2010年度技术之疾病分析新技术

【字体: 时间:2011年01月11日 来源:生物通

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  其中涉及到医药健康方面的主要就是联合疾病分析技术(Networking to understand disease)了。目前大多数人类疾病并不是一个简单的遗传信息改变而引起的,许多疾病都是复合分子因素变化共同引发的,这些因素不仅包括遗传因素,而且也包括了环境的影响。而且甚至那些“单基因”疾病也可是是受到其它位点的等位基因的调控,由一些非遗传因素共同确定的,因此我们需要更为全面,更为系统的解析这些疾病。

  

生物通报道:时近岁末,各大杂志接连进行了年终盘点,近期出版的《Nature》杂志也对2010年进行了回顾: 2010 Review of the Year,评点了2010年的科技进展,科技政策以及重要人物。其中《Nature Methods》也盘点了年度技术,选出了2010年最受关注的技术成果:光遗传学(optogenetic)工具。

除了光遗传学技术以外,《Nature Methods》也整理出了2010年最值得关注的几项技术,分别为:锌指核酸酶技术、定向蛋白质组学技术(Targeted proteomics)、测序技术(Torrents of sequence)、单分子结构分析技术(Single-molecule structure determination)、新型生物成像技术(Adaptive optics for biological imaging)、联合疾病分析技术(Networking to understand disease)和三维超高分辨率显微技术。

其中涉及到医药健康方面的主要就是联合疾病分析技术(Networking to understand disease)了。目前大多数人类疾病并不是一个简单的遗传信息改变而引起的,许多疾病都是复合分子因素变化共同引发的,这些因素不仅包括遗传因素,而且也包括了环境的影响。而且甚至那些“单基因”疾病也可是是受到其它位点的等位基因的调控,由一些非遗传因素共同确定的,因此我们需要更为全面,更为系统的解析这些疾病。

系统生物学就是一种研究生物系统组成成分的构成与相互关系的结构、动态与发生,以系统论和实验、计算方法整合研究为特征的生物学。系统生物学不同于以往仅仅关心个别的基因和蛋白质的分子生物学,在于研究细胞信号传导和基因调控网路、生物系统组成之间相互关系的结构和系统功能的涌现。

目前有不少不同的系统研究方法,比如在癌症研究中,2010年就完成一些全球范围的基因组分析研究,Nature发表了题为“International network of cancer genome projects”文章,说明了相关情况。

在2010年公布了不少个人癌症基因组序列,预计之后每年将有数以千计发表。“国际癌症基因组联合体” (ICGC)成立的宗旨是,对与有关成人和儿童主要癌症(共有50种不同癌症类型和/或亚型)的大规模癌症基因组研究相关的数据进行跟踪。

目前国际癌症基因组计划正联合全球的力量对癌症基因组开展研究,50种不同类型的癌症,25000个癌症基因组将帮助科学家从基因组学水平,表观遗传学水平,转录水平解释癌症的发生发展。科学家们希望,这些试验结果可以对癌症的预防或是治疗带来有意义的指导。

癌症基因组计划由加拿大、美国、英国、中国、澳大利亚、西班牙、法国、德国、印度、日本、意大利等多个国家的不同研究机构参与并分工合作,计划希望,在2020年以前找出所有困扰人类的致癌基因元凶,继而诊断、治疗这一“绝症”。美国国家癌症研究所副所长安娜·巴克说,它将是迄今为止世界上所进行的最大一项基因工程,几乎能抵上100个人类基因组计划。

除此之外,一些描述蛋白功能的图谱也获得了突破,比如来自加拿大多伦多大学等处的研究人员获得了一张酿酒酵母的大规模遗传相互作用图谱。通过研究540万个基因对,他们构建出基因组规模的遗传相互作用图谱,覆盖75%的酿酒酵母基因。

研究人员利用现有的大型酵母蛋白相互作用数据组来进行比较。尽管不同方法得到的相互作用之间有重叠,但只有一小部分表现出功能相互作用的基因对被实际确认有相互作用,表明互补方法还有待开发。他们还发现了遗传相互作用和化学-遗传学相互作用之间的重大关联,化学-遗传学相互作用是指产生了化合物超敏性的基因敲除,表明同一个基因同时参与了保护细胞免受遗传和环境攻击。

另外还有科学家发现了能了解致病基因网络的新技术,这一技术比传统方法钓取与疾病相关基因的方法更全面,并已被用来确定新的药物靶点。

传统上,要找出与疾病相关的遗传变异,首先是在有特定疾病的人中确定与这一疾病相关的染色体,然后再定位单一基因是与该疾病有因果关系。然后研究人员,以追查染色体上的该基因有什么功能什么,为什么会引发疾病。

而新方法则是寻找已知基因表达的变化,并发现疾病相关的基因网络,而不是单一的基因开关。研究人员还利用这一方法从数百个冰岛人身上收集了血液和脂肪样本,分析了每个样品中23720个已知基因的表达,并这些将结果每名参加者与身体质量指数联系起来。

之后还进行基因组搜查,找出哪些额外的DNA序列发生变异,会导致出现一些基因表达的改变。这种方法在概念上是类似于传统的遗传相关性研究,但是,从基因表达变化的信息开始,使得研究人员可以了解,这些变异如何影响到肥胖。他们的方法可以获得数以千计的DNA变异,其中表达发生改变大部分的基因是相互临近的。

(生物通:万纹)

 

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