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PNAS:跟踪癌症进展的新方法

2016/06/29 来源:生物通
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导读
最近,一个科学家小组开发了一种计算方法来映射癌症的进展,这一研究成果对于促发这种疾病的因,素以及选择有效疗法的新方法,提供了新的见解。


最近,一个科学家小组开发了一种计算方法来映射癌症的进展,这一研究成果对于促发这种疾病的因,素以及选择有效疗法的新方法,提供了新的见解。

本文共同作者、纽约大学教授Bud Mishra 解释说:“我们的工作重点是探索,随着肿瘤环境响应变化——如缺氧、细胞迁移或免疫反应,驱动癌症进展的几个基因及其突变之间有什么‘因果’关系。然后使用模型来预测,肿瘤的基因组随着时间推移将如何变化。”相关研究结果发表在《PNAS》杂志。

本文共同作者、爱丁堡大学神经计算和自适应计算研究所的研究助理Giulio Caravagna指出:“我们提出了一种生物信息学程序,来检测肿瘤起源和发展中的常见‘规律’。这可能是在不同患者中理解这类疾病的一个关键步骤,这类疾病的特点是有一些常见的基因组病变。”

在这项研究中,研究人员专注于结直肠癌,并考虑到最近我们对于该疾病的理解。以前,癌症被认为是从一个“叛变的细胞”开始,在某种程度上,通过一对细胞自发性的遗传相互作用组合而进行传播:致癌基因的突变——有可能会导致癌症,以及控制它们的抑癌基因的失败。

然而,近年来,先进的基因组测序技术,揭示了肿瘤生长的一幅更复杂的画面。特别是,在一个肿瘤群中,细胞之间的相互作用,似乎比预想的更具有相关性,有研究证明,肿瘤比曾经认为的更有异质性(在细胞组成上)。

这个研究小组试图通过一个模型来捕获这些相互作用,该模型可在细胞水平上捕捉结肠直肠癌的传播。为此,他们开发了一个模型系统——Pipeline for Cancer Inference(PiCnIc),利用基因测序数据,对这种因果关系进行预测:什么样的条件将“引发”肿瘤生长?

特别是,PiCnIC考虑到了“致癌”突变的功能,它们可刺激癌症进展以及其他现象,比如,随着时间的推移,一个驱动突变与另一个驱动突变有何关系。

为了测试他们模型的可行性,研究人员将其预测结果,与目前关于“大肠癌生长的性质”的知识进行了比较。他们的结果表明,PiCnIC能够有效地捕获当前医学界对于疾病生长的认识:这个预测密切跟踪了科学上记录的数据。

Mishra在纽约大学的实验室,旨在把这些结果与其他技术以及与癌症相关的现象、疗法设计结合起来:用单个分子或癌症影像分析,来改善癌症的研究。

2015年11月份,在《Nature Communications》杂志发表的一项新的研究中,科学家首次发现,流进入血液中的肿瘤DNA,可用于实时跟踪肿瘤的发展以及对治疗的响应。

2015年12月,英国《自然》杂志公开发表的一项新癌症分析显示,肿瘤的发展受到环境和外在因素的影响更大,而内在因素,例如DNA复制中随机错误的影响,却并没有以往所认为的那么大。相关阅读:最新癌症分析显示:肿瘤的发展受环境和外在影响更大。

今年3月份,一项关于白血病细胞基因表达的研究,发现了一种RNA结合蛋白,在推动癌症的发展过程中起着重要的作用。该蛋白通常活跃在胎儿组织,在成年人体内是关闭的,但它在一些癌细胞中被再度活化。这种表达模式使它成为抗癌药物的一个有吸引力的靶标,因为阻断它的活动,不太可能造成严重的副作用。

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