日前，《科學(xué)》雜志刊登了瑞典科學(xué)家的重磅成果——全球首份癌癥病例圖譜“Atlas”。據(jù)悉，該圖譜將單個基因的全基因組效應(yīng)映射到腫瘤生長上。 通過揭示腫瘤中的基因組改變，已經(jīng)鑒定了癌癥的分子亞型，這正在改善患者的診斷和治療。

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日前，《科學(xué)》雜志刊登了瑞典科學(xué)家的重磅成果——全球首份癌癥病例圖譜“Atlas”。據(jù)悉，該圖譜將單個基因的全基因組效應(yīng)映射到腫瘤生長上。 通過揭示腫瘤中的基因組改變，已經(jīng)鑒定了癌癥的分子亞型，這正在改善患者的診斷和治療。

Uhlen等人開發(fā)了一種基于計算機(jī)的建模方法來檢查近8000名患者的不同癌癥類型。他們提供開放獲取資源，探索特定基因的表達(dá)如何影響17種不同類型癌癥患者的生存。 有超過90萬患者生存情況可用，包括結(jié)腸癌，前列腺癌，肺癌和乳腺癌的腫瘤。 該交互式數(shù)據(jù)集還可用于產(chǎn)生個性化的患者模型，以預(yù)測代謝變化如何影響腫瘤生長。

研究人員表示，該圖譜使用轉(zhuǎn)錄組學(xué)和基于抗體的分析來為癌癥精密醫(yī)學(xué)提供獨立的資源。結(jié)果利用公共資源的大型系統(tǒng)生物學(xué)研究的力量，使用基因組大小的代謝模型，癌癥患者被證明具有廣泛的代謝異質(zhì)性，強(qiáng)調(diào)需要精確和個性化的藥物用于癌癥治療。

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該資源有90多萬個Kaplan-Meier圖，可以探索影響主要癌癥臨床結(jié)局的具體基因，為進(jìn)一步深入研究納入癌癥系統(tǒng)級分析鋪平了道路。所提供的所有數(shù)據(jù)均可在交互式開放式訪問數(shù)據(jù)庫（www.proteinatlas.org/pathology）中獲得，以便全面探索個別蛋白質(zhì)對主要人類癌癥臨床結(jié)局的影響。

研究人員表示，他們使用超級計算機(jī)，分析了8000種腫瘤樣本中的17種主要類型的人類癌癥，并使用RNA測序方法，了解基因在受癌癥影響時發(fā)生的變化，積極尋求“基因突變導(dǎo)致的基因組整體變化”。 使用基因組大小的代謝模型，我顯示癌癥患者具有廣泛的代謝異質(zhì)性，突出了精確和個性化的藥物治療癌癥的需要。 所有數(shù)據(jù)都在交互式開放獲取數(shù)據(jù)庫（www.proteinatlas.org/pathology）中提供，以便全面探索個別蛋白質(zhì)對臨床結(jié)果的影響。

據(jù)《麻省理工技術(shù)評論》雜志官網(wǎng)等外媒報道，Atlas圖譜可開放獲取，仍在繼續(xù)努力收集公共數(shù)據(jù)，目標(biāo)是收集可用于開發(fā)癌癥藥物和診斷方法的實用信息，比如疾病標(biāo)志物等。（吳茜茜編譯）