PNAS：创新性软件或可鉴别出癌症转移及肿瘤进化的过程
2016-09-13 佚名 生物谷
图片来源：medicalxpress.com 肿瘤内的单个细胞或许并不一样，这可能听起来像一个现代医学真理一样，但在不久之前肿瘤学家推测，对患者肿瘤组织的单一活组织检查或许能够精确反映肿瘤组织的生理学和遗传组成特性。如今一项发表在国际杂志Proceedings of the National Academy of Sciences上的研究报告中，来自宾夕法尼亚大学的研究者慢慢开始意识到癌
图片来源：medicalxpress.com
肿瘤内的单个细胞或许并不一样，这可能听起来像一个现代医学真理一样，但在不久之前肿瘤学家推测，对患者肿瘤组织的单一活组织检查或许能够精确反映肿瘤组织的生理学和遗传组成特性。如今一项发表在国际杂志Proceedings of the National Academy of Sciences上的研究报告中，来自宾夕法尼亚大学的研究者慢慢开始意识到癌症或许是由一种生存驱动力来诱发的，而这种生存驱动力正是达尔文提出的驱动生物进化的一种力量，对于肿瘤而言，随着肿瘤不同阶段的进展，单个细胞就会持续不断进化，而诱发转移的癌细胞往往是引发患者致命的主要原因。
在相同癌症类型的患者机体中，其肿瘤组织或许并不相同，因此临床医生如何针对患者个体来制定个体化疗法呢？为了解决这个难题，研究者们通过调查两种类型的突变：体拷贝数变化（somatic copy number alterations）和单一核苷酸变化（single-nucleotide alterations）来推断肿瘤细胞的进化轨迹，这两种突变均来自单一患者的多个样本组织中，随后研究者对白血病、卵巢癌及乳腺癌细胞系的样本也进行了相同的研究，他们指出，涉及所有类型突变积累的肿瘤的进化过程或许会影响肿瘤细胞的适合度。
研究者Yuchao Jiang博士指出，对于一个既定的患者而言，肿瘤的组成通常是多个不同细胞群体的混合物，这些细胞群体在遗传组成、基因表达及生理学特性上并不相同，而这种异质性往往会造成癌症靶向疗法的失败以及药物耐受性的产生，而过去科学家们则认为肿瘤具有一定的同源性。文章中研究者利用了一种名为Canopy的开放源软件，该软件考虑到了肿瘤间的差异性，其能够利用相同肿瘤组织多个层面的研究数据，即相当于在同一个时间在同一个地点进行采样，这种方法通常较多应用于测序研究中。研究人员可以利用该软件在对药物耐受性和恶性侵袭性的肿瘤样本组织的不同癌细胞群体中鉴别出潜在的生物标志物。
研究者指出，输入到Canopy软件中的临床数据来源于相同患者的组织样本数据，此外，该软件还能够被用来推断出肿瘤的进化历史从而帮助更好地理解肿瘤的进化，并且帮助科学家寻找新型的生物标志物，Canopy软件的目的就是帮助早期阶段的癌症患者，利用生物标志物来对患者进行准确的诊断以及预后指导。
当然，研究人员还利用动物模型来优化他们对乳腺癌转移模型的理解，当将人类乳腺癌细胞注射到小鼠机体后，研究者就开始观察原始的乳腺癌细胞会转移到小鼠机体的哪些地方—肺部、骨骼还是其他组织中，位点特异性的转移性样本以及原发性的癌细胞系都能够被全外显子组测序进行测定；而通过Canopy软件重建关系则表明，相比原发性的乳腺癌细胞系而言，来自不同器官的转移性样本或许有着不同的基因型模式，Canopy缩减别的转移性位点特异性突变能够同特殊的转移性乳腺癌细胞系相对应，这一概念验证研究背后得出的结论就能够被用于更多大型研究中去来帮助科学家们鉴别基因组的改变，以此来作为癌症远距离转移发生的指示标志物。
通过分派制定肿瘤进化树不同部分的突变类型，肿瘤学家就能够预测肿瘤转移的位点和严重性，以及疗法的潜在效益，将Canopy软件应用于大型的组织样本梯队研究中或许也是未来研究者的一个研究方向。研究者Zhang表示，近来对单细胞测序领域的研究进展或许就能够帮助研究者们在单细胞水平下对肿瘤进行深入研究，然而通过单细胞测序所得到的的拷贝数和单个核苷酸突变的特性分析研究或许目前还处于初级阶段，我们的研究工作表明，如果研究人员愿意对组织的多个片层进行测序的话，那么传统的大容量测序久能够对肿瘤亚克隆进行准确地鉴定，而且在接下来几年里，大块组织测序对于理解肿瘤的异质性或许非常重要，当然将大块组织测序同单细胞分析技术进行结合的实验性方法似乎需要科学家们后期进行开发，来帮助对肿瘤进行更深一步的分析。
原始出处
Yuchao Jianga,b, Yu Qiuc,d,e,f, Andy J. Minnc,d,e,f, and Nancy R. Zhangb,1.Assessing intratumor heterogeneity and tracking longitudinal and spatial clonal evolutionary history by next-generation sequencing.PNAS.2016
作者：佚名
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