新的“泛癌症”分析揭示了不同癌症的共同根源

通常，癌症被它们源于身体思维乳腺癌，胃癌等的地方分类。但是，在2012年在加利福尼亚州圣克鲁斯的会议上发布了一项名为Pan-Cancer倡议的合作，寻求从新角度 - 一个分子中研究癌症。初步分析显示癌症从不同器官开始的癌症实际上在分子水平上份性份额，而源自同一组织的癌症可以具有非常不同的基因组谱。

现在，泛癌症行动组织发布了一个更大的基因组和分子数据分析的结果，描述了33种不同类型的癌症来自一万多名患者。这是迄今为止最全面的跨癌症分析，也是美国国家癌症研究所(NCI)和美国国家人类基因组研究所(NHGRI)共同努力的癌症基因组图谱(TCGA)项目的最终成果。研究结果发表在4月5日出版的27篇论文中细胞,癌症细胞,细胞的报道,免疫力。

“关于一种癌症如何与另一种疾病相关联的见解是真实存在的临床意义Josh Stuart说，他是加州大学圣克鲁兹分校生物分子工程巴斯金教授，也是泛癌症倡议的组织者。“在某些情况下，我们可以借鉴知名疾病的临床实践，并将其应用于治疗方案不太明确的癌症。”

斯图尔特的主要合作者pan-cancer分析克里斯托弗·奔驰,癌症和发育治疗教授巴克研究所研究衰老和加州大学旧金山临床肿瘤学家和克里斯蒂娜瑶族,手术在加州大学旧金山分校助理兼职教授和巴克研究所的资深科学家。Stuart和Benz是UCSC-Buck研究所基因组数据分析中心的联合主任，该中心是TCGA研究网络的七个国家中心之一。

他们与一个国际研究团队合作，对整套TCGA肿瘤数据进行了全面的分子分析。结果表明，根据肿瘤的细胞和基因组成，并独立于其解剖来源，所有33种肿瘤类型可被重新划分为28种不同的分子类型，或称“簇”。将近三分之二的这些集群被认为是异质性的，因为它们包含多达25种不同的组织肿瘤类型，传统上，这些肿瘤类型都会被不同的治疗。这些分子分析和聚类结果现在也与多个临床结果终点相关联，可通过单一TCGA门户向全世界的临床医生和研究人员提供。

本茨说:“这项TCGA泛癌症图谱的最终分析将为未来的癌症研究工作和临床试验提供新的基础。”“它也将激励临床肿瘤学家获得新诊断和复发肿瘤的基因组特征。如果患者的肿瘤能够首先根据其基因组和分子组成进行分类，那么他们将最有可能获得成功的治疗。”

2013年9月完成了第一波跨肿瘤比较，当时Stuart和他的同事在Pan-Cancer Initiative分析了TCGA描述的12种类型的肿瘤。虽然大多数肿瘤最终都是按照它们的组织来源分组的，但有一些共同的DNA、RNA和蛋白质信号在这些分组中交叉。

斯图尔特说:“当我们发现不同类型的癌症之间有相似之处时，情况变得很清楚，人们想要做一个更全面的比较。”

2014年，他与人合作撰写了另一篇泛癌症论文，研究人员通过对肿瘤分子数据的统计分析，将肿瘤分类为亚型或集群。虽然大多数癌症亚型与它们的组织来源相匹配，但一些集群由起源于身体不同部位的肿瘤组成。2014年的研究表明，每10名癌症患者中就有1名会被新的分子分类方法进行不同的分类，而这些差异可能会对哪些治疗选择或临床试验应提供给这些患者产生影响。

作为TCGA和国际癌症基因组学联盟的泛癌症工作组的共同领导人，Stuart在确保合作编写的研究被组织在一个共同的保护伞下并由一个指导委员会监督方面发挥了不可或缺的作用。

Stuart帮助组织了27篇泛癌症地图集论文发表在4月5日的细胞出版社杂志上。他说，“泛癌症行动”目前的工作就像一棵巨树，根代表不同的肿瘤分类方法，每个主要的根又分支出子根。这种组织结构为“主题工作组”提供了基础，而不是基于器官或组织类型的工作组。

Stuart和Benz是其中一篇论文的资深作者，发表于细胞并由范安德尔研究所的彼得莱尔德(Peter Laird)领导。该研究所为其他寻求深入研究各个工作组的发现的研究人员提供了一个路线图。“这是一项关于数据背后的总体系统类型的调查。这与临床意义无关，更多的是我们发现的模式，”斯图尔特说。这篇论文的第一作者包括丘成桐和加州大学圣克鲁兹分校基因组学研究所斯图尔特实验室的研究员克里斯托弗·王。

斯图尔特说，他有信心，一旦科学家开始仔细研究这些数据，临床意义将不远。“显然，从这些根映射中找到可操作的逻辑片段是圣杯，”他说。“我们在这篇论文上取得的里程碑是，我们终于能够退后一步，着眼大局。”

UCSC肿瘤图是由Yulia Newton和Adam Novak开发的交互式浏览器，以帮助研究人员可视化数据，在Google Maps接口上显示患者样本。Wong使用浏览器汇编一组10个面板细胞说明数据中所发现的主要模式的论文。这些因素包括肿瘤的细胞来源、分子组织学、“干性”或分化状态、特定的基因改变途径以及肿瘤的免疫系统成分。

“看这些肿瘤地图就像第一次从轨道上看地球，”斯图尔特说。“我们现在看到了癌症的全貌，它让我充满了希望，我们可以理解它有限而不是无限的复杂性。”

加州大学圣克鲁兹分校有为生物社区创建浏览器的传统，从非常流行的UCSC基因组浏览器开始。“我们很高兴通过这个新的门户网站向公众提供这些丰富的数据，”Stuart说。

奔驰表示，TCGA的新数据为扩大免疫系统战胜癌症的治疗方案带来了特别的希望，其中包括已获批准的免疫疗法，目前该疗法在治疗少数典型癌症方面显示出近乎奇迹的效果。值得注意的是，该研究显示，在观察到的28个分子簇中，最异质的一个是由25种不同的经典肿瘤类型组成的，并表现出与患者免疫反应激活相关的非常强的特征。

本兹说:“这一发现支持了一个日益增长的观点，即FDA批准的针对一种癌症类型的特异性免疫疗法可能会使患有其他各种癌症类型的患者受益，如果这些其他类型的癌症能够被分子识别的话。”

被批准用于其他疾病的药物也可能对某些新分类的癌症有效。“我们新定义的一些癌症集群也显示了一种分子通路(JAK/Stat)的激活，这在类风湿性关节炎中通常是上调的，”Yau说，他在过去十年为TCGA的大部分工作提供了生物信息学专业知识。“也许我们可以重新利用药物来治疗非恶性慢性疾病，因为研究人员现在将有分子理论来探索这种新的治疗策略。”

即使TCGA已经完成了——数据库不会被添加或更改——这种全面的、协作的多平台基因组分析在新的NCI的赞助下继续在全国范围内进行。Stuart、Benz和Yau作为新成立的基因组数据分析网络的生物信息分析中心的一部分继续合作，该网络的任务之一是确定临床可测量的生物标志物，使其更容易、更具有成本效益地识别先验相同的标记肿瘤TCGA网络的多平台分析确定的分子子集。

本茨说:“是时候重新编写癌症教科书了，是时候打破临床肿瘤学的筒仓了，这种筒仓使患者难以利用癌症分类的这种范式转变。”

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