Genome Biol:开发出一种新型计算工具来揭示隐藏的癌症DNA变化 |
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癌症中一些最有害的遗传变化也最难被察觉。这些深藏于肿瘤DNA中的结构改变可能推动肿瘤的侵袭性生长并逃避常规检测,尤其当组织样本较小或发生降解时。
为解决这一难题,来自梅奥诊所的一个研究团队在一项新的研究中开发了一种名为BACDAC的新型计算工具,旨在揭示这些难以捉摸的基因组模式。该工具通过全基因组测序技术,即使在纯度低或覆盖率低的样本中,也能帮助识别基因组不稳定性的迹象。此外,它还可能帮助临床医生更准确地预测肿瘤的行为,并指导更个性化的治疗选择。相关研究结果发表在Genome Biology杂志上。
检测染色体变化
BACDAC方法的核心概念是倍性(ploidy),即细胞中完整染色体组的数量。正常人类细胞含有两套染色体(共46条),而常出现大规模染色体增益或缺失,破坏这种平衡并导致不受控的增殖。
在这项研究中,该研究团队利用BACDAC分析了12种癌症类型中的650多个肿瘤样本。该工具帮助研究人员检测到全基因组倍增(即肿瘤复制了其全部DNA)的迹象。此类异常的倍性常与侵袭性行为和治疗抵抗性相关。
低复杂性单克隆肿瘤的解释图
论文通讯作者、梅奥诊所生物标志物发现计划联合主任George Vasmatzis博士说, 这一工具使我们能够观察到此前未被察觉的基因组层级。我们花了数十年研究基因组不稳定性的生物学机制。这是我们首次将这一知识转化为一种可大规模应用的工具。
BACDAC还提供肿瘤基因组景观的可视化摘要。一种名为 星座图(Constellation Plot) 的自定义输出可直观展示肿瘤染色体是否稳定或受损。这可能有助于研究人员和病理学家更轻松地结果。
接下来,该研究团队计划进一步验证BACDAC并将其开发成可临床应用的工具。它可能通过提供肿瘤结构变化的清晰视图,帮助指导治疗决策。(100yiyao.com)
参考文献:
Sarah H. Johnson et al, , Genome Biology (2025). DOI: 10.1186/s13059-025-03599-2.
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