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    GPB 2017年第2期 Biomarkers for Human Diseases and Translational Medicine 专辑内容简介

    ADMIN | 2017-05-05 13:00:08.0

    2017年第2Genomics, Proteomics & BioinformaticsGPB)出版了Biomarkers for Human Diseases and Translational Medicine(人类疾病与转化医学生物标志物)专辑,由GPB编委,加拿大卡尔加里大学Edwin Wang博士、香港理工大学Cesar Wong博士和中国科学院北京基因组研究所刘斯奇博士和来自香港伊利沙伯医院的副主编William Cho博士共同组织。对于很多常见重大疾病而言,早期诊断至关重要,检查一种疾病特异性的生物标志物,对于疾病的早期诊断、确定及预防、治疗过程中的监控都能起到帮助作用。近年来,随着组学和生物信息学技术的发展,寻找和发现有价值的生物标志物已经成为目前研究的一个重要热点,为精准医学研究提供了有力的辅助。

    本期专辑共发表文章10篇,包括1篇序言、6篇综述、1篇研究性文章、1篇方法学文章和1篇应用说明文章:

    1.  本期专辑4位特邀编辑亲自作序,介绍了本期文章内容,讲述了疾病生物标志物在精准医学领域应用的机遇与挑战,推荐大家阅读。

    2.  血液循环肿瘤DNAcirculating tumor DNAs, ctDNAs)检测相比于传统的理化检测,具有非侵入、无创性等优点。中国科学院北京基因组研究所孙英丽博士等综述了近几年来ctDNA检测相关研究,包括ctDNA的检测指标、相关疾病研究进展、作为潜在生物标志物的应用前景和可能面临的挑战等,并介绍了一些代表性的研究方法(数字PCRiDES-enhanced CAPP-SeqMCTA-Seq等),为如何看待ctDNA检测及其未来的发展方向提供了一个新的视角。

    3.  生物标志物检测相比于CT与穿刺活检,具有操作简便、经济实惠等优势。然而,目前使用的大部分肿瘤标志物均存在着敏感性和/或特异性不足的缺陷,寻找新的肿瘤标志物是摆在科研人员面前的一项迫切任务。蛋白质芯片凭借其微型化、高通量、高敏感性的特点,为肿瘤蛋白质组学的研究提供了一个多用途的强大研究平台。美国霍普金斯大学医学院朱衡博士和福建医科大学的黄毅博士综述了不同类型蛋白芯片技术在寻找新肿瘤标志物应用中所具有的特点与优势,未来具有十分可观的发展前景。

    4.  6-巯基嘌呤和甲氨蝶呤是降低小儿急性淋巴细胞白血病(acute lymphoblastic leukemia, ALL)复发风险必须的药物,但它们具有潜在的严重毒性。目前已经明确药物基因组因素能够解释不同患者对这两种药物毒性反应存在的变异,可作为ALL治疗期间有效的毒性预测因子。美国芝加哥大学的黄榕博士等综述了本领域的研究进展,解释了药物毒性与相关基因的多态性关系,进一步为药物基因组学作为儿科ALL治疗的剂量校准工具,预测和最小化严重毒性在患者中的发生提供了依据。

    5.  维生素是所有生物维持正常的生理功能、代谢和生长至关重要的成分之一,通常以辅酶形式存在,可影响许多代谢酶催化活性以及药物转运体的表达。药物基因组研究表明,药物代谢酶和转运体基因的遗传多态性能影响身体内药物和/或活性代谢产物的浓度水平,从而导致药物反应及其毒性的个体差异。中南大学张伟博士等综述了近年来维生素药物基因组学的研究进展,以更好地揭示维生素相关的基因多态性对疾病和药物反应个体差异的遗传学机制,为精准医疗的实施提供参考和指导。

    6.  炎性肠病等炎症性疾病通常经过反复血液检测、X-射线、内窥镜来诊断病情和确定治疗策略,这些侵入性检测会对患者身心造成伤害。黏着斑复合体(Focal Adhesion Complex, FAC)能通过信号通路等来调控炎性基因表达,进而影响炎症过程。英国诺里奇研究园Tamas Korcsmaros博士等综述了使用单一组学手段研究FAC作为炎性疾病预测生物标志物的缺点和不足,同时强调了采用多组学技术以系统生物学的方式来识别潜在生物标志物的优势和必要性,为寻找临床预测炎症性疾病发生发展的新的生物标志物提供了方法和思路。

    7.  人免疫缺陷病毒-1HIV-1)主要依靠宿主因子来完成其生命周期,鉴定受HIV调控的宿主细胞蛋白对了解HIV感染具有非常重要的意义,近年发展起来的蛋白质组学技术为此类研究提供了新思路。复旦大学张丽军博士等综述了目前蛋白质组学技术的进展,包括iTRAQ标记、SILAC标记、亚细胞蛋白质组学以及蛋白质翻译后修饰技术,对蛋白质组学技术在HIV相关疾病、HIV感染机制方面的应用进行了系统的总结,可能为HIV感染与相关疾病的诊断与治疗提供新的标志分子。

    8.  同种类型癌症患者间的突变基因很少有一致性,因此利用基因组测序数据预测临床特征是一项非常有挑战的工作。PIK3CA编码类磷脂酰肌醇-3-激酶的催化亚单位,是肿瘤中相对突变率高的少数几个基因之一。加拿大卡尔加里大学的Edwin Wang博士等应用癌症标志网络框架来研究携带PIK3CA突变的Luminal A 型乳腺癌样本中的网络模块。结果表明,携带PIK3CA突变且包含一个正反馈调节循环(一个3基因网络模块,即PDGF-D / FLT1 / SHC1)的患者比仅有PIK3CA突变的患者存活时间更长,此正反馈调节循环可用于预测PIK3CA突变的Luminal A 型乳腺癌患者的存活率,为临床分析提供了依据。

    9.  检测循环肿瘤细胞(circulating tumor cells, CTCs)和细胞外游离DNAcell-free DNAs, cfDNAs)的技术日益发展,为无创肿瘤诊断提供了光明前景,但仅依赖与它们很难识别原发肿瘤类型。加拿大卡尔加里大学的Edwin Wang博士等提出了eTumorType方法,可基于肿瘤始发克隆的拷贝数变化识别肿瘤类型。该方法整合了肿瘤特征和计算技术,,对基于18种常见肿瘤并包含5327个样本的大型数据集进行训练和验证。结果表明,eTumorType对于多种肿瘤均显示了较高的预测准确率和覆盖率,可被用于基于CTCscfDNAs的拷贝数变化进行肿瘤类型预测。

    10. 长反向重复(long inverted repeats, LIRs)是参与RNA干扰,DNA重组以及基因重复的重要进化和功能结构,当重复序列间引入错配和插入缺失,LIRs的鉴定会变得很复杂。鉴于此,中国科学院深海科学与工程研究所王勇博士等开发了LIR检索工具—Lirex,允许用户自行设定搜索标准的LIRs检索包。经与其他LIRs检索工具比较,Lirex可准确鉴定出更多的LIRsLirex公开使用网址为http://124.16.219.129/Lirex,欢迎广大科研工作者使用。