由耶魯大學領導的一個研究小組，通過對人類自然遺傳變異和癌腫瘤變異進行海量數(shù)據(jù)分析，揭示了數(shù)十個乳腺癌和前列腺癌形成過程中的突變。研究結果發(fā)表在10月4日的《科學》（Science）雜志上。

    新發(fā)現(xiàn)的這些突變均位于不編碼蛋白質但卻能影響其他基因活性的DNA區(qū)域?？茖W家們認為，這些區(qū)域代表了一個未知的世界，研究人員和醫(yī)生們可從中獲得關于癌癥病因和治療的新認識。

    這一分析是將幾個龐大的研究計劃進行了統(tǒng)計學合并，其中的每項計劃均提供了有關我們的基因組——生命遺傳藍圖的一些突破性認識。

    千人基因組計劃（1000 Genomes Project）主要編譯大量個體的個人基因組。這一數(shù)具有助于精確描繪出個體內變化較少，因而對于人類健康至關重要的DNA區(qū)域。DNA元件百科全書（ENCODE）計劃則致力于編撰人類基因組中每個位點的功能目錄。

    研究人員采用了來自ENCODE計劃的非編碼DNA元件，并尋找了那些在千人基因組計劃高度保守的遺傳變異。隨后他們將這些數(shù)據(jù)與來自90名乳腺癌或前列腺癌患者腫瘤樣本中的突變進行了比對。他們發(fā)現(xiàn)有數(shù)十個突變存在于很少變化的DNA區(qū)域，它們有可能驅動了腫瘤的進程。他們還發(fā)現(xiàn)了癌癥突變的其他一些特征，例如它們鄰近調控網(wǎng)絡中心，這表明了其有可能更具破壞性。

    作者們說，盡管新研究的焦點是單堿基對變異，但許多的結論也適應于其他的、更大的遺傳變異。

    研究人員還整合所有信息開發(fā)了一個稱作為FunSeq的計算機平臺。這一系統(tǒng)可基于非編碼區(qū)域中的遺傳變異對于人類疾病的預計影響來對它們進行優(yōu)先排序。

    論文的主要作者、Wellcome Trust Sanger研究所的Chris Tyler-Smith博士說：“盡管我們的工具是首次有效應用于癌癥基因組中，這一方法還可以應用于尋找基因組非編碼區(qū)域中的所有潛在致病突變。我們對于這一方法能夠在我們基因組至關重要、但卻未知的區(qū)域中，尋找致病變異及有益變異的巨大潛力感到非常興奮。”

    論文的第一作者、Gerstein實驗室副研究員Ekta Khurana說：“我們的方法可直接應用于精準醫(yī)學（precision medicine）環(huán)境下。”    論文的共同資深作者、生物醫(yī)學信息學教授Mark Gerstein說：“這使得我們能夠采用一種系統(tǒng)的研究方法來闡析癌癥基因組?，F(xiàn)在我們不必再將自身鎖定在編碼蛋白質的約1%的基因組區(qū)域上，而是能夠探索我們其余的DNA區(qū)域。”