癌症研究概览

癌症研究概览1：简介 摘要：

近年来，新一代测序技术已日渐成为癌症研究中的宝贵工具。它能够以单碱基分辨率分析基因组畸变，也能在相同的设备上测定表达水平、剪接变异体、非编码RNA、DNA甲基化以及蛋白与核酸的相互作用。所有这些信息综合起来，第一次为我们呈现了肿瘤分子生物学的全景视图。本专题精选了近期发表的一些论文，它们代表了Illumina技术在癌症研究各个领域中的成功应用。

癌症是一种基因组水平的疾病，且相当个性化。每个人出生时都带有独特的基因组，它决定了患上癌症的风险，而且一旦疾病被触发，接下来会迅造成其他独特的基因组畸变。肿瘤往往混合多个细胞类型，典型的临床标本混有肿瘤和正常组织，这又进一步增加了研究的复杂度。因此不难理解为什么标准的诊断方法有时会分不清癌症，因为它们依赖明确的表型和大的群体。癌症研究的实质性进展取决于那些能够检测这些基因组畸变，并让我们对这些信息能够快速可靠地解释的研究工具。

新一代测序技术以单碱基分辨率分析基因组畸变的能力让它成为一种多功能的基因组分析工具，很好地迎合了这一挑战。此外，它还能够以相同的设备测定表达水平、剪接变异体、非编码RNA、DNA甲基化以及蛋白与核酸的相互作用。所有这些信息综合起来，第一次为我们呈现了肿瘤分子生物学的全景视图。

如今，新一代测序技术不再遥远、价格适中且稳定可靠。由于其极为卓越，故目前发表的研究仅仅是此技术真正潜力的一隅。未来的研究将采用更大的样本群，以提供统计学上可靠的关联，并逐步构建完整的突变数据库。剩下的挑战将是学习如何阐释标志物，这样医生就能够在合适的时间为合适的患者提供合适的药物。

癌症是一种基因组水平的疾病，新一代测序技术可潜在影响癌症治疗的每一步。 综述:

Longo, D. L. (2012) Tumor heterogeneity and personalized medicine. N Engl J Med 366: 956-957

Weigelt, B., Pusztai L., Ashworth A. and Reis-Filho J. S. (2012) Challenges translating breast cancer gene signatures into the clinic. Nat Rev ClinOncol 9: 58-64

Green, E. D., Guyer M. S. and National Human Genome Research I. (2011) Charting a course for genomic medicine from base pairs to bedside. Nature 470: 204-213

McDermott, U., Downing J. R. and Stratton M. R. (2011) Genomics and the continuum of cancer care. N Engl J Med 364: 340-350

Stricker, T., Catenacci D. V. and Seiwert T. Y. (2011) Molecular profiling of cancer--the future of personalized cancer medicine: a primer on cancer biology and the tools necessary to bring molecular testing to the clinic. Seminars in oncology 38: 173-185 癌症研究概览2：风险预测 摘要：

关于癌症生物标志物的发现已发表了很多文章。随着新一代测序的出现，新发现的生物标志物数量会呈现爆炸式增长。国际相关联盟正在收集更为全面的标志物与癌症突变列表，如癌症基因组图谱（TCGA）、国际癌症基因组联盟（ICGC） 和癌症体细胞突变目录（COSMIC）。 关于癌症生物标志物的发现已发表了很多文章。随着新一代测序的出现，新发现的生物标志物数量会呈现爆炸式增长。国际相关联盟正在收集更为全面的标志物与癌症突变列表，如癌症基因组图谱（TCGA）、国际癌症基因组联盟（ICGC）和癌症体细胞突变目录（COSMIC）。 风险标志物或遗传易感性是在生殖细胞系中找到的。生殖细胞系指的是个体遗传自父母，反过来又会传递给子女的遗传物质。一些癌症的易感性可以遗传，而这些癌症通常可在发病早期确定。一些类型的乳腺癌和结肠癌就是个例子。基于芯片的全基因组关联研究（GWAS）或连锁研究可以有效捕获这些标志物所在的区域。然而，测序通常是发现致病基因所必需的。在人的一生中，生殖细胞系标志物只需确定一次，是早期筛查的良好候选标记。

