生物通報道  針對21種癌癥類型開展大規模分析，一項里程碑式的研究揭示癌癥突變的世界遠比以前認為的要大得多。通過分析數以千計的患者腫瘤基因組，由Broad研究所領導的一個研究小組發現了許多的新癌癥基因，將與這些癌癥相關聯的已知基因目錄擴增了25%。此外，這項研究表明還有許多重要的癌基因有待發現。這項研究工作為未來的癌癥藥物研發奠定了重要的基礎，也證明了利用10萬個患者樣本來構建大量癌癥類型的綜合癌基因目錄是可行的。研究論文發表在《自然》（Nature）雜志上。

論文的共同資深作者、Broad研究所所長Eric Lander說：“第一次，我們知道了怎樣做才能繪制出人類癌癥的完整基因組圖像。這極其令人感到興奮，因為掌握一些基因和它們的信號通路的知識，將闡明一些新的有潛力的藥物靶點，幫助開發出有效的聯合療法。”

在過去的30年里，科學家們找到了一些證據證實，大約有135個基因是本研究分析的21種腫瘤類型中一種或多種癌癥的病因。這一新研究報告不僅證實了這些基因，還一下子將癌癥基因目錄擴增了四分之一。它揭示了33種在細胞死亡、細胞生長、基因組穩定性、免疫逃逸以及其他過程中發揮生物作用的基因。

“我們需要捫心自問的一個基本問題是：我們有完整的圖像嗎？檢測癌癥基因組告訴了我們答案是否定的：還有更多的癌基因有待發現，”論文第一作者、Broad研究所計算生物學家Mike Lawrence說。

共同資深作者、Broad研究所癌癥基因組計算分析研究組Gad Getz說：“我們可以說，我們當前的知識是不完整的，因為我們發現了許多新的癌基因。此外，隨著我們增加分析的樣本數基因發現物的數量也不斷地增長，我們可以說還有許多的基因有待發現。這一曲線仍然在上升！”

研究人員估計，每種癌癥類型他們還將需要分析平均大約2000個樣本，或是跨越約50種腫瘤類型大約10萬個樣本，從而將絕大多數的這些突變編入目錄。“鑒于全球有大約3200萬癌癥人群，這是一個非常合理的研究數量，”Getz說。

在分析的這些腫瘤類型中，一些存在大量突變的癌癥類型，例如黑色素瘤和肺癌；一些只則具有低頻突變，如橫紋肌樣瘤和髓母細胞瘤這兩種兒童腫瘤。

研究人員總共分析了近5000個癌癥樣本基因組，將它們與來自正常組織的匹配樣本進行了比較。采用過去的幾年里該研究小組開拓的一些方法，他們重新發現了這些癌癥類型過去已知的幾乎所有癌癥驅動基因，驗證了他們的方法。

研究小組指出了一些需要追蹤研究的改變基因，以確定哪些可作為藥物研發的重要靶點。此外，新研究工作還開拓了癌癥基因組學領域的視野，提供了一些誘人的線索即如果分析更多的樣本還有什么仍有待發現。

（生物通：何嬙）

生物通推薦原文摘要：

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.