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    由耶魯大學(xué)領(lǐng)導的一個(gè)研究小組，通過(guò)對人類(lèi)自然遺傳變異和癌腫瘤變異進(jìn)行海量數據分析，揭示了數十個(gè)乳腺癌和前列腺癌形成過(guò)程中的突變。研究結果發(fā)表在10月4日的《科學(xué)》（Science）雜志上。

    新發(fā)現的這些突變均位于不編碼蛋白質(zhì)但卻能影響其他基因活性的DNA區域。科學(xué)家們認為，這些區域代表了一個(gè)未知的世界，研究人員和醫生們可從中獲得關(guān)于癌癥病因和治療的新認識。

    這一分析是將幾個(gè)龐大的研究計劃進(jìn)行了統計學(xué)合并，其中的每項計劃均提供了有關(guān)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(gè)體的個(gè)人基因組。這一數具有助于精確描繪出個(gè)體內變化較少，因而對于人類(lèi)健康至關(guān)重要的DNA區域。DNA元件百科全書(shū)（ENCODE）計劃則致力于編撰人類(lèi)基因組中每個(gè)位點(diǎn)的功能目錄。

    研究人員采用了來(lái)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。隨后他們將這些數據與來(lái)自90名乳腺癌或前列腺癌患者腫瘤樣本中的突變進(jìn)行了比對。他們發(fā)現有數十個(gè)突變存在于很少變化的DNA區域，它們有可能驅動(dòng)了腫瘤的進(jìn)程。他們還發(fā)現了癌癥突變的其他一些特征，例如它們鄰近調控網(wǎng)絡(luò )中心，這表明了其有可能更具破壞性。

    作者們說(shuō)，盡管新研究的焦點(diǎn)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(kāi)發(fā)了一個(gè)稱(chēng)作為FunSeq的計算機平臺。這一系統可基于非編碼區域中的遺傳變異對于人類(lèi)疾病的預計影響來(lái)對它們進(jìn)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(shuō)：“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(guān)重要、但卻未知的區域中，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(shí)驗室副研究員Ekta Khurana說(shuō)：“我們的方法可直接應用于精準醫學(xué)（precision medicine）環(huán)境下。”    論文的共同資深作者、生物醫學(xué)信息學(xué)教授Mark Gerstein說(shuō)：“這使得我們能夠采用一種系統的研究方法來(lái)闡析癌癥基因組。現在我們不必再將自身鎖定在編碼蛋白質(zhì)的約1%的基因組區域上，而是能夠探索我們其余的DNA區域。”