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Sci Adv:科学家识别出一种新型的血液癌症和潜在的靶向性疗法!

2021-11-26 00:00:04生物谷
核心提示:近日,一篇发表在国际杂志Science Advances上的研究报告中,科学家们通过研究开发了一种新型模型,其能利用数百名患者的DNA和RNA遗传数据来识别出负责从未被识别过的血液癌症亚型—多发性骨髓瘤的特定基因和遗传改变。

2021年11月25日 讯 /生物谷BIOON/ --多发性骨髓瘤显著的遗传异质性或许会对患者的正确预后和临床管理构成巨大的挑战;近日,一篇发表在国际杂志Science Advances上题为“Patient similarity network of newly diagnosed multiple myeloma identifies patient subgroups with distinct genetic features and clinical implications”的研究报告中,来自西奈山医院等机构的科学家们通过研究开发了一种新型模型,其能利用数百名患者的DNA和RNA遗传数据来识别出负责从未被识别过的血液癌症亚型—多发性骨髓瘤的特定基因和遗传改变;此外研究者还根据这些研究发现识别出了一种潜在的靶向性疗法。

本文研究中,研究人员首次使用了多组学研究(即整合并分析多种数据类型),从而创建了一种多发性骨髓瘤的计算模型;研究人员将其命名为MM-PSN(多发性骨髓瘤患者相似性网络,Multiple Myeloma Patient Similarity Network),在分析中所识别出的基因包括一些与疾病复发高风险相关的基因类型。

研究者Alessandro Lagana说道,本文研究结果对于开发新型精准化医疗工具和开展临床试验具有直接的影响和意义,因为不同亚型的患者或许会根据其自身的基因组和转录组学特性来对不同的靶向性和免疫肿瘤疗法做出反应。这些研究是推进科学家们理解骨髓瘤病理学的基础,并能为未来药物重新定向从而针对特定亚型患者开发新型疗法提供新的思路。

研究者认为,MM-PSN技术能捕捉到多发性骨髓瘤的复杂性,并将具有高度相似DNA和RNA特征的患者联系起来形成比此前分类法更加细化和同质化的类别;在MM-PSN模型中,研究人员将患者标示为节点,就像社会网络中的节点一样,根据其DNA和RNA特征的相似程度而进行相互连接。为了创建MM-PSN,研究人员对来自655名新诊断的多发性骨髓瘤患者机体的DNA和RNA测序所获得的5种不同类型的数据进行分析,随后对MM-PSN的分析识别出了3种主要的组别和12种富含不同遗传和分子特征的亚群,这就揭示了此前定义的疾病亚型中的显著多样性(比如超二倍体和MMSET-转位(染色体的异常表现)等),以及每名患者癌症内部所发生的原发性和继发性基因组改变的新观点。

MM-PSN的最大发现之一就是1号染色体的一个区域内的异常与复发高风险相关的最重要的单一基因突变;本文研究结果表明,如今研究人员或许应该将其纳入到国际上的骨髓瘤分级系统中;此外研究者还在多发性骨髓瘤现有的分类之外发现了新型的高危患者亚群,包括复发风险最高、总生存期最短的患者类别,以及与更有益的治疗结局相关的另一个类别。

综上,本文研究结果表明,1号染色体的增益或许是赋予疾病复发高风险最重要的单一病变,其或能改善目前国际上对疾病的分级系统。(生物谷Bioon.com)

原始出处:

SHERRY BHALLA,DAVID T. MELNEKOFF,ADOLFO ALEMAN, et al. Patient similarity network of newly diagnosed multiple myeloma identifies patient subgroups with distinct genetic features and clinical implications, Science Advances (2021). DOI:10.1126/sciadv.abg9551

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