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Nature Genetics 突破 |岳峰组等找到检测癌症基因组里的结构变异和三维结构变化的新方法——蓝斐点评
09-11-2018, 06:33 PM
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Nature Genetics 突破 |岳峰组等找到检测癌症基因组里的结构变异和三维结构变化的新方法——蓝斐点评
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Nature Genetics 突破 |岳峰组等找到检测癌症基因组里的结构变异和三维结构变化的新方法——蓝斐点评
原创: BioArt BioArt 今天
责编 | 迦 溆

基因组上的结构变异(structure variation,SV)是肿瘤细胞的一大特点,包括大型删失,嵌入,重复、倒装、易位等种类。过去很多研究表明,结构变异会通过一系列不同的机制导致肿瘤发生,一个比​较常见的例子是白血病中的费城染色体易位【1】。所以在临床上,常见SV可用来辅助肿瘤的分型与预后诊断,并且为相应的治疗对策提供依据。

不过,当前的全基因组上的结构变异检测还是相当困难,目前常见的方法均有各自的局限。比如现在最常用的核型分析,尽管在临床上广泛应用(尤其是血液疾病的诊断),但分辨率​很低,只有约五百万碱基对,因此绝大多数SV都无法被检测到【2】;Microarray可以低精度地检测基因组拷贝数的变化,但是不能够检测单纯的位置变异,如平衡易位​、平衡倒装等【3】;荧光原位杂交法(FISH)和PCR这些针对性的方法则需要事先知道候选的检验位点,因此是低通量的,且无法开放检测SV。

近些年来,高通量高分辨率的全基因组测序方法(WGS)运用越来越广泛【4-7】。然而,人类基因组中49%为重复序列,WGS的短序列常无法单一正确地比对到重复序列,限制了SV的测出。同时,由于WGS将DNA打断至小于500碱基对的片段,​破坏了结构变异之间的连续性,因此无法捕捉到许多包含了一连串不同变异的大型复杂结构变异 。基于以上这些特点,研究者迫切需要一些方法,通过长测序序列或者保护染色质信息的连续性来全面的检测结构变异。


9月10日,来自宾夕法尼亚州立大学医学中心的岳峰课题组,联合Salk Institute的Dixon课题组、佛罗里达州立大学的Gilbert课题组,以及麻省医学院的Dekker课题组在Nature Genetics上发表了题为Integrative detection and analysis of structural variation in cancer genomes的论文。该研究创建了一套整合了高通量染色质结构捕获实验(Hi-C), