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日前,《科学》杂志刊登了瑞典科学家的重磅成果——全球首份癌症病例图谱“Atlas”。据悉,该图谱将单个基因的全基因组效应映射到肿瘤生长上。 通过揭示肿瘤中的基因组改变,已经鉴定了癌症的分子亚型,这正在改善患者的诊断和治疗。

资料图
日前,《科学》杂志刊登了瑞典科学家的重磅成果——全球首份癌症病例图谱“Atlas”。据悉,该图谱将单个基因的全基因组效应映射到肿瘤生长上。 通过揭示肿瘤中的基因组改变,已经鉴定了癌症的分子亚型,这正在改善患者的诊断和治疗。
Uhlen等人开发了一种基于计算机的建模方法来检查近8000名患者的不同癌症类型。他们提供开放获取资源,探索特定基因的表达如何影响17种不同类型癌症患者的生存。 有超过90万患者生存情况可用,包括结肠癌,前列腺癌,肺癌和乳腺癌的肿瘤。 该交互式数据集还可用于产生个性化的患者模型,以预测代谢变化如何影响肿瘤生长。
研究人员表示,该图谱使用转录组学和基于抗体的分析来为癌症精密医学提供独立的资源。结果利用公共资源的大型系统生物学研究的力量,使用基因组大小的代谢模型,癌症患者被证明具有广泛的代谢异质性,强调需要精确和个性化的药物用于癌症治疗。

资料图
该资源有90多万个Kaplan-Meier图,可以探索影响主要癌症临床结局的具体基因,为进一步深入研究纳入癌症系统级分析铺平了道路。所提供的所有数据均可在交互式开放式访问数据库(www.proteinatlas.org/pathology)中获得,以便全面探索个别蛋白质对主要人类癌症临床结局的影响。
研究人员表示,他们使用超级计算机,分析了8000种肿瘤样本中的17种主要类型的人类癌症,并使用RNA测序方法,了解基因在受癌症影响时发生的变化,积极寻求“基因突变导致的基因组整体变化”。 使用基因组大小的代谢模型,我显示癌症患者具有广泛的代谢异质性,突出了精确和个性化的药物治疗癌症的需要。 所有数据都在交互式开放获取数据库(www.proteinatlas.org/pathology)中提供,以便全面探索个别蛋白质对临床结果的影响。
据《麻省理工技术评论》杂志官网等外媒报道,Atlas图谱可开放获取,仍在继续努力收集公共数据,目标是收集可用于开发癌症药物和诊断方法的实用信息,比如疾病标志物等。(吴茜茜编译)
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