癌症研究概览(2)

Bass, A. J., Lawrence M. S., Brace L. E., Ramos A. H., Drier Y., et al. (2011) Genomic sequencing of colorectal adenocarcinomas identifies a recurrent VTI1A-TCF7L2 fusion. Nat Genet 43: 964–968 癌症研究概览5：靶向重测序 摘要：

靶向重测序依据先前已得到的知识聚焦有限的一组基因－癌症相关基因，因此结果相对而言容易解释且更具操作性。包含适当基因的分析试剂盒可用于不同类型癌症，并简化了实验室操作和数据解释。未来更大规模的研究可以展示这一方法具有根据疾病发展、遗传图谱分析、环境影响或其他因素来对患者进行划分的潜质。迄今为止的研究表明，这种方法极有潜力成为一种诊断工具。 外显子组测序

外显子组测序仅仅聚焦1-2%的基因组（编码蛋白的那一部分），因此运行起来没那么昂贵，且更易分析。在孟德尔遗传病上使用这种方法已有许多知名的成功案例。尽管它产生的序列只有全基因组序列的1/50，但需加入昂贵且费时的DNA富集步骤，费用节省仅为一半左右。在癌症研究中，当基因组重排很普遍时，外显子组测序可能会错过关键突变。 靶向重测序

靶向重测序依据先前已得到的知识聚焦有限的一组基因－癌症相关基因，因此结果相对而言容易解释且更具操作性。包含适当基因的分析试剂盒可用于不同类型癌症，并简化了实验室操作和数据解释。未来更大规模的研究可以展示这一方法具有根据疾病发展、遗传图谱分析、环境影响或其他因素来对患者进行划分的潜质。迄今为止的研究表明，这种方法极有潜力成为一种诊断工具。

Lipson, D., Capelletti M., Yelensky R., Otto G., Parker A., et al. (2012) Identification of new ALK and RET gene fusions from colorectal and lung cancer biopsies. Nat Med 在这项研究中，作者靶定了145个癌症相关基因，并以此做成分析试剂盒在40个结肠直肠癌和24个非小细胞肺癌FFPE样品中进行检测。结果显示59%样品包含此分析试剂盒中的突变，而剩下的患者则不含该分析试剂盒内含的基因突变。后者将成为全基因组测序的良好候选，以扩展癌症相关的基因的分析试剂盒。一小组基因代表了主要的基因突变，但剩余突变的多样性是显著的，这恰恰凸显了分子诊断在对每位患者个性化治疗上的优势。 Illumina测序技术：HiSeq 2000系统，36 bp paired-end reads，229x coverage

Harismendy, O., Schwab R. B., Bao L., Olson J., Rozenzhak S., et al. (2011) Detection of low prevalence somatic mutations in solid tumors with ultra - deep targeted sequencing. Genome Biol 12: R124

作者利用超深度靶向测序筛查了71.1 kb的序列，这段序列包含了42个癌基因的突变位点。在混合DNA样本实验中，对于低丰度突变，灵敏度和特异性分别大于94%和99%。他们将此应用于临床癌症及小鼠异种移植样品的突变谱研究，以评估该方法的分析性能和实效。基于Sanger测序方法，复杂DNA混合样品中检测到的突变丰度被限制在超过20%，而本文展示的分析方法能够轻松检测以5%丰度存在的突变。这将实现异种移植或质量不佳样品的检测，包括带稀有突变克隆、低细胞量或被基质及免疫细胞污染的样品，所有这些在临床样品中都很常见。

癌症研究概览6：预后和对治疗的反应 摘要：

理想的癌症治疗是只靶定肿瘤的特殊分子机制且患者耐受性良好的方案。相同的临床表现可能代表了一些不同的分子机制，且患者对癌症疗法的耐受性相差很大。随着癌症的发展，它积累了大量的体细胞突变和基因组重排，导致耐药性或转移的风险提高，这将大大影响患者的预后。 预后和对治疗的反应

理想的癌症治疗是只靶定肿瘤的特殊分子机制且患者耐受性良好的方案。相同的临床表现可能代表了一些不同的分子机制，且患者对癌症疗法的耐受性相差很大。随着癌症的发展，它积累了大量的体细胞突变和基因组重排，导致耐药性或转移的风险提高，这将大大影响患者的预后。越来越多的证据表明，富含信息的生物标志物可协助作出治疗决策，以定制针对特定患者的治疗方案。治疗过程中的不断监控也能测定对治疗的反应以及复发的风险。 Ding, L., Ley T. J., Larson D. E., Miller C. A., Koboldt D. C., et al. (2012) Clonal evolution in relapsed acute myeloid leukaemia revealed by whole- genome sequencing. Nature 481: 506 - 510

