《Nature》开创性研究解码癌症隐藏语言——170万个细胞通路

　　一项突破性的癌症表观遗传学研究分析了各种癌症的170万个细胞，揭示了对癌症进展至关重要的独特DNA激活模式。该研究为预后指标和潜在的靶向治疗策略提供了新的见解。

　　

每个细胞通过解读基因中的遗传信息来合成自己的蛋白质。突变，即这些信息的改变，可以损害受影响蛋白质的功能。在肿瘤学中，这被认为是癌症的遗传学。然而，在过去的几十年里，一个新的领域出现了:癌症的表观遗传学。

癌症的表观遗传变化

表观遗传修饰不会改变信息，但会短暂地改变细胞读取自身基因并产生相关蛋白质的能力。有一个巨大的表观遗传程序以这种方式控制着细胞的一般工作，当它被改变时，它可能会把它放在恶性转化的起跑线上。

有没有一种方法可以追踪这些变化并了解癌症转移的表观遗传学?

癌症分析的突破性研究

一个国际研究小组已经开始解开这个期待已久的里程碑。在这项力作中，他们分析了来自11种不同癌症类型的205名患者的225份原发和转移性样本中的170万个细胞。

对于每个细胞，研究小组获得了完整的转录组、外显子组和表观基因组。这几乎涵盖了所有的基因突变、基因可及性及其后果。利用巨大的计算能力，他们可以推断出每个被分析细胞的整体功能状态，并将其与特定的癌症类型联系起来。

发表在著名科学杂志《自然》(Nature)上的这项研究结果表明，DNA中的许多区域以癌症特异性的方式被不同地激活或灭活，为每种肿瘤创造了一个特征。这些差异与癌症的进展有关，其中许多与已经确定的癌症特征相对应，即细胞必须经历的恶性步骤。

这篇文章的主要内容是研究染色质可接入性在基因表达和细胞身份调控中的重要作用，以及这种可接入性变化如何影响癌症的发生、发展和转移。文章指出，尽管遗传物质对癌症发展的贡献已经被广泛研究，但表观遗传驱动因子的理解仍然不足。

为了更深入地理解这一问题，作者构建了一个泛癌表观遗传和转录组图谱。这个图谱使用了来自225个样本的单细胞核染色质可接入性数据，以及来自206个样本的匹配单细胞或单细胞核RNA测序表达数据。这些数据涵盖了超过100万个细胞，通过分析可接入染色质区域、转录因子基序和调控元的富集情况，作者识别出了与癌症转移相关的表观遗传驱动因子。

这些表观遗传驱动因子有些在多种癌症中都有出现，例如ABCC1和VEGFA的调控区域，GATA6和FOX家族的基序；而有些则特定于某种癌症，例如FGF19、ASAP2和EN1的调控区域，以及PBX3基序。在表观遗传改变的路径中，TP53、缺氧和TNF信号与癌症的起始有关，而雌激素反应、上皮-间质转化和顶端连接则与转移过渡有关。此外，文章还揭示了增强子可接入性与基因表达之间的显著关联，并发现了表观遗传和遗传驱动因子之间的合作。

Josep Carreras白血病研究所(IJC-CERCA)的组长Eduard Porta博士是该小组的一员，他在分析大量生物数据方面的经验做出了贡献。

表观遗传变化是癌症的驱动因素

根据这篇新发表的文章，DNA水平上的表观遗传变化是癌症的潜在原因。特别是增强子区域的可及性，这是一种同时作用于许多基因的主要调控因子。

综合起来，这些结果汇集成一个简短的基因列表，可以用作预后好坏的标记，对患者的临床管理有价值的信息。

该分析还确定了这些重要基因的细胞通路，使追踪它们之间的远距离相互作用成为可能。有时，受影响的基因是如此基本，以至于不可能直接给它们用药而不产生副作用，但是，了解了完整的途径，研究人员可能会制定策略，针对链条中最薄弱的环节，最大限度地提高治疗效益，同时最大限度地减少不良影响。

这篇文章非常引人注目，其研究目标是揭示癌症转移过程中的表观遗传驱动因子，这是一个非常重要且复杂的问题。文章使用单细胞核染色质可接入性数据以及配对的单细胞或单细胞核RNA测序表达数据，构建了泛癌表观遗传和转录组图谱，这是一个创新且技术难度大的研究方法。通过分析超过100万个细胞的可接入染色质区域、转录因子基序和调控元，作者识别出了与癌症转移相关的表观遗传驱动因子。

作者通过对大量数据的深入挖掘，找到了与癌症转移相关的表观遗传驱动因子，为理解癌症的发生发展提供了新的视角。其次，文章的方法新颖，使用单细胞核染色质可接入性数据和RNA测序表达数据构建泛癌表观遗传和转录组图谱，这在当前的研究领域是比较前沿的方法。

虽然作者发现了一些表观遗传驱动因子与癌症转移相关，但是没有进一步验证这些驱动因子的功能性作用，未来的研究可以在这个方向上进行深入。

总的来说，这篇文章通过构建泛癌表观遗传和转录图谱，提供了对癌症转移过程中表观遗传变化的全面理解。文章识别出的表观遗传驱动因子有助于进一步揭示癌症的发生和发展机制。这个图谱为未来研究癌症转移过程中的表观遗传动态变化奠定了基础。

参考:

Epigenetic regulation during cancer transitions across 11 tumour types