新知 | 在360个乳腺癌基因组中发现非编码区致癌突变

图1：乳腺癌；图来自Shutterstock

肿瘤进化模型的演变

经典的肿瘤进化模型认为：

癌症进展仅由少数突变所驱动，这些突变在强阳性选择（ strong positive selection）之下优先存在于在癌细胞群体中；

此外，几乎所有已知的驱动程序突变都存在于编码DNA序列中。

科学家后来提出了一个问题，非编码DNA序列中是否存在“潜伏”的致癌突变？在《Nature》杂志上的一篇论文中[2]，Rheinbay等人在这个问题上进行了一番研究。

 

非编码区发现驱动突变

非编码序列中的驱动突变的识别是具有挑战性的：

主要在于在庞大的基因组序列中，如何精确定位可能包含驱动突变的非编码元件。这些元件可以是调节基因表达的调控区域，例如启动子和增强子。

长久以来，我们了解编码区的边界以及这些序列的突变如何影响蛋白质的功能，因此对于鉴别编码区域的癌症驱动突变更容易识别。相对于非编码区研究而言，前者存在一定的偏好性。

 

Rheinbay等通过分析360名乳腺癌患者的样本，分别鉴别编码区和非编码区的癌症驱动突变。研究人员在9个启动子序列中发现了癌症驱动突变（cancer-driving mutation)，其中三个（与FOXA1，RMRP和NEAT1基因相关）显著改变基因表达水平。 而且，含有驱动突变的启动子的基因型突变率与具有驱动突变的编码区域的基因型突变率相似。 

 

方法和改进

图2：在DNA非编码区域中发现癌症驱动突变；图来自《Nature》

如何更好鉴定非编码区的驱动突变？

识别可能在功能上重要的进化保守区域，更好地定义功能区域；

此外，非编码元件通常由不连续的功能区域组成。连接这些块，并跳过非功能区域，是最大限度地识别非编码区的驱动突变的一种方法。难点是，非编码元件的连接方式不太了解。连接可能是非常复杂的——基因可以连接到多个启动子和增强子，一个增强子可以影响许多基因。

在定义非编码元件的功能领域之后，下一步是在许多元件上测试突变负荷（mutational burden，即给定区域中的突变的相对发生率）。测试的元件越多，假定的驱动突变的发生率越高。因此，可以通过使元件设置地尽可能小且准确，来增加驱动突变检测的效率。在图2中，通过将启动子的序列分析范围从650bp降到450bp——前提是保证包含结合位点——那么权重分析的结果就会提升，从70%上升至90%。这说明许多非编码元件被注释为相当长的序列，但往往不精确的——它们的真正功能领域通常比注释的要小得多。

 

—————— 以下为金主时间 ——————

了解癌症驱动突变后，如何高效捕获

基因捕获测序目前已成为精准医学领域中主要的检测技术，拥有众多的应用场景。其中以多重PCR技术为基础的靶向捕获技术，实验步骤更少，实验时间更短，以及成本可控，因此在临床以及健康领域上具有很好的应用前景。

图3 联川生物VariantProTM文库构建技术

联川生物具有完全自主知识产权的VariantProTM一步式靶向文库构建技术在全球首次实现一步法完成从靶向序列捕获到文库构建的全过程。基于VariantProTM技术，联川生物目前已推出多款兼容illumina测序平台的商业化和定制化基因检测试剂盒，其可靠性已得到大量数据的验证。基于此项技术的灵活性，可以适配主流的二代测序平台。

图4 联川生物四个VariantProTMPanel通过欧盟CE认证

为满足ctDNA极高的检测灵敏度和特异性的要求，通过引物设计引入分子标签，将最原始的DNA分子唯一性地捕获并标识。后期对分子标签相同的分子进行归集，检测PCR和测序过程中的偏差和错误，通过数据解析去除，降低突变假阳性，确保低频变异筛选的准确性。

图5  左侧为带分子标签的扩增子，右侧为不带分子标签的扩增子

联川生物的基因捕获平台可以提供从捕获试剂盒（Panel）设计、高通量测序、到数据解读的整体技术解决方案，覆盖从肿瘤患病风险、遗传病风险、妇幼健康、慢性易感疾病、到个性化生活指导等众多健康生活场景。

 

参考文献：

1. Cancer genomics: Less is more in the hunt for driver mutations

2. Recurrent and functional regulatory mutations in breast cancer

 

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