癌症研究概览7：癌症生物学

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。

Illumina测序技术：GAIIx

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