这项研究弄清了急性骨髓性白血病（AML）的复发原因。作者发现了两个一般机理：（1）原发肿瘤中的细胞获得突变，进化成复发克隆，（2）原发肿瘤细胞的一个亚克隆挺过了初次治疗，获得了更多突变并在复发时扩增。在一个病例中，在原发肿瘤中仅占5.1%的亚克隆在复发后成为主要的克隆。对于所有病例，化疗并不能根除原发细胞克隆。这项研究强调了在诊断后和初次治疗后检测和根除小的细胞群体的重要性。新一代测序检测极小细胞群体中de novo突变的能力让它特别适合此类应用。

Illumina测序技术：GAIIx，1 01bp paired-end reads

Gerlinger, M., Rowan A. J., Horswell S., Larkin J., Endesfelder D., et al. (2012) Intratumor heterogeneity and branched evolution revealed by multiregion sequencing. N Engl J Med 366:883–892

在这项研究中，作者使用全外显子组测序来研究多个样品，这些样品来自两名患者体内的原发肾癌区域及相关转移部位。他们在原发肿瘤中发现了广泛的异质性，并且每个肿瘤区域内有63-69%的体细胞突变是无法在肿瘤的所有部位都检测到。他们还检测了相同肿瘤不同区域内预后良好和不良的基因表达特征。这突出了在突变积累之前早期诊断的重要性，以及较大肿瘤需要多个活检位点。同一名患者的多个样品的测序让作者能够重建疾病的发展。这是一种极为强大的方法，它不仅能说明引发事件，还能指明表现出平行进化的基因。平行进化通常是进化压力的一种表现，它暗示那些基因可能成为有效的治疗靶点。 Illumina测序技术：GAIIx和HiSeq 2000系统 转移

转移是一个复杂的过程，期间癌细胞脱离原发肿瘤并通过血液或淋巴系统循环到身体的其他部位，在新部位癌细胞继续繁殖，最终形成更多肿瘤。肿瘤（如胰腺癌或葡萄膜恶性肿瘤）的转移能力大大增加了它们的致命性。目前肿瘤研究的主要解决的问题仍集中于：转移肿瘤的克隆结构、转移瘤之间的系统发育关系、转移和原发部位的平行进化规模以及肿瘤扩散机制。

Hsieh, A. C., Liu Y., Edlind M. P., Ingolia N. T., Janes M. R., et al. (2012) The translational landscape of mTORsignalling steers cancer initiation and metastasis. Nature

作者证明了前列腺癌基因组通过致癌mTOR信号传导的特殊转化路径，该过程产生了一个异常特殊的基因群，它们参与了细胞增殖、代谢和侵袭。随后他们对一类转化控制的促侵袭信使RNA进行了功能鉴定，正是这些mRNA精心安排了癌症侵袭和转移。 Illumina测序技术：GAIIx，m RNA-Seq和ribo-Seq 抗癌药物开发

从药物开发的前景来看，癌症带来独特的挑战。首先典型的肿瘤样品包含两个基因组：遗传自父母的生殖细胞系和疾病发展过程中积累的体细胞突变，而且肿瘤基因组也是非常动态的，可快速积累de novo突变，形成耐药性。肿瘤通常是异质性的，单个肿瘤可能包含几种细胞类型，而每一种都有其自身的药物敏感性或耐药性。动态的癌症基因组意味着癌症本身就是一种个性化的疾病，这从根本上对从大规模的人群上开发和测试药物的治疗模式发起了挑

战。基于新一代测序技术能够无假设、高分辨率地分析基因组，其快速融入肿瘤药物的发现和开发进程也就不足为奇了。 癌症研究概览7：癌症生物学 摘要：

大规模并行测序的出现为我们带来了一个前所未有的工具，让我们有望解开癌症的病因和机制。对整个基因组测序是发现癌症中所有变异的终极方法。假如覆盖度足够深，研究人员可以确定没有突变会被漏掉，而且宝贵的样品也无需在未来重新测序。全基因组测序的数据还能与ChIP-Seq测序数据相整合，大大扩展分析范围。 癌症生物学

