Nature:基因组研究探秘膀胱癌

简介:

0.jpg

导读:日前,《自然》杂志刊登癌症基因组图谱研究网络(The Cancer Genome Atlas Research Network, TCGA)的一项有关于膀胱癌的研究,该研究确认了一种主要的膀胱癌形式的新潜在治疗靶点,其中包括疾病中遭到破坏的一些重要基因和信号通路。


0


日前,来自癌症基因组图谱研究网络(The Cancer Genome Atlas Research Network, TCGA)的研究人员在《自然》杂志上报告称,他们确定了一种主要的膀胱癌形式的新潜在治疗靶点,其中包括疾病中遭到破坏的一些重要基因和信号通路。


此外,他们还发现,在分子水平上一些称作为膀胱上皮癌的膀胱癌亚型,与某些乳腺癌、头颈癌和肺癌的亚型相似,表明它们具有相似的癌症形成路径。这些研究结果提供了有关膀胱癌潜在机制的一些重要认识。


在这项最新研究中,科学家针对最致命的一种膀胱癌形式:肌层浸润性膀胱癌(muscle-invasive bladder cancer)进行了检测。当前肌层浸润性膀胱癌的标准治疗包括手术、放疗联合化疗。还没有公认的二线治疗方法,也没有任何的靶向药物获得批准用于治疗这种膀胱癌。


该研究小组针对来自尚未接受化疗、放疗或任何类型治疗患者的131个肌层浸润性膀胱癌展开研究,并对由此生成的 DNA 、 RNA 和蛋白质数据进行了分析。科学家们在 32 个基因中发现频发突变,其中有 9 个基因以往并不知道发生了显著的突变。


他们在近一半的肿瘤样本中发现了 Tp53 基因突变,在 44% 的肿瘤中发现了 RTK/RAS 信号通路的一些突变和其他畸变。 Tp53 基因编码的 p53 肿瘤抑制蛋白帮助调控了细胞分裂。 RTK/RAS 则参与调控了细胞生长和发育。


研究人员还证实,相比迄今为止研究的所有其他常见癌症,一些调控染色质的基因在膀胱癌中更为频繁地突变。这些研究结果提示了开发出一些疗法靶向染色质重塑改变的可能性。


总体上,研究人员确定了评估的69%的肿瘤中一些潜在的药物靶点。他们在ERBB2或HER2基因中发现了频发突变。研究人员还确定一些频发突变和融合与FGFR3等其他基因以及PI3-kinase/AKT/mTOR信号通路相关,这些基因和PI3-kinase/AKT/mTOR信号通路帮助控制了细胞分裂和生长,现已有一些针对它们的靶向药物。


由于HER2基因以及它的编码蛋白HER2与显著部分的乳腺癌相关,科学家们想弄清楚,一些开发中的抗乳腺癌新药是否同样能够有效地治疗一些膀胱癌患者亚群。


美国国立人类基因组研究所(NHGRI)所长Eric D. Green说:“越来越多的研究表明癌症之间存在一些基因组共同点,我们在未来可以利用到这一点。”


科学家们还发现了膀胱癌的一种潜在病毒联系。众所周知,一些动物乳头瘤病毒可以引起膀胱癌。在少数病例中,他们发现了来自某些病毒的 DNA 存在于膀胱肿瘤中,其中值得注意的是一种导致宫颈癌的病毒形式HPV16,这表明病毒感染可以促成膀胱癌形成。


吸烟是膀胱癌的一个重要风险因素:本研究中超过70%的分析病例发生于曾吸烟者或现时吸烟者。但分析结果没有鉴别出有或无吸烟史的患者肿瘤之间的主要分子差异。


“TCGA网络绘制出的这一可靠的膀胱癌分子肖像,揭示了大量有前景的潜在治疗靶点,为调查现有和新型治疗药物在这种癌症中的活性提供了一张蓝图,”美国国立癌症研究所(NCI)癌症基因组学中心主任Louis Staudt博士说。



原文发布时间为:2014-09-17

本文来自云栖社区合作伙伴“大数据文摘”,了解相关信息可以关注“BigDataDigest”微信公众号

相关文章
|
6月前
|
安全 编译器 C++
[笔记]读书笔记 C++设计新思维《二》技术(Techniques)(一)
[笔记]读书笔记 C++设计新思维《二》技术(Techniques)
|
6月前
|
存储 算法 Java
[笔记]读书笔记 C++设计新思维《二》技术(Techniques)(二)
[笔记]读书笔记 C++设计新思维《二》技术(Techniques)(二)
|
11月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
少用ChatGPT,多支持开源!纽约大学教授Nature发文:为了科学界的未来
少用ChatGPT,多支持开源!纽约大学教授Nature发文:为了科学界的未来
116 0
|
11月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
Nature:提idea,总结笔记,GPT-3竟成当代「科研民工」
Nature:提idea,总结笔记,GPT-3竟成当代「科研民工」
|
11月前
|
安全 数据可视化 数据挖掘
发表16篇Nature、14篇Science!这位顶尖学者告诉你论文十法
发表16篇Nature、14篇Science!这位顶尖学者告诉你论文十法
|
机器学习/深度学习 Web App开发 人工智能
全球名校AI课程库(7)| Berkeley伯克利 · 深度神经网络设计、可视化与理解课程『Deep Learning: Designing, Visualizing and Understand』
课程以深度学习的典型方法、模型设计、可视化与模型理解为主题,讲解了自然语言处理、计算机视觉、强化学习等领域的AI模型全域知识。
2165 1
全球名校AI课程库(7)| Berkeley伯克利 · 深度神经网络设计、可视化与理解课程『Deep Learning: Designing, Visualizing and Understand』
|
编解码 人工智能 前端开发
Paper:2020年3月30日何恺明团队最新算法RegNet—来自Facebook AI研究院《Designing Network Design Spaces》的翻译与解读
Paper:2020年3月30日何恺明团队最新算法RegNet—来自Facebook AI研究院《Designing Network Design Spaces》的翻译与解读
Paper:2020年3月30日何恺明团队最新算法RegNet—来自Facebook AI研究院《Designing Network Design Spaces》的翻译与解读
Paper之Algorithms:国内外Algorithms高质量论文、CUMCM分类推荐(建议收藏,持续更新)
Paper之Algorithms:国内外Algorithms高质量论文、CUMCM分类推荐(建议收藏,持续更新)
|
NoSQL
一天科研十小时!Nature官方替博士&博士后比惨,揭开学术光鲜背后满目疮痍
一天科研十小时!Nature官方替博士&博士后比惨,揭开学术光鲜背后满目疮痍
160 0