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《Nature》白血病最大資料庫  揭示急性髓性白血病功能基因組

2018/10/19彭梓涵編譯

Nature》白血病最大資料庫  揭示急性髓性白血病的功能基因組。(圖片來源:網路)

Nature》白血病最大資料庫 揭示急性髓性白血病的功能基因組。(圖片來源:網路)

奧勒岡健康與科學大學(OHSU)研究團隊收集了來自562名患者的672個腫瘤標本,利用全外顯子組定序、RNA定序和離體藥物敏感性分析來評估這些樣本;研究團隊發現過去未曾在急性髓性白血病(AML)中檢測到的突變事件,這些突變會影響藥物的使用。研究人員表示目前這個最大資料庫可用於解決AML生物學的臨床,基因組,轉錄組學和功能分析。相關研究日前已發表在《Nature》期刊上。

急性髓性白血病(AML)的存活率低,新診斷的患者中只有不到25%超過5年存活率。發展有效、有對性的AML療法一直以來具有挑戰性,因為AML不是單一疾病,會合併多種疾病併發症。因此,過去40年來,標準基本護理保持沒有太大的感變。故嶄新的治療方案的發展是有其必要性。

由OHSU癌症研究所與白血病和淋巴瘤協會(LLS)合作的Beat AML計畫,從2013年開始收集白血病相關的數據,研究團隊試著了解這些樣品的基因組定序和分子構成,以及腫瘤細胞如何在實驗室篩選中對各種藥物產生反應的訊息。

此計畫也集結了生物訊息學和計算生物學教授,由Shannon McWeeney博士領導了數據協調,分析和建模,並開發了一個Vizome數據可視化平台。

研究團隊先從最常見的33個突變基因開始檢視,結果顯示Beat AML與美國癌症基因體圖譜計畫(TCGA)顯示出的結果相似,但在一些剪接因子的突變在先前的AML中沒有觀察到相關的定序研究。

另外在藥物反應與基因表達,研究團隊也描繪了363例患者的409例樣本中的細胞使用離體藥物敏感性試驗,測試122種小分子抑製劑,其中有64種對樣本有影響,又以HDAC抑制劑(panobinostat)對transformed cases特別靈敏。研究團隊也建立了整個藥物敏感度的全視圖。

McWeeney博士表示,「龐大的高通量數據有可能壓倒科學家和臨床醫生,這項計畫需要新一代的科學計算方法和策略來管理、整合和可視化數據,從數據探索提出問題並開始尋求答案。」

 

資料來源:

Functional genomic landscape of acute myeloid leukaemia

Study involving hundreds of patient samples may reveal new treatment options of leukemia

 

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