ame肝癌时间001多组学深度测序技术完

AME肝癌时间001多组学深度测序技术完

点击上方“AME科研时间”可定阅土壤、种子同时存在？多组学深度测序技术完善鉴别肝癌产生两大模型

医院申鹏博士编译的《下一代测序：癌症基因组学迎来全景时期？》吗？高通量测序为癌症研究带来更多可能性。不久前，医院、中科院计算技术研究所及中国医学科学院基础医学研究所共同完成的重磅研究IdentificationofprognosticbiomarkersinhepatitisBvirus-relatedhepatocellularcarcinomaandstratificationbyintegrativemulti-omicsanalysis发表在国际知名肝脏学杂志JournalofHepatology上。研究团队利用多组学高通量测序技术结合临床数据，完善展现肝癌产生两个模型的精细图谱和进化线路，挑选出重要份子标记物，为肝癌医治指南制定及术后医治问题提供了重要科学根据。今天，科研时间带来了该研究核心内容介绍，还通过对3位研究带头人的采访，勾画了该研究的临床意义和带来的科研启发，下面让我们来先睹为快吧！肝细胞癌(HCC，以下简称肝癌)是最常见的恶性肿瘤之一，其发病率在恶性肿瘤中位居全球第六位,死亡率位居第三。中国占新发肝癌55%，每一年因肝癌死亡人数超过30万人。多发肝癌的医治指点国际上存在较大争议，欧美国家对多发肝癌不主张手术，亚太地区包括中国则相对积极一些。肝癌产生存在多中心起源假说，即多个癌灶之间在肝内是彼此独立构成的，那末这类病人可能尚属肝癌产生初期，通过手术切除能到达较为理想的效果，并且预后较好。但如果在多个癌灶之间存在遗传关系（肝内播散），即其中一些癌灶是通过其他癌灶转移而构成的，那末这类病人应属肝癌晚期，手术效果差。但这类假说从未被真正证实过，限于之前的技术缘由也无从判断，它一直存在于肝脏外科医师的经验中。

最近，医院肝外科赵海涛副教授、中科院计算技术研究所赵屹副研究员和中国医学科学院基础医学研究所蒋澄宇教授共同完成的一项研究，利用多组学高通量测序技术结合临床数据，完善地展现了肝癌产生两个模型的精细图谱和进化线路，并挑选出了重要的份子标记物，为解决肝癌病人临床医治指南的制定及术后医治问题提供了重要的科学根据。该成果发表在国际最著名的肝脏学杂志之一《肝脏学杂志》（JournalofHepatology）。

在该研究中，科研人员分别对预后具有显著差别的病人的肝内多个癌灶，癌旁组织和外周血样本进行了全基因组及全转录组水平的高通量测序。利用生物信息学分析手段，鉴定了精确的HBV整合位点、体细胞突变、拷贝数变异、基因组结构变异和差异表达基因等各类事件。通过系统的生物学分析，首次在基因组及转录组的各个水平上确切鉴别了肝癌的两个模型，并绘制了其产生及发展的路线图。

在此基础上，通过结合临床资料，对大量基因进行了严格挑选，找出了6个可用于临床诊断的潜伏份子标记物，并在例肝癌病人中得到了验证。其中TTK基因与肝癌的恶性程度极为相干，高表达TTK基因的病人常常肝癌的恶性程度较高且生存期较短。

“关于肝癌产生的两个模型在医学界一直没有定论，我们通过多组学深度测序技术首次在份子水平上完善的鉴别了这两个模型，为多发肝癌的患者提供了手术根据。我们同时验证了肝癌产生的两种重要理论“土壤理论和种子理论”的同时存在，并且通过进化树的分析判断出肝癌播散灶属于的血行转移而至，与肝癌微血管癌栓作为预后判断的金标准相吻合。随着个人基因组测序本钱的不断下落，基于多组学分析所带来的肝癌个体化的诊断和医治将在未来临床运用中具有重要的意义。医生可以根据多组学分析结果制定个性化的医治方案，例如对肝癌转移模型的病人来讲，虽然不适合手术切除，但我们能够发现其个体化的致癌缘由，针对原发癌灶的关键突变基因进行靶向纠正可能会够到达较好医治效果；而对多中心独立起源的病人来讲，手术切除后需要实施定期监控，对新发的肿瘤仍然可以进行后续切除的尝试。”医院肝外科赵海涛教授解释说。

蒋澄宇教授进一步解释说“此研究仅从2个患者9个样本的多组学分析，不但验证出临床著名的假说存在，同时完善了肝癌基础研究中的许多理论。并且通过信号通路分析得到了多种潜伏肝癌医治及分型的靶基因，经近两百例临床手术样本验证，阳性率极高。这说明大数据时期的医学研究，高水平临床医生的准确诊断、精深手术、高质样本和完全资料是至关重要的。”

承当该研究中全部生物信息分析工作的是中科院计算技术研究所赵屹副研究员所带领的生物信息团队，该团队自年起展开生物信息学研究，在非编码RNA研究、络算法、NGS数据处理及癌症组学等领域具有丰富的积累。目前，该生物信息研究团队正在开发用于科研及医疗健康大数据的解读系统，这将为从事该领域的科研人员及临床医生提供高效、专业的生物信息技术支持。“在合作中我们不但发现了肝癌个体化致病的缘由，我们同时建立了高复发潜质及低复发潜质的计算机份子模型，基于这两种模型比对出来的大量候选基因源源不断的进入临床验证当中，逐步成为肿瘤医治的标记物及靶点。个人多组学数据当中隐藏着我们本身生命的密码，如何去解读这些大数据，是当代生物信息学家的使命，也是实现转化医学及个体化医疗的必要条件”赵屹副研究员解释说。

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