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肺癌專題 | 大規(guī)模的全基因組關(guān)聯(lián)分析發(fā)現(xiàn)新的肺癌易感位點(diǎn)和其在不同組織亞型之間的異質(zhì)性

 生物_醫(yī)藥_科研 2018-12-15

研究人員:來自多家機(jī)構(gòu)聯(lián)盟(eg. International Agency for Research on Cancer, World Health Organization, Lyon, France. Lunenfeld-Tanenbaum Research Institute, Sinai Health System, University of Toronto, Toronto, Ontario, Canada.)

發(fā)表時(shí)間:2017. 06

期刊名稱:Nature Genetics

影響因子:27.958


研究摘要

肺癌依舊是世界上致死率最高的癌癥。眾所周知抽煙是罹患肺癌的主要風(fēng)險(xiǎn)因素,但是據(jù)以往數(shù)據(jù)研究研究顯示遺傳因素大概占了18%左右。目前已經(jīng)研究發(fā)現(xiàn)了很多肺癌的易感位點(diǎn),例如CHRNA3、CHRNA5、 TERT這些基因,但是多數(shù)的易感位點(diǎn)的遺傳性還沒有被解釋清楚。因此本篇對歐洲血統(tǒng)的14803個(gè)肺癌患者和12262個(gè)對照基于OncoArray平臺進(jìn)行基因分型,并整合已經(jīng)發(fā)表的肺癌數(shù)據(jù)總共29266個(gè)肺癌患者和56450個(gè)對照進(jìn)行GWAS分析。研究發(fā)現(xiàn)18個(gè)顯著的易感位點(diǎn),其中新發(fā)現(xiàn)的易感位點(diǎn)有10個(gè)。新發(fā)現(xiàn)的易感位點(diǎn)在不同的肺癌組織亞型上出現(xiàn)顯著的異質(zhì)性,其中4個(gè)位點(diǎn)與所有的肺癌相關(guān)聯(lián),6個(gè)位點(diǎn)與肺腺癌相關(guān)聯(lián)。采用1425個(gè)正常肺組織樣品,在eQTL(Gene expression quantitative trait locus)分析中發(fā)現(xiàn)三個(gè)候選基因:RNASET2、 SECISBP2L 、 NRG1。綜上所述,深入研究目標(biāo)基因可以為更深入的了解研究肺癌病理學(xué)提供可能。


分析

分析1:

  1. 分析條目及方法:

    1.  樣品基因分型(基于OncoArray 基因分型平臺)

    2.  邏輯回歸分析突變和肺癌風(fēng)險(xiǎn)的相關(guān)性。

    3.  樣品:過濾后使用的數(shù)據(jù):14803個(gè)肺癌樣品+12262個(gè)對照樣品(歐洲血統(tǒng))

分析2:

  1. 分析條目及方法:

  2.    OncoArray結(jié)果數(shù)據(jù)+以往發(fā)表過的肺癌數(shù)據(jù),整合分析(GWAS)

  3.  樣品:29266例肺癌樣品+56450例對照(歐洲血統(tǒng)),詳見表1.

  4.  結(jié)果:

    1.   不同的肺癌組織亞型之間的genetic architecture差異明顯。(見圖1)

    2.  GWAS分析得到18個(gè)位點(diǎn)突變達(dá)到顯著相關(guān)水平,其中10個(gè)是新發(fā)現(xiàn)的。

    3.  10個(gè)新發(fā)現(xiàn)的位點(diǎn)有4個(gè)是與所有肺癌相關(guān)聯(lián),6個(gè)與肺腺癌相關(guān)。(見圖1)。

      表1  過濾之后分析使用數(shù)據(jù)的人口特征情況

圖1   曼哈頓圖展示不同肺癌組織亞型的患癌風(fēng)險(xiǎn)

分析3:

  1.  分析條目及方法:

    1.  分析18個(gè)易感位點(diǎn)與肺癌風(fēng)險(xiǎn)的相關(guān)性,主要有以下幾個(gè)方面:

    2.  易感位點(diǎn)與正常肺組織基因表達(dá)量相關(guān)性分析。(正常組織樣品量n=1425)

    3.  易感位點(diǎn)與基因組注釋信息相關(guān)性分析。

    4.  易感位點(diǎn)與吸煙習(xí)慣相關(guān)性分析。

    5.  易感位點(diǎn)與Fagerstr?m 檢測尼古丁依賴性的相關(guān)性分析。

    6.  顯著突變的SNP位點(diǎn)與肺功能的相關(guān)性分析。

  2. 結(jié)果:

