫瘤。
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