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新的制图技术揭示了癌症的遗传驱动因素

科学家们通过识别驱动疾病的基因突变,在理解和开发许多癌症的治疗方法方面取得了重大进展。现在,由威尔康奈尔医学院、纽约长老会和纽约基因组中心(NYGC)的研究人员领导的一个团队已经开发出一种机器学习技术,用于检测具有类似效果的DNA的其他修改。

这项研究于5月10日发表在美国癌症研究协会的期刊《癌症发现》上,重点关注DNA的一种化学修饰,称为甲基化,它通常会使附近的基因沉默。这项新技术可以分析在肿瘤细胞中检测到的数以千计的DNA甲基化变化,并推断出哪些变化可能推动肿瘤的生长。

甲基化是一个 “表观遗传 “过程,通常通过改变DNA的结构来调节整个基因组的基因活动,而不改变基因中包含的信息。但偶尔,过度的甲基化,称为高甲基化,发生在肿瘤抑制基因附近,使该基因沉默,并帮助触发或驱动癌症的失控细胞分裂。

“高级作者、血液学和医学肿瘤学部副教授、威尔康奈尔医学院桑德拉和爱德华-梅耶癌症中心成员丹-兰道博士说:”如果我们能用这样的技术对大量的肿瘤进行分析,我们就能绘制出有助于某些癌症的肿瘤生长的表观遗传学变化。”然后我们可以利用这些信息来提高我们对癌症起源的理解,以及优化对个别病人的治疗。”

这项新技术所解决的挑战类似于癌症研究人员在DNA突变方面所面临的挑战–如何区分 “驱动 “突变和对癌症没有影响的更丰富的 “乘客 “突变。兰道博士说,虽然现在有复杂的方法来区分基因突变,但区分驱动甲基化变化和乘客甲基化变化的技术还没有那么复杂,他也是NYGC的核心成员和纽约长老会/威尔康奈尔医学中心的一名肿瘤学家。

兰道博士的团队开发的新算法被称为MethSig。它使用现有的信息,如基因组特定区域的甲基化背景率,来估计一个特定的甲基化变化何时可能成为癌症驱动因素。

研究人员将该算法应用于不同类型肿瘤的DNA甲基化图,并发现它推断出了少量的癌症驱动事件–每个肿瘤的中位数为十几个–与成千上万的乘客甲基化变化相比。推断出的驱动基因甲基化模式在不同的病人和肿瘤类型中是一致的,其他统计学特征也表明,与现有方法相比,该算法的性能没有递增。

研究小组通过敲除慢性淋巴细胞白血病(CLL)细胞中受影响的基因,进一步验证了几个最强烈推断的DNA甲基化癌症驱动因素,并显示当细胞未被治疗时,该基因的缺失会增强细胞的生长,而且在一些标准的CLL治疗中也会如此。总的来说,研究人员得出结论,他们的算法比目前的方法更敏感、更有选择性地检测到可能驱动癌症的甲基化变化。

在展示该算法在改善癌症预后和治疗方面的潜力时,研究人员将MethSig应用于另一组CLL样本,并利用其推断来预测个别患者的癌症的侵略性。

“我们使用MethSig开发的分类器为每个病人产生了估计的风险,我们发现估计风险较高的病人更有可能出现较差的结果,”第一作者、威尔康奈尔医学院阿尔瓦利德-本-塔拉勒-本-阿卜杜勒-阿齐兹-沙特王子计算生物医学研究所的高级研究助理Heng Pan博士说,他进行了该研究中的大部分实验。

研究人员计划用更多的癌症数据集和更全面的基因组信息继续使用和改进MethSig算法。

“Landau博士说:”最终,我们设想能够为不同的肿瘤类型和不同的治疗方法绘制整个癌症驱动的DNA甲基化变化图,这样我们就可以将精准医疗的范围扩大到遗传学之外,也包括癌症中表观遗传变化的关键层面。

本文来源于互联网,如有侵权请联系删除。来源:medicalxpress.com/news/2021-05-technique-reveals-epigenetic-drivers-cancers.html

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