癌细胞阵列将数十种DNA变异与常见癌症的风险联系起来

NCI支持的“游戏启动”计划和OnCarray网络的研究人员正在发表研究报告,确定与一些最常见癌症的发病风险相关的数十种新的基因变异,正如这篇癌症流行博客所报道的。

肿瘤阵列网络使用定制的高通量DNA处理阵列来识别与癌症风险增加相关的遗传差异或变异。

信贷:国家癌症研究所

在过去十年中,全基因组关联研究(GWAS)已经开始识别常见的遗传差异或变异,影响疾病风险。现在,拥有NCI支持的“博弈论”倡议和OnCarray网络的研究人员正在完成最新一轮遗传危险因素的前沿研究。

这些研究人员最近发表了研究报告,确定了几十种与癌症发病风险相关的新遗传变异。

A例如,最近发表在《自然遗传学》上的研究发现了10个与肺癌相关的新变种,发表在《自然遗传学》和《自然遗传学》上的研究发现了72个与乳腺癌相关的新变种。

指乳腺癌,其中10个风险变异体与雌激素受体阴性疾病的发病风险特别相关,这种疾病往往预后不良,以前很少有遗传影响。

是6月11日发表在《自然遗传学》杂志上的肿瘤学网络的最新结果,确定了63个与前列腺癌风险相关的额外基因变异。

是一个游戏,或是肿瘤中的基因关联和机制,NCI从2010年开始资助这项计划,全面研究影响五种常见癌症风险的基因变异,然后调查这些变异是如何导致风险的潜在生物学。

肿瘤学网络是由来自游戏计划和其他组织的科学家组成的以疾病为基础的联盟开发一种新的、更有用的自定义基因分型阵列。这个新的阵列被用来测试几十万人和几种不同癌症类型的DNA变异。医学博士斯蒂芬·查诺克说:

“KDSP”这两种常见的变异,每种都有一个很小的影响,它们本身“不必要或不足够”导致癌症。,NCI癌症流行病学和遗传学部主任。查诺克博士说,它们“导致了癌症的复杂性”。最终,游戏的目的是帮助研究人员更好地了解正在研究的癌症的生物学原因,以及多个风险因素是如何产生的,每个因素的影响都很小,项目主管Stefanie Nelson博士说:“有了这些信息,研究人员就可以确定哪些人可能从早期的癌症筛查中获益最多,或者哪些人可以安全地推迟几年筛查。”在NCI的癌症控制和人口科学部门,谁管理游戏对赠款。

癌症筛查是“不容易,”她说。“如果我们能帮助临床医生将他们的注意力转移到那些最危险的人身上,那将是非常有帮助的。”

在数字上的优势

游戏的一个刺激是试图开发从第一波GWAS获得的有希望的线索,GWAS被用来识别与疾病风险相关的DNA变异。从十多年前开始,Chanock博士和其他研究人员开始使用GWAS将位于整个基因组的DNA变异与癌症风险联系起来。

GWAS研究揭示了一些标记,这些标记突出了基因组中对疾病风险潜在重要的区域。下一步是艰苦地绘制和探索这些区域,试图找出可能触发细胞逃避正常生长检查而致癌的实际DNA变异。

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,遗传学家通常试图通过在癌症发病率异常高的家庭中寻找改变的基因来研究遗传学是如何影响癌症风险的。相比之下,GWAS研究得出其强度from数字检测来自大量无血缘关系的癌症患者和非癌症患者的DNA。

游戏及其衍生项目OnCarray网络,汇集了数十万患者的基因和详细的临床信息,试图找出导致癌症发展的DNA变化——一个多年来发生的过程,并分析基因与体重、身高、吸烟、饮酒、维生素D水平等因素之间的相互作用,

游戏和肿瘤阵列合作者来自世界各地,来自流行病学、统计学、遗传学和分子生物学等多个学科。他们在60个国家的350多个机构进行研究,发表了400多篇科学文章,其中包括一些最大的癌症基因关联研究。

规模经济

与网络研究人员合作,Illumina公司为oncarray项目制作了定制的DNA微阵列。该序列包括50多万个基因组变异。

一些变异被选择是因为研究人员已经有理由相信它们可能与癌症有关,而其他变异则均匀分布在整个基因组中,以便发现与癌症风险相关的新区域。贝勒医学院和达特茅斯学院(Dartmouth College)生物医学数据科学家克里斯托弗•阿莫斯(Christopher Amos)博士说,网络中的研究人员仅需花费40美元就可以使用这种阵列。

OnCarray是一个耗时多年、协调性很强的庞大项目,

的成本极低。这是动力的一部分,”阿莫斯博士说,

通过形成如此大规模的合作,oncarray网络能够开发出一种高密度的微阵列,其制造价格可以用于大规模研究。该网络最初的计划是测试41万人的50多万个标记,但是,使用该芯片进行测试的人数已经超过了这个目标。

研究报告OnCarray的发现从去年夏天开始发表,并将在未来几年内继续发表。

芯片是一种“非凡的资源,可用于研究各种癌症,”阿莫斯博士说。纳尔逊博士说,基因流行病学家和任何“想研究癌症风险生物学”的研究人员都可以使用这个阵列。研究人员还可以使用该芯片来观察不同组织中的癌症在基因上有多少重叠。

Amos博士指出,癌细胞阵列网络以另一种方式推动了技术的发展;该项目的大量样本促使Illumina创建了一种新的微阵列格式,可以在与之前的格式-24而不是12相比一段时间。

数十个研究小组使用癌阵列芯片对DNA进行基因分型,这对于检测更罕见的变异至关重要。阿莫斯博士指出,仅肺癌一项,就有30个不同项目的研究人员贡献了患者的DNA。DNA在八个基因分型中心进行检测,基因分型中心的数据在南加州大学、达特茅斯大学和剑桥大学的三个中心点进行汇总和分析。

符合基因组研究人员之间开放共享数据的传统,所有的网络参与者都同意将研究结果存入NIH的基因型和表型数据库,以便公众能够访问这些数据。

下一步

游戏和肿瘤学研究是“一种寻宝”,纳尔逊博士说。他们首次将数十种变异与癌症的发病风险联系起来,这使得以前从未与癌症风险联系在一起的人类基因组区域成为人们关注的焦点。

游戏和肿瘤学网络科学家发现的新的风险变异分布在整个基因组中。这些变异不是聚集在一起的,而且很少是在基因内的。相反,他们几乎都是wi

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