大规模并行测序的出现为我们带来了一个前所未有的工具，让我们有望解开癌症的病因和机制。对整个基因组测序是发现癌症中所有变异的终极方法。假如覆盖度足够深，研究人员可以确定没有突变会被漏掉，而且宝贵的样品也无需在未来重新测序。全基因组测序的数据还能与ChIP-Seq测序数据相整合，大大扩展分析范围。mRNA-Seq提供了一种强大的互补技术，以确定遗传改变是否影响关键基因的表达水平，或融合基因是否转录，检测基因融合是一种假设驱动的研究方法，它具有一些独特的优势。首先与全基因组测序相比，mRNA-Seq产生的序列数据要少得多；其次其测序文库不包含许多难以测序的元件，如重复区域和多聚核苷酸序列区域。这种方法也有潜在的不足，即只有抽样时融合基因表达才能被检测到，这对那些受激素刺激的癌症（如乳腺癌）特别重要。在药物靶点的研究发现中，当我们假设只有表达的基因才会影响疾病后果时，这将是一种筛查大量患者的高效经济的方法。

Schweiger, M. R., Kerick M., Timmermann B. and Isau M. (2011) The power of NGS technologies to delineate the genome organization in cancer: from mutations to structural variations and epigenetic alterations. Cancer metastasis reviews 30: 199–210

作者全面回顾了癌症基因组学的现状以及大规模并行测序在肿瘤学中的应用，提出了临床和基础研究的未来前景。作为讨论的基础，研究人员对10位患者多个病变中的206个重排进

行了基因分型。他们在转移开始之前的原发肿瘤中就发现了许多重排，因此重排存在于转移全过程。对于一些患者，有证据表明原发肿瘤中启动转移的细胞存在不断的克隆进化，而其他患者在肿瘤细胞转移中也表现出克隆进化的迹象，为转移中器官特异的突变提供证据。 器官特异的突变有两种解释。第一种，特定的基因型可能驱动转移到特定器官。两位患者的肺部转移与其他的司机突变（MYC或CCNE1的扩增）相关联，表明来自携带有这些重排的亚群的肿瘤细胞更有可能在肺部存活。第二种，转移扩散可能是一个分步的过程，更容易在器官边界发生，而不是器官之间。这些解释并不是互相排斥的。克服障碍移植到某一特定器官可能取决于有着适应性改变的癌细胞亚群，它们一旦出现，就能相对轻松地在整个器官传播。

癌症研究概览8：基因融合 摘要：

基因融合在基因组中非常普遍，也是一些类型癌症的标志。它是由两个不相关的基因融合形成的一种基因产物，具有全新的功能或与两个融合前基因不同的功能。一个强启动子与一个下游功能基因（原癌基因）的融合在某些癌症中是普遍的。目前有几种测序的方法用于研究融合基因，如肿瘤的全基因组测序和mRNA-Seq。 基因融合

基因融合在基因组中非常普遍，也是一些类型癌症的标志。它是由两个不相关的基因融合形成的一种基因产物，具有全新的功能或与两个融合前基因不同的功能。一个强启动子与一个下游功能基因（原癌基因）的融合在某些癌症中是普遍的。创建融合基因的机制与生成基因的功能一样多变。据估计半数的前列腺癌含有TMPRSS2和ETS转录因子家族成员之间的融合。目前有几种测序的方法用于研究融合基因，如肿瘤的全基因组测序和mRNA-Seq。 全基因组测序研究的成功要点：

利用Illumina的测序技术很容易检测基因融合，其中末端配对（PE）测序的应用对成功检测融合基因尤为关键。全基因组测序及末端配对序列是目前检测所有基因融合的最准确、最全面的工具，这些基因融合包括了重复、倒位、覆盖和单碱基插入缺失。

全基因组测序在发现全新的基因融合断裂点方面更胜一筹，测序的深度和更长的测序序列实现了在融合连接单元单碱基的分辨率，为研究产生融合的机制提供了线索。这一能力是测序所独有的。

mRNA-Seq是一种非常高效的方法，能为大量样品的筛查提供一种相对经济高效的途径。mRNA-Seq研究一般基于高表达融合基因将有着最大生物学影响的假设，它对检测高表达

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