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转录组测序成为研究疾病和指导治疗的关键方法

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通过莫妮卡Heger (

转录组测序研究人员在上周波士顿举行的“超越基因组”会议上报告称,由于它能够提供基因表达和可选剪接事件的信息——这些信息无法从外显子组测序甚至全基因组测序中获得——它正在成为研究癌症等疾病的首选方法。

布罗德研究所基因组测序与分析项目联合主任vwin德赢ac米兰合作查德·努斯鲍姆(Chad Nusbaum)在会议上的一次讲话中说,RNA-seq技术的进步使这种方法得到了更广泛的应用。他说,RNA-seq方法现在是链特异性的,读取长度更长,从RNA-seq读取的转录组组装是可能的。

尽管如此,挑战仍然存在,例如扩大规模以便可以同时运行许多样品,减少所需的起始材料的数量,设计更好的去除核糖体RNA的方法,以及处理低质量的材料,例如来自福尔马林固定的石蜡包埋的肿瘤。Nusbaum补充说,布罗德的研究人员最近评估了一些主要的方法(是8/24/2010),正在继续研究更好的方法。

虽然需要改进方案,但来自BC癌症机构的研究人员最近使用转录组测序,结合全基因组测序,帮助确定患有一种罕见形式的舌腺癌患者的最佳治疗方案(是9/28/2010).与此同时,波士顿大学的研究人员正在使用RNA-seq来研究肺部疾病,Genomic Health在会议上展示了他们专门为FFPE肿瘤设计的RNA-seq方案的海报。在今年早些时候的基因组生物学和技术进展会议上,该公司展示了一项研究的初步结果vwin德赢ac米兰合作,该研究将该方法用于雌激素受体阳性和阴性的FFPE乳腺肿瘤,这些肿瘤在7至8年前就已经固定(是8/31/2010).

波士顿大学阿芙勒姆·斯皮拉实验室的博士生丽贝卡·库斯科说,RNA-seq比对外显子组或全基因组测序的主要优势在于,这项技术使研究人员能够观察表达变化。Kusko的团队正在对来自健康和患病患者的400个肺组织样本的转录组进行测序,包括那些患有间质性肺病以及慢性阻塞性肺病的气道和肺气肿形式的患者。

该项目是肺基因组学研究联盟的一部分,该项目由国家心肺和血液研究所赞助。所分析的样本由肺组织研究联盟提供,该联盟也由NHLBI资助。

Kusko说,除了检测表达水平外,对转录组进行测序还可以让研究小组看到“不同的剪接事件、转录本切换的证据以及特定于肺的基因组中未注释的区域”。

她补充说,这些事件在未来将很重要,因为替代剪接事件可以形成良好的疾病生物标志物,确定表达的异构体将有助于药物开发。

波士顿团队已经在Illumina基因组分析仪上对大约42个样本进行了测序和分析,并预计在2012年1月完成所有400个样本的测序。他们使用的是读长度为75个碱基对的成对端测序方法。Kusko补充说,该项目是目前对活检样本进行的最大的RNA-seq研究,这“使数据独一无二”,并将有助于“定义如何进行这种类型的分析”。

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虽然转录组测序的成本仍然低于全基因组测序,产生的数据也更少,但Kusko说,从她的团队的实验中得到的数据量仍然是“巨大的”,而如何分析和解释这些数据已被证明是该项目的主要挑战之一。

临床中的转录组测序

卑诗省癌症机构基因组科学中心的副主任史蒂文·琼斯讨论了一个问题研究发表在基因组生物学8月,他的团队将基因组和转录组测序结合起来,帮助指导舌头肿瘤的治疗。

Jones和他的同事们对一名患有罕见的舌腺癌的患者的肺中发生的转移性肿瘤的基因组和转录组进行了测序。

研究人员最初发现致癌基因RET被高度扩增。虽然原发和转移性肿瘤都有许多其他突变和拷贝数变化,但由于RET癌基因被高度放大,并且有已知的靶向该途径的药物,医生选择了一种药物来靶向RET途径。在大约四周内,原发肿瘤和转移性肿瘤分别从28毫米缩小到21毫米和27毫米缩小到22毫米。

琼斯说:“这支持了我们的理论,即RET推动了肿瘤的生长。”然而,5个月后,患者开始出现耐药迹象。琼斯说,对转移性肿瘤的第二次转录组测序显示了另一种致癌基因AKT1的表达,AKT1最初并不是一个重要的参与者,但“现在是肿瘤中表达第二高的致癌基因”。

然而,“与临床相关的是,RET通路仍然高度活跃,”Jones说。因此,即使患者产生了耐药性,也不应该停止治疗,而是应该添加一种针对AKT1途径的额外药物。

虽然Jones说,转录组数据提供了有价值的信息,帮助研究小组确定参与癌症扩散的重要途径,但他认为转录组测序和全基因组测序是相互补充的。“基因组序列将能够确定表达变化是否与与疾病相关的已知基因变化相关,”他说,“这也可能与已知对药物反应的其他肿瘤进行更有力的比较。”

此外,转录组测序倾向于高表达基因,Jones补充道。因此,基因组测序是覆盖低表达基因的好方法。

无论转录组测序是单独使用还是与全基因组测序结合使用,研究人员对这项技术越来越感兴趣。vwin德赢ac米兰合作Nusbaum在他的演讲中说,特定于链的数据使研究人员能够找到他们原本无法获得的数据,而更长的读取数据正在改进基因注释。此外,配对的末端reads甚至可以帮助组装低表达基因。他说:“工具箱现在正在整合。”

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