预后标志物是以疾病发展过程中肿瘤所获得的体细胞突变为基础的。因此，个体在治疗过程中可能需要检测数次，以筛查新突变的发生。此外，由于晚期肿瘤的异质性，在同一个肿瘤的不同区域可能存在好的和差的预后标志物。治疗过程中的重新检测对确定复发可能和耐药性特别有用。定向或全基因组测序有着各自的优点和缺点。

在迄今为止发现的数千个癌症突变中，成功纳入常规临床实践的癌症标志物是少之又少。检测标志物的技术和科学上的挑战将在后文中论述，但必须明确一点，只有突破财务和监管的障碍，才能为临床实践开发出成功的标志物。

Brooks, J.D. (2012) Translational genomics: The challenge of developing cancer biomarkers. Genome Res 22: 183 - 187

在这篇综述中，作者讨论了癌症生物学标志物的挑战和未来。一个有趣的现象是，许多癌症经过几年甚至几十年才发展到致命。这表明转化细胞的检测和根除还是有很多机会。尽管这一机会之窗为检测提供了充裕的时间，但这些肿瘤在转移时的平均直径大小为9mm。更重要的是，为了让卵巢癌死亡率下降50%，必须在肿瘤直径为5 mm时就被检测到。但对于一位体重60kg的妇女来说，现有的蛋白检测技术的灵敏度远远不足以从其体内5L血液中检测到被稀释的5mm肿瘤组织的蛋白。其他非技术因素也有影响，例如癌症检测方法需要大量、昂贵的随机临床试验来显示患者发病率或死亡率的改善。 癌症研究概览3：测序方法比较 摘要：

从长远来看，随着我们对基因组的了解日益加深，且处理和解释海量数据能力的改善，全基因组测序无疑是最好的方法。在不远的将来，靶向基因测序可帮助患者在市场上选择适合的成品药物，让他们立即受益。

检测癌症基因组中的体细胞突变通常有三种方法：全基因组测序、全外显子组测序和靶向基因测序。下表简要介绍了每种方法的优点和缺点。在Chapman等人所做的全基因组测序与外显子组测序的比较中，注意到多发性骨髓瘤中一半的蛋白编码突变都是通过染色体畸变（如易位）而发生的，故大部分突变都无法被单独的外显子组测序所发现。从长远来看，随着我们对基因组的了解日益加深，且处理和解释海量数据能力的改善，全基因组测序无疑是最好的方法。在不远的将来，靶向基因测序可帮助患者在市场上选择适合的成品药物，让他们立即受益。

注意：此表假定所有方法的测序深度相同 References :

Roychowdhury, S., Iyer M. K., Robinson D. R., Lonigro R. J., Wu Y. M., et al. (2011) Personalized oncology through integrative high-throughput sequencing: a pilot study. SciTransl Med 3: 111ra121

Lizardi, P. M., Forloni M. and Wajapeyee N. (2011) Genome-wide approaches for cancer gene discovery. Trends Biotechnol 29: 558-568 实验设计上的注意事项：

肿瘤可以是高度异质化的，往往需要几次活检才能得到代表晚期肿瘤的所有标志物。 一些研究在发现阶段使用全基因组测序来发现新突变。在第二阶段，使用全外显子组或定向测序来验证新发现的突变，并在大的群体中确定它们的丰度。

癌症体细胞突变不发生在生殖细胞系的正常参考基因组序列中。因此，很难从实验背景噪音、正常和污染细胞混合的背景下准确地检测到新的体细胞突变。如果要确信地检测新的体细胞突变，需要一定的测序深度。目前，通常建议是正常基因组最少40倍覆盖度，癌症基因组80倍覆盖度。对于不同的癌症类型或灵敏度要求，最佳读取深度也将有所不同。 癌症研究概览4：全基因组测序 摘要：

