【原】同样是做实验，为啥别人能发Nature？ | 癌症研究

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可能别人善于利用公共数据资源。今天分享的这篇文献就是利用公共数据资源做了数据挖掘，再加上实验数据，发了《Nature》。当然研究人员选择的研究对象也比较新颖：同一肿瘤基因中的多个驱动突变（MMs）。

来自日本的研究人员确定了MMs在多种癌基因中的整体分布并解析了其相关功能，为阐明癌基因驱动癌症发生的分子机制以及开发新型靶向性疗法提供新的思路。

为什么要研究MMs？

高通量测序技术的出现，使得成千上万种不同类型的肿瘤测到测序研究，已发现了数千种癌症中反复出现的体细胞突变，包括高频（主要）突变和罕见（次要）突变，其中罕见（次要）突变的功能意义尚不明确。

零星的研究报告描述了MMs的癌症病例，但是MMs跨癌基因的频率、图谱和遗传特征，以及其生物学/临床意义尚不清楚。

研究内容

研究人员收集、注释并系统整理了来自五个研究队列中150多种癌症类型的60954个原发癌和转移癌样本的癌症基因组数据，通过分析描述了致癌MMs的整体分布和遗传特性，并且以PIK3CA和NOTCH1为研究对象，探讨MMs的功能及其对分子机制和药物敏感性的影响，以及突变之间潜在的协同作用。

MMs在多种癌基因中的整体分布：研究人员对60954个癌症样本进行泛癌分析，最终发现了14个全癌和6个癌症类型特异性的癌基因，在这些癌基因中，MMs发生率要比预期的高，即这些基因中，至少携带一种基因突变的9%的样本中都含有MMs。

多种癌基因中MMs的偏倚选择：在不同的癌基因中，MMs更倾向于顺式突变，并且在类型（错义突变与框内插入/缺失）、位置和氨基酸取代等方面与单一突变相比表现出明显的差异，这表明MMs对突变选择有顺式作用。

癌基因MMs之间存在明显的谱系特异性。

MMs表现出过多的功能弱、不常见的突变，这些突变组合赋予了增强的致癌性。相比携带单一突变的细胞，携带PIK3CA和NOTCH1基因多个驱动突变的细胞对突变基因本身会表现出较强的依赖性，而且会增强下游的信号激活以及对抑制性药物变得更加敏感。

研究数据

本次研究中涉及的公共数据资源分别来自：癌症基因组图谱（TCGA）数据库、TARGET数据库、Foundation Medicine、美国癌症研究协会的GENIE和HM项目。

长读长的WGS数据已保存至EGA，项目编号：EGAS00001003763.

CisChecker、DNVChecker和置换测试的源代码可通过如下链接获取：

https://github.com/nccmo/CisChecker

https://github.com/nccmo/DNVChecker https://github.com/nccmo/Permutationtest

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