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绘制肿瘤的基因组异质性—从多细胞到单细胞

已有 644 次阅读 2024-1-24 07:59 |个人分类:科普|系统分类:科普集锦

绘制肿瘤的基因组异质性—从多细胞到单细胞 

细胞是人体的基本组成部分。细胞中含有DNA,可以比作说明书。这个手册是用碱基ACTG四个字母写的,它们结合在一起,指示细胞要制造什么产品。每个细胞都有自己独特的功能,就像使用手册中的不同章节一样。功能相同的细胞组成组织,不同的组织组成复杂的器官。就像复杂的器官一样,肿瘤也是由数十亿具有独特功能的细胞组成的。更复杂的是,没有两个肿瘤是完全相同的,这个概念就是我们所说的肿瘤异质性,这使得研究肿瘤非常具有挑战性。 

在《Charting genomic heterogeneity in tumours — from bulk to single cell》这篇博士论文中,Luuk Harbers研究了肿瘤异质性的三个层次。即,1)患者之间多个肿瘤之间存在的差异,称为患者间异质性;2)来自同一患者的多个肿瘤之间的差异,例如原发肿瘤已经转移并在身体其他部位形成新肿瘤,称为患者内部异质性;3)同一肿瘤内的细胞并不相同,但彼此之间可能存在很大差异,这就是我们所说的肿瘤内异质性。 

有多种方法可以提取有关肿瘤异质性的信息。在这篇博士论文中,Luuk Harbers 等人取了一块由数百万个肿瘤细胞组成的肿瘤,然后取出并读取这些肿瘤细胞的DNA(或说明书)。接下来,将这些DNA与健康细胞的DNA进行比较,找出不同的区域,称这些差异为突变或改变。肿瘤细胞可以有数千个这样的突变。通常,突变或改变只影响一个或几个碱基,但有时DNA的大片段会加倍或丢失,我们称之为拷贝数改变。 

方便的是,本博士论文整合了作者发表的三篇论文(见参考文献[2-4]),研究了肿瘤异质性的三个层次。论文1使用来自32种不同癌症类型的超过20,000个肿瘤的数据库调查了患者间的异质性。作者比较了这些肿瘤的拷贝数改变的数量、长度和分布,发现患者之间的肿瘤,即使是同一种癌症类型,也是高度异质性的。论文II研究了患者内部异质性。作者从51名被诊断为肺癌并已扩散到脑部的患者身上提取了肿瘤样本。然后研究了肺肿瘤和脑肿瘤的区别。尽管脑瘤起源于肺部肿瘤,但仍然观察到它们之间存在明显差异。作者发现了可能导致脑肿瘤形成的突变,这对改善未来患者的治疗至关重要。最后,在第三篇论文中,作者研究了前列腺癌的肿瘤内异质性。作者从被诊断患有前列腺癌的病人那里获得了两个前列腺,然后,在整个前列腺中,读出了单个细胞的DNA。然后将前列腺上的细胞相互比较。作者发现肿瘤内的细胞有非常特殊的拷贝数改变。有趣的是,作者还发现肿瘤外的细胞,在看起来健康的前列腺组织中,有很多拷贝数的改变。这表明可能存在一个潜在的过程,诱导突变存在于整个前列腺,而不仅仅是肿瘤区域。 

综上所述,这篇博士论文促进了我们对患者间、患者内和肿瘤内异质性的理解。 

参考文献

[1] Luuk Harbers. Charting genomic heterogeneity in tumours — from bulk to single cell. Universitetsservice US-AB. 2024. https://openarchive.ki.se/xmlui/handle/10616/48886

[2] Harbers, L. et al. Somatic Copy Number Alterations in Human Cancers: An Analysis of Publicly Available Data From The Cancer Genome Atlas. Frontiers in Oncology 11, (2021).

[3] Nicoś, M.*, Harbers, L.*, et al. Genomic Profiling Identifies Putative Pathogenic Alterations in NSCLC Brain Metastases. JTO Clinical and Research Reports 3, (2022).

[3] Zhang, N.*, Harbers, L.*, Simonetti, M.*, et al. High clonal diversity and spatial genetic admixture in early prostate cancer and surrounding normal tissue. Under review at Nat Commun. 

以往推荐如下:

1. 分子生物标志物数据库MarkerDB

2. 细胞标志物数据库CellMarker 2.0

3. 细胞发育轨迹数据库CellTracer

4. 人类细胞互作数据库:CITEdb

5. EMT标记物数据库:EMTome

6. EMT基因数据库:dbEMT

7. EMT基因调控数据库:EMTRegulome

8. RNA与疾病关系数据库:RNADisease v4.0

9. RNA修饰关联的读出、擦除、写入蛋白靶标数据库:RM2Target

10. 非编码RNA与免疫关系数据库:RNA2Immune

11. 值得关注的宝藏数据库:CNCB-NGDC

12. 免疫信号通路关联的调控子数据库:ImmReg

13. 利用药物转录组图谱探索中药药理活性成分平台:ITCM

14. AgeAnno:人类衰老单细胞注释知识库

15. 细菌必需非编码RNA资源:DBEncRNA

16. 细胞标志物数据库:singleCellBase

17. 实验验证型人类miRNA-mRNA互作数据库综述

18. 肿瘤免疫治疗基因表达资源:TIGER

19. 基因组、药物基因组和免疫基因组水平基因集癌症分析平台:GSCA

20. 首个全面的耐药性信息景观:DRESIS

21. 生物信息资源平台:bio.tools

22. 研究资源识别门户:RRID

23. 包含细胞上下文信息的细胞互作数据库:CCIDB

24. HMDD 4.0miRNA-疾病实验验证关系数据库

25. LncRNADisease v3.0lncRNA-疾病关系数据库更新版 

image.png 

 



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