肿瘤细胞和正常细胞配对进行全基因组测序可以完整得到关于肿瘤中存在的所有独特突变的信息。目前，全基因组测序正变得越来越便宜和快捷，它已成为无预定假设的研究发现的极佳选择。 全基因组测序

肿瘤细胞和正常细胞配对进行全基因组测序可以完整得到关于肿瘤中存在的所有独特突变的信息。目前，全基因组测序正变得越来越便宜和快捷，它已成为无预定假设的研究发现的极佳选择。

Zhang, J., Ding L., Holmfeldt L., Wu G., Heatley S. L., et al. (2012) The genetic basis of early T- Cellprecusor acute lymphoblastic leukaemia. Nature 481: 157 - 163

早期前体T细胞的急性淋巴细胞白血病（ETP-ALL）是一种罕见且侵袭性强的恶性肿瘤，其遗传基础未知。作者对12个ETP-ALL病例的正常和白细胞样品配对进行了全基因组测序，并在另一个独立的包括52个ETP病例和42个非ETP T-ALL儿童病例的人群中确定了体细胞突变的频率。测序得到的ETP-ALL突变谱与髓系肿瘤相似，其基因组转录图谱也与正常和髓系白血病的造血干细胞相似。这些发现说明以骨髓为目标的定向治疗方法，比如能够抑制细胞因子受体和JAK信号作用的高剂量“阿糖胞苷”定向疗法，对于治疗ETP-ALL也许会有效。在诸如此类的研究中，大多样品很少且遗传变异未知，全基因组测序是发现遗传变异的很好工具。

Illumina测序技术: GAIIx for 101 bp paired end reads

Welch, J. S., Westervelt P., Ding L., Larson D. E., Klco J. M., et al. (2011) Use of whole- genome sequencing to diagnose a cryptic fusion oncogene. JAMA 305: 1 577 - 1584 在这篇文章中，作者报道了末端配对读取全基因组测序在实时肿瘤诊断方面的应用。在25天内，他们完成了文库制备、测序和数据分析。新型插入融合的正交验证又花了27天，此融合产生了一个经典的PML-RARA bcr3变异。

患者复杂的细胞遗传学预示着不利的预后，因此有必要确定患者是否有公认的PML-RARA融合基因，但传统的基于FISH和PCR的诊断方法不能明确地诊断该患者。最终，测序结果改变了该患者的医疗方案，她接受了全反式维甲酸巩固治疗，而不是异体造血干细胞移植。15个月后患者的症状首次缓解。

尽管其他的实验室方法也被用于潜在致病性RARA重排的检测，但这些技术往往费时费力，且需要大量起始材料、个性化设计和反复的问题排查。相比之下，使用末端配对文库的全基因组测序可利用低至10 ng起始DNA来完成，适合自动化的“流水线”策略，能够始终如一地发现单核苷酸变异（SNVs）、小的插入缺失、结构变异和克隆拷贝。此外，这种方法不需要定制试剂和对基因组区域的预先了解，而这是准确诊断所必需的。 Illumina测序技术: HiSeq? 2000 系统

Chapman, M. A., Lawrence M. S., Keats J. J., Cibulskis K., Sougnez C., et al. (2011) Initial genome sequencing and analysis of multiple myeloma. Nature 471: 467 - 472 这篇文章是一个有趣的癌症突变发现实验案例。作者对23名患者进行全基因组测序，对16名患者进行全外显子组测序（164,687个外显子），其中一名患者被两种方法同时分析。每个肿瘤序列都与其对应的正常组织序列相比较。此方法实现了新突变和基因组重排的无假设筛查。分析多个基因组序列就能够区分直接导致肿瘤发生的“司机突变”和与疾病发生无直接关系的“乘客突变”。作者注意到，全外显子组测序揭示了大部分明显突变的基因；然而，一半的蛋白编码突变通过染色体畸变（如易位）而发生，其中大部分都不能单独通过外显子组测序找到。

Illumina测序技术：GAIIx，101bp paired-end reads （全基因组测序），76bp paired-end reads（全外显子组测序），30x coverage 成功应用全基因组测序的研究案例：

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