App CG-002 肿瘤起源

肿瘤起源与肿瘤发展进化历程的讨论研究也是肿瘤基因组的研究热点之一。肿瘤发生起源学说主要有一些提出的学说，利用肿瘤基因组大数据可以分析讨论。干细胞分化会产生一些细胞的前提细胞和成熟细胞群（图a）。基于学术界对肿瘤起源的研究进展，对肿瘤发生学说产生以下一些观点学说：

• 克隆性学说（图b），肿瘤在不同细胞分化过程具有均等突变概率发生发展成为肿瘤细胞
• 肿瘤干细胞学说（图c），在干性细胞群内产生肿瘤干细胞
• 基于上述两点综合起源路径（图d）（首先在干性细胞中产生肿瘤干细胞，然后再分化过程中随后产生突变系肿瘤细胞）

（Nature Reviews volume 8 | 2008 | Cancer stem cells in solid tumours: accumulating evidence and unresolved questions）

例如，乳腺癌和其他肿瘤癌症中发现揭示的部分肿瘤干细胞存在的证据： 

 

肿瘤基因组测序的诊断价值以及遗传变异的作用

2001年人类基因组测序完成；测出人类基因组序列读出生命天书只是我们认识自己的第一步，更要紧的是读懂“天书”，从而开展疾病相关的基因组研究。因为癌症正加速向更多人逼近。 测序技术的进步使得科学家可以利用全基因组测序方法检测肿瘤及其各种肿瘤之间的差异，肿瘤患者DNA突变和表观遗传调控。有关肿瘤基因组的标志性国际项目 “国际癌症基因组联合计划”正是继国际人类基因组计划后人类基因研究的新里程碑。随着研究样本的聚少成多和肿瘤类型分型的多样化和分型精细化提高，肿瘤基因组测序数据已经成为“生物医学大数据与分析”zei活跃的应用领域之一。

肿瘤基因组大数据与分析应用就是要在测序成本大幅下降的同时，要加强对基因组数据的存储和深度分析研究；挖掘肿瘤基因组特征，寻求治疗过程的个性化处置方案，提高医学分子诊断与治疗用药的效能。

运用全基因组测序可以解释个体患者相关突变，配合肿瘤群体的大人群大数据海量信息的汇总与整合分析，让肿瘤基因组测序识别到的体细胞DNA突变更好应用与临床，服务于临床。 

 

肿瘤药物基因组学与用药指导研究

在肿瘤细胞内发现的体细胞突变以及在患者体内发现的生殖系变异都可以通过大数据分析筛选出关键位点，这些位点有助于药物个性化靶点的设计，用药指导；有些靶向药物可以对特定基因型形成不同预后治疗效果。这些突变通常被认为是肿瘤标志物（cancer biomarker），可以看做是广义的预后预测分子标志物。利用有效的经过一定人群数目和基因组数据分析获取的标志物可以预测疾病的病程和发展，复发和转移趋势，以及药物疗效。生物大数据与分析将重点整合肿瘤基因组与药物基因组学的分析技术，实现利用基因组实现个性化医疗诊断与治疗的临床应用。

 

肿瘤基因组的研究与临床应用场景主要体现在：

肿瘤的分类分型，肿瘤复发转移与治疗预后反应评价，药物抵抗机制研究，肿瘤克隆性进化与起源研究，早期诊断，肿瘤分子水平***，药物靶点预测，以及其他机制性研究。BioGenius针对肿瘤基因组目前具备多领域交叉学科大数据分析技术与能力。 


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