    1. 4個(gè)和所有肺癌風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的易感位點(diǎn)

      1p31.1:rs71658797 (odds ratio (OR) = 1.14, 95% confidence interval (CI) = 1.09 ~ 1.18, P = 3.25 × 10-11), 在FUBP1–DNAJB4基因附近。

      6p27:rs6920364 (OR = 1.07 ,95% CI = 1.05 ~ 1.10, P = 1.3 × 10-8) ,在不同吸煙習(xí)慣患者中的異質(zhì)性非常小??梢詤f(xié)同調(diào)節(jié)RNASET2基因。實(shí)驗(yàn)表明,隨著RNASET2基因表達(dá)量的上調(diào)患肺癌的風(fēng)險(xiǎn)也隨之升高。(見圖2)

      8p21: rs11780471 (OR = 0.87, 95% CI = 0.83 ~ 0.91, P = 1.69 × 10-8),這個(gè)位點(diǎn)協(xié)同CHRNA2基因(煙堿性膽堿能受體的家族成員之一)的表達(dá)(見圖3b),并且局限于小腦(見圖3c)。研究發(fā)現(xiàn),攜帶這個(gè)位點(diǎn)突變的患者更傾向于是吸煙者和早年就開始吸煙的人(見圖3d),意味著該位點(diǎn)可能通過影響吸煙行為而與肺癌相關(guān)。

      15q21:rs66759488 (OR = 1.07, 95% CI = 1.05 ~ 1.10, P = 2.83 × 10-8),基因注釋顯示與rs66759488相關(guān)的突變基因會影響SEMA6D基因,但是eQTL研究沒有明確的相關(guān)性,并且在吸煙習(xí)慣和肺功能上都沒有主要的影響。

    2. 6個(gè)與肺腺癌相關(guān)的易感位點(diǎn)

    3. 15q21: rs77468143(OR = 0.86, 95% CI = 0.83 ~ 0.89, P = 1.7 × 10-16),這個(gè)位點(diǎn)協(xié)同CISBP2L基因的表達(dá)量,基因風(fēng)險(xiǎn)與此基因的下調(diào)表達(dá)相關(guān)(見圖2)。實(shí)驗(yàn)表明rs77468143與肺功能相關(guān)。

      8p12:基因表達(dá)量分析顯示和肺腺癌相關(guān),rs4236709協(xié)同NRG1基因。8p12發(fā)生的體細(xì)胞易位通常與NRG1的異常激活有關(guān)聯(lián),它的遺傳風(fēng)險(xiǎn)位點(diǎn)與NRG1的表達(dá)下調(diào)相關(guān)。(見圖2)。

      10q24, 20q13.33:rs11591710 (10q24) 和 rs41309931 (20q13.33) 在BFC1 和RTEL1基因附近, rs7705526 在TERT基因附近。這些基因都與端粒長度相關(guān)。GWAS研究表明,長端粒且攜帶這些突變位點(diǎn)的人群更容易患肺腺癌。

      11q23.3 :rs1056562 (OR = 1.11, 95% CI = 1.07 ~ 1.14, P = 2.8 × 10-10),rs1056562與AMICA1和MPZL3基因的表達(dá)相關(guān),但是這些基因并沒有和突變的等位基因有明顯的一致關(guān)系。(見圖2)

      9p21.3:rs885518 (OR = 1.17, 95% CI = 1.11 ~ 1.23, P = 1.0 × 10-9),9p21.3包含CDNK2A等多個(gè)與多種癌癥相關(guān)基因。

圖2    散點(diǎn)圖分別展示6q27, 15q21.1, 8p12 , 11q23.3四個(gè)易感位點(diǎn)與肺癌和肺cis-eQTLs的相關(guān)性

圖3    8p21 肺癌易感位點(diǎn)在eQTL與吸煙習(xí)慣方面的研究


結(jié)論

  1. 本文闡明了12.3%的已發(fā)表的家族風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)肺癌易感位點(diǎn)。

  2. 不同肺癌組織亞型中存在很大的異質(zhì)性。

  3. 研究易感位點(diǎn)區(qū)域的目標(biāo)基因,并發(fā)現(xiàn)、驗(yàn)證新的易感位點(diǎn),這些工作將有助于深入的研究肺癌病理學(xué)。


參考文獻(xiàn)

[1] James D McKay, Rayjean J Hung, Younghun Han, et, al. [J].Nature Genetics, 2017.06 : Published online.

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