患者的遗传背景决定了其患癌风险

发布日期:2017-11-03

SNP芯片技术的进步,使大量的针对各种肿瘤的GW AS成为可能。两大公司占据了市场:Illumina和Affymetrix公司。从早期白勺100万~430万个位点的芯片,Illumina公司在SNP芯片的发明和GW AS的应用领域,取得了很大的进步。基因分型由一个先进的、专用的阵列扫描iScan处理系统完成。

最新的 Illumina公司0mni5芯片包含430万位点,还可供客户额外添加50万个位点。这个芯片使用从千人基因组项目中、筛选的最小等位基因频率大于1.0的SNP,变异捕获的人种覆盖率百分比:白种人87%,亚洲人77% ,非洲人56%。相比之下,最新、最常用的Affymetrix芯片是SNP Array6.0,由1852426个位点组成,包括906600个SNP和9458个拷贝数变异(CNVs),使用GenoChip Scanner3000进行处理和基因分型。


美国看病找爱诺美康。下一代测序技术非常先进,以可承担的价格提供全基因组测序,目前价格实惠的外显子组测序更受欢迎。例如,小细胞肺癌基因组的第一次研究报告,揭示吸烟相关的复杂突变特征。正常组织的全基因组测序,无疑将进一步增加已知SNVs的数量,特别是对于那些可能会引起疾病的罕见SNP。

事实上,一些肿瘤医院已经开始使用全基因组测序的方法,来为那些可能受益的病人提供诊断,因为他们可能没有其他可用的工具。个体化肿瘤医学中单核苷酸多态性,在临床研究中的应用普遍认同的事实是,患者的遗传背景决定了其患癌风险、和对各种放化疗的不同应答,从而决定了生存状态的不同。

医生们非常希望了解遗传因素多大程度上,决定了病人对于治疗的应答(疗效和副作用)。例如,在治疗前找到可靠的生物标志物,来预估放化疗对于正常组织的损伤是很重要的。为此,研究了非小细胞肺癌(NSCLC)病人转化生长因子1(TGFpl)中的SNPs,和患放射性肺炎(RP)风险之间的相关性。

这项研究包含了164例经过放化疗,且可获得其基因组DNA样本的非小细胞肺癌病人。我们用PCR-RFLP方法检测三个TGF基因的SNP。对于这些基因型数据利用Kaplan-Meier累积概率法分析等级多3的放射性肺炎风险,和Cox比例风险分析TGF基因型对于该风险的影响。在这批病人中,96.3%的病人实施放射治疗,剂量从60Gy(中值±63Gy),分30~58次给予;铂类药物化疗病人占89.6%;3级放射性肺炎患者占22.0%。

然而,我们在多变量分析中发现,TGF位点CT/CC基因型与2级放射性肺炎低风险有统计学显著相关性(P=0.007),这是与TT基因型比较的结果,且经过卡氏评分、吸烟状况、肺功能和剂量学参数等的调整。