多种类型癌症内基因路径变化的综合图谱将引领精准癌症医学研究

Chris Sander博士（Chris Sander, PhD）（左）

2018年4月5日——美国马萨诸塞州波士顿讯

• 针对癌症基因组图谱（The Cancer Genome Atlas）数据的分析结果揭示了多种类型癌症共同的路径变化分布
• 研究结果将对开发靶向治疗临床试验和改善个体化癌症治疗有重要意义

在这项幅度广泛但尚不包括癌症异常基因路径的调查中，来自丹娜—法伯癌症研究所的研究员和其他癌症基因组图谱（The Cancer Genome Atlas，下称TCGA）网络的成员已开发出一项针对癌症基因地形（genetic terrain of cancer）的手册。该手册能够引领科学家开发、测试若干新型个体化疗法。

该手册隶属于TCGA项目，后者是美国国家癌症研究所（National Cancer Institute, NCI）和美国国家人类基因组研究所（National Human Genome Research Institute, NHGRI）的联合项目。分析结果已于今日发表在《Cell》期刊的网络版上，它是细胞出版社（Cell Press）期刊同期发表的TCGA项目里的27篇论文之一。此外，它还是TCGA三篇“标志性”论文之一，后者总结了癌症研究社群逾五年的重要发现。

总体而言，这些大量取材与TCGA癌症基因组数据库的癌症生物学基础研究论文代表了TCGA最新的科研成果。TCGA是一项为期七年的项目，科学家们对逾1.1万个肿瘤组织样本和匹配的正常组织样本进行基因组描述（genomic profile），从而从一个前所未有的分子角度对癌症进行探究。TCGA项目已于2017年完成，它是美国国家癌症研究所和美国国家人类基因组研究所联手二十余个研究机构上百位科学家的合作项目，由美国国立卫生研究院（National Institute of Health, NIH）拨款赞助。迄今为止，TCGA产出的数据已经用于千余个癌症研究项目。

在丹娜—法伯主导的研究中，研究者及其同事利用TCGA数据来对一众癌症的分子信号路径异常模式进行追踪。（路径由众多分子组成，分子间通过信号来进行此消我长。就像一串圣诞树灯里有一个错误串联那样，一个单基因里的一个突变或缺陷能够阻碍一整个路径或一组交织在一起的路径的正常功能。）随后，他们将这组数据和以特定异常基因和蛋白为靶点的药物制剂数据结合。产出的结果不仅只有在诸多类型癌症中的一个异常路径图谱，还有一个可能对这些类型癌症有作用的药物目录（包括已获批的和正在测试阶段的药物）。

“信号途径掌管一个细胞的行为，如分裂、生长和消亡，而信号途径的改变则是癌症的常见特征之一。但是，在具体类型的癌症里，信号途径的改变也是有很大差异的” ，丹娜—法伯的Chris Sander博士（Chris Sander, PhD）说道。Sander博士是该研究的联合资深作者，其它的作者还包括：纪念斯隆—凯特琳癌症中心（MSKCC）的Nikolaus Schulz 博士（Nikolaus Schulz, PhD）、丹娜—法伯的Eliezer Van Allen博士（Eliezer Van Allen, MD）、麻省理工学院-哈佛大学博德研究所（Broad Institute of MIT and Harvard）的Andrew D. Cherniak博士（Andrew D. Cherniak, PhD），以及瑞士洛桑癌症中心及洛桑大学（Swiss Cancer Center Lausanne and University of Lausanne）的Giovanni Ciriello博士（Giovanni Ciriello, PhD）。Sander博士补充道：“在我们的研究中，我们用TCGA数据对众多癌症类型最常见的改变路径进行测绘，并与针对具体异常基因和蛋白的药物治疗信息相结合”。

Sander博士及同事对TCGA的7种不同类型的基因组和分子数据进行分析，探究任意10种与癌症相关的主要路径的异常。这些异常包括：癌症相关基因的突变；这些基因的超表达或失表达（over- or under-expression）；这些基因的额外复制或缺陷复制（extra or missing copies）；导致促使癌症蛋白的基因（cancer-promoting proteins）融合。科学家们对33种癌症的改变路径进行绘图，把它们划分为64个亚组，并寻找许多癌症类型中常见的改变和只有在一小簇癌症类型中的改变。

Sander博士及同事对TCGA的7种不同类型的基因组和分子数据进行分析，探究任意10种与癌症相关的主要路径的异常。这些异常包括：癌症相关基因的突变；这些基因的超表达或失表达（over- or under-expression）；这些基因的额外复制或缺陷复制（extra or missing copies）；导致促使癌症蛋白的基因（cancer-promoting proteins）融合。科学家们对33种癌症的改变路径进行绘图，把它们划分为64个亚组，并寻找许多癌症类型中常见的改变和只有在一小簇癌症类型中的改变。

Sander博士解释道，将这些研究成果与具体遗传畸变的靶向药物信息结合，能够让科学家受益良多。它既可以帮助医生在精准医学临床试验里分配患者，并有助于医生抉择最优化疗法的过程，还可以帮助开发今后的临床试验。

它或许还可以帮助预测哪些患者有对特定疗法产生抵抗性的风险，并鉴别出能够攻克抵抗性的组合疗法。

Sander博士补充道，除了提供有关一众癌症类型的路径改变分布纲要以外，该研究还划分了有哪些亟待着手的研究。学界还需对更多肿瘤样本的基因组进行分析，以追踪罕见的路径变化。

Sander博士表示： “我们的研究成果可将未来癌症分析生物学的研究提上议程，以及指导科学家们鉴别最有前景的靶点及组合，以开发新药物治疗及临床测试。” 

该研究的主要作者为：纪念斯隆—凯特琳癌症中心（MSKCC）的Francisco Sanchez-Vega博士（Francisco Sanchez-Vega, PhD）、瑞士洛桑癌症中心及洛桑大学（Swiss Cancer Center Lausanne and University of Lausanne）的Marco Mina博士（Marco Mina, PhD），以及纪念斯隆—凯特琳癌症中心的Joshua Armenia博士（Joshua Armenia, PhD）。

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