Nature里程碑成果：解析21种癌症基因组

　　

生物通报道  针对21种癌症类型开展大规模分析，一项里程碑式的研究揭示癌症突变的世界远比以前认为的要大得多。通过分析数以千计的患者肿瘤基因组，由Broad研究所领导的一个研究小组发现了许多的新癌症基因，将与这些癌症相关联的已知基因目录扩增了25%。此外，这项研究表明还有许多重要的癌基因有待发现。这项研究工作为未来的癌症药物研发奠定了重要的基础，也证明了利用10万个患者样本来构建大量癌症类型的综合癌基因目录是可行的。研究论文发表在《自然》（Nature）杂志上。

论文的共同资深作者、Broad研究所所长Eric Lander说：“第一次，我们知道了怎样做才能绘制出人类癌症的完整基因组图像。这极其令人感到兴奋，因为掌握一些基因和它们的信号通路的知识，将阐明一些新的有潜力的药物靶点，帮助开发出有效的联合疗法。”

在过去的30年里，科学家们找到了一些证据证实，大约有135个基因是本研究分析的21种肿瘤类型中一种或多种癌症的病因。这一新研究报告不仅证实了这些基因，还一下子将癌症基因目录扩增了四分之一。它揭示了33种在细胞死亡、细胞生长、基因组稳定性、免疫逃逸以及其他过程中发挥生物作用的基因。

“我们需要扪心自问的一个基本问题是：我们有完整的图像吗？检测癌症基因组告诉了我们答案是否定的：还有更多的癌基因有待发现，”论文第一作者、Broad研究所计算生物学家Mike Lawrence说。

共同资深作者、Broad研究所癌症基因组计算分析研究组Gad Getz说：“我们可以说，我们当前的知识是不完整的，因为我们发现了许多新的癌基因。此外，随着我们增加分析的样本数基因发现物的数量也不断地增长，我们可以说还有许多的基因有待发现。这一曲线仍然在上升！”

研究人员估计，每种癌症类型他们还将需要分析平均大约2000个样本，或是跨越约50种肿瘤类型大约10万个样本，从而将绝大多数的这些突变编入目录。“鉴于全球有大约3200万癌症人群，这是一个非常合理的研究数量，”Getz说。

在分析的这些肿瘤类型中，一些存在大量突变的癌症类型，例如黑色素瘤和肺癌；一些只则具有低频突变，如横纹肌样瘤和髓母细胞瘤这两种儿童肿瘤。

研究人员总共分析了近5000个癌症样本基因组，将它们与来自正常组织的匹配样本进行了比较。采用过去的几年里该研究小组开拓的一些方法，他们重新发现了这些癌症类型过去已知的几乎所有癌症驱动基因，验证了他们的方法。

研究小组指出了一些需要追踪研究的改变基因，以确定哪些可作为药物研发的重要靶点。此外，新研究工作还开拓了癌症基因组学领域的视野，提供了一些诱人的线索即如果分析更多的样本还有什么仍有待发现。

（生物通：何嫱）

生物通推荐原文摘要：

Discovery and saturation analysis of cancer genes across 21 tumour types

Although a few cancer genes are mutated in a high proportion of tumours of a given type (>20%), most are mutated at intermediate frequencies (2–20%). To explore the feasibility of creating a comprehensive catalogue of cancer genes, we analysed somatic point mutations in exome sequences from 4,742 human cancers and their matched normal-tissue samples across 21 cancer types. We found that large-scale genomic analysis can identify nearly all known cancer genes in these tumour types. Our analysis also identified 33 genes that were not previously known to be significantly mutated in cancer, including genes related to proliferation, apoptosis, genome stability, chromatin regulation, immune evasion, RNA processing and protein homeostasis. Down-sampling analysis indicates that larger sample sizes will reveal many more genes mutated at clinically important frequencies. We estimate that near-saturation may be achieved with 600–5,000 samples per tumour type, depending on background mutation frequency. The results may help to guide the next stage of cancer genomics.