女性福音！新发现有助于预测卵巢癌风险

加州大学洛杉矶分校Jonsson综合癌症研究所、Cedars-Sinai癌症研究所和Dana-Farber癌症研究所的一组研究人员最近发现，有34个基因（SNPs）与卵巢癌早期发病风险增加有关。这一发现于近日发表在《Nature Genetics》杂志上，将有助于识别卵巢癌风险高的女性，并为识别针对这些特定基因的新疗法铺平道路。

加州大学洛杉矶分校Jonsson综合癌症中心的Bogdan Pasaniuc说：“如果你很早就发现了卵巢癌，那么存活率会非常高，接近90%。但这种情况并不经常发生。大多数病例发现于晚期，存活率急剧下降。这就是为什么我们想要了解它背后的基因，这样我们就能更好地预测谁患这种癌症的风险更高。”

CHMP4C剪接与EOC风险等位基因相关。a：剪接测定的示意图，将具有侧翼内含子序列的CHMP4C外显子3克隆到剪接报告载体中。产生质粒以携带SNP的'G'或'A'等位基因。b：在FUOV1卵巢癌细胞中，A等位基因与外显子包含率较高有关。PSI，拼接百分比。显示的数据是均值和s.d.，来自n = 4次独立实验。双尾，配对学生t检验。**P = 0.0024。图片来源： Nature Genetics

目前的研究建立在卵巢癌协会联盟过去十多年来收集的大规模基因数据研究的基础上。这些研究人员比较了约2.5万名卵巢癌患者和4.5万名非卵巢癌患者的基因图谱。研究人员在基因组中发现了30多个与卵巢癌相关的区域（SNPs）。

“这项工作的一个新奇之处在于，我们研究的是通过选择性剪接而起作用的基因变异，而不仅仅是基因的总丰度，这让我们找到了我们原本无法识别的基因，包括一个经过实验验证的基因，这可以帮助我们更好地理解这些风险机制。如果这些风险机制真的通过剪接作用发挥作用，这也为新的药物靶标提供了机会，”Gusev说到。

为了精确定位这些基因，研究人员分析了患者的数据，试图在DNA图谱中找到能够解释患者病情的基因变异。Gusev说，通过梳理大量数据来确定哪些特定基因驱动卵巢癌的发展，这一想法可能看起来很简单，但有成千上万个可能的基因靶点可能受到多种机制的影响，因此将这些片段组合在一起是一项巨大的计算和统计工作。

“这项研究还表明，研究卵巢癌产生的特定细胞是多么重要。收集正常的卵巢和输卵管使我们能够在一大群女性中绘制这些特定细胞类型的分子指纹图谱。这使我们能够在正确的组织类型中识别出与癌症风险相关的特征。” Pasaniuc说道。研究人员面临的最大挑战是处理基因组某一区域的基因数量。Pasanuic说：“当你从父母那里继承一段DNA时，你不仅继承了基因组的每一对碱基对，你还继承了一大块基因。这意味着如果你在一个特定的区域遗传了一个基因突变，你就遗传了整个区域，一次可以携带10到20个基因。这使得很难从特定区域找到特定的基因。”

为了帮助识别这些特定区域的基因（SNPs），研究小组将来自卵巢癌协会联盟的大规模基因数据与描述基因在卵巢和其他组织中的表达的不同数据类型进行了比较。通过把这两条信息放在一起，研究人员能够区分基因组中的哪些基因实际上是风险基因。通过这种计算技术，研究小组确定了34个与卵巢癌风险增加相关的基因（SNPs）。

Pasaniuc说:“通过对这些基因（SNPs）的鉴定，我们现在已经有了一个能够帮助我们更好地预测卵巢癌风险的基因小列表，而这些女性可能从未意识到她们患卵巢癌的风险更高。虽然我们还没有做到这一点，但我们希望这项研究能带来更好的结果，因为我们能够更早地监测女性，而早期癌症更容易治疗。”

关于SNP检测

SNP，即单核苷酸多态性，主要是指在基因组水平上由单个核苷酸的变异所引起的DNA序列多态性。它是人类可遗传的变异中最常见的一种。人体许多表型差异、对药物或疾病的易感性等等都可能与SNP有关。

对于已知的SNP检测来说，传统的PCR检测方法由于通量小，耗时太长；二代测序技术虽然通量高、速度快，但是成本非常昂贵；相比之下，以MALDI-TOF MS为基础的核酸质谱检测方法则具有高通量、高性价比、高重现性的优势，非常适用于SNP检测。

融智生物基于新一代宽谱定量飞行时间质谱平台QuanTOF，开发出了核酸分型质谱系统，是具有核酸质谱分析全套解决方案的企业。QuanTOF核酸质谱系统效率高，10min内可完成100个样本的检测；灵敏度高，即使是低丰度修饰也可轻松发现；重现性高，RSD<2%；性价比高，通过拓展，同一台仪器可实现蛋白定量分析、生物标志物分析、微生物鉴定以及质谱病理成像等功能，大大节省用户的设备购置开支。

（文章来源：生物谷）