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繪制癌癥中的突變熱點(diǎn)揭示了新的驅(qū)動(dòng)因素和生物標(biāo)志物

導(dǎo)讀 由加州大學(xué)圣地亞哥分校的生物工程師領(lǐng)導(dǎo)的研究人員已經(jīng)確定并描述了癌癥進(jìn)化中以前未被認(rèn)識(shí)的關(guān)鍵因素:發(fā)生在基因組某些區(qū)域的突變簇。研

由加州大學(xué)圣地亞哥分校的生物工程師領(lǐng)導(dǎo)的研究人員已經(jīng)確定并描述了癌癥進(jìn)化中以前未被認(rèn)識(shí)的關(guān)鍵因素:發(fā)生在基因組某些區(qū)域的突變簇。研究人員發(fā)現(xiàn),這些突變簇促成了大約 10% 的人類癌癥的進(jìn)展,并可用于預(yù)測(cè)患者的存活率。

這一發(fā)現(xiàn)發(fā)表在 2 月 9 日發(fā)表在《自然》雜志上的一篇論文中。

這項(xiàng)工作揭示了一類稱為成簇體細(xì)胞突變的突變——成簇意味著它們?cè)诩?xì)胞基因組的特定區(qū)域聚集在一起,體細(xì)胞意味著它們不是遺傳的,而是由諸如衰老或暴露于紫外線輻射等內(nèi)部和外部因素引起的, 例如。

迄今為止,成簇的體細(xì)胞突變一直是癌癥發(fā)展中一個(gè)未被充分研究的領(lǐng)域。但加州大學(xué)圣地亞哥分校生物工程和細(xì)胞與分子醫(yī)學(xué)教授 Ludmil Alexandrov 實(shí)驗(yàn)室的研究人員發(fā)現(xiàn)這些突變非常不尋常,值得進(jìn)一步研究。

“我們通常會(huì)看到體細(xì)胞突變?cè)谡麄€(gè)基因組中隨機(jī)發(fā)生。但是當(dāng)我們仔細(xì)觀察其中一些突變時(shí),我們發(fā)現(xiàn)它們發(fā)生在這些熱點(diǎn)中。這就像在地板上扔球然后突然看到它們聚集在一個(gè)空間中”亞歷山德羅夫說(shuō)。“所以我們不禁想知道:這里發(fā)生了什么?為什么會(huì)有熱點(diǎn)?它們與臨床相關(guān)嗎?它們是否告訴我們癌癥是如何發(fā)展的?”

“聚集突變?cè)诤艽蟪潭壬媳缓雎粤?,因?yàn)樗鼈冎徽妓型蛔兊暮苄∫徊糠郑?rdquo;生物工程博士 Erik Bergstrom 說(shuō)。亞歷山德羅夫?qū)嶒?yàn)室的學(xué)生和該研究的第一作者。“但通過(guò)深入研究,我們發(fā)現(xiàn)它們?cè)谌祟惏┌Y的病因?qū)W中起著重要作用。”

該團(tuán)隊(duì)的發(fā)現(xiàn)是通過(guò)創(chuàng)建最全面、最詳細(xì)的已知成簇體細(xì)胞突變圖譜實(shí)現(xiàn)的。他們首先繪制了 2500 多名癌癥患者基因組中的所有突變(集群和非集群)的圖譜——這項(xiàng)工作總共涵蓋了 30 種不同的癌癥類型。研究人員使用 Alexandrov 實(shí)驗(yàn)室開(kāi)發(fā)的下一代人工智能方法創(chuàng)建了他們的地圖。該團(tuán)隊(duì)使用這些算法來(lái)檢測(cè)個(gè)體患者中的聚集突變,并闡明導(dǎo)致此類事件的潛在突變過(guò)程。這導(dǎo)致他們發(fā)現(xiàn)聚集體細(xì)胞突變有助于大約 10% 的人類癌癥的癌癥進(jìn)化。

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