癌症研究概览10：基因组改变和拷贝数变异（CNV）

基因组改变和拷贝数变异（CNV）

基因组改变是癌症的特征，许多种类癌症携带特有的畸变，它们为疾病的成因和预后提供线索。基因组改变随癌症发展而积累，因此同一个肿瘤中癌症基因组的异质性很常见，也被称为克隆类型。这其中大部分进程目前技术已能观察到，但对从事研究的实验室来讲现有技术仍属费时费力且样品处理量有限。新一代测序技术为以单碱基分辨率快速确定大量样本中的畸变提供了一套工具。大的样品组让我们能确定基因组改变的频率，并深入了解驱动疾病发展的关键基因和过程。使用这些技术的早期文章让我们初步感受到未来可预见的海量信息。最让人吃惊的现象是每个癌症是那么独特。

结构变异影响基因剂量，即可转录基因的功能拷贝数。肿瘤发展和耐药性通常是由潜在的基因扩增和删除驱动的。这些基因组改变可分成大的畸变：如整个染色体或部分染色体的丢失，这称之为非整倍体；小的畸变：可能只跨越一个碱基，如点突变和插入缺失的情况。与健康基因组基因表达的改变受到转录因子的严格调控不同，癌症基因组则通过基因的复制和删除来适应。耐药性的发展正是此反应的速度和效率的绝佳证明。

实验设计上的注意事项：

• 分析中只关注SNP将错过大部分重要的基因组重排。据估计，每个人类基因组中“非SNP变异”总共约有50 Mb。
• 个别算法往往专注于特定大小和类型的变异发现，研究人员通常综合使用几种算法。

基因表达

基因表达分析为细胞的分子功能提供线索。基于芯片的mRNA分析曾被广泛使用，以研究癌症中的基因表达。但基于测序的mRNA分析（mRNA-Seq）的出现代表我们测定和解释基因表达产物能力的又一次飞跃，mRNA-Seq检测经过修饰的RNA和表达水平极低的RNA的能力让它特别适合癌症研究。这些方法经过开发，可以检测非常快的转录变化以及选择聚腺苷酸化位点。

实验设计上的注意事项：

• RNA-Seq已成为一种常规的研究手段，大部分研究人员使用厂商推荐的实验操作步骤。
• 癌症中的体细胞突变基本上是de novo，而测序方法无需突变的先期知识，非常适合准确定位突变位点和转录丰度。
• 剪接变异和基因融合在某些癌症中发挥了重要作用。末端配对的mRNA-Seq可定位剪接变异体和融合基因，包括不完整的融合。
• 肿瘤组织往往是包含正常细胞混合物，mRNA-Seq的超过10的5次方的动态范围和准确性能检测出很小的表达变化，把包含独特的体细胞突变或剪接变异体的肿瘤转录本与正常细胞的区分开来。
• 末端配对、大规模平行测序检测基因融合的灵敏度取决于许多因素，包括表达水平、转录本长度和cDNA文库的片段长度。
• 传统RNA测序采用polyA富集的mRNA，无法对polyA-（不包括rRNA）RNA进行分析，而后者也可能在细胞中发挥重要的生物学作用。通过现在的RNA-Seq测序方法，可以轻松分析这类RNA。
• RNA表达具有组织和细胞类型特异性，在选择肿瘤-正常对照时应考虑这一点。
• 组织培养物并不代表组织中真实的表达情况，需谨慎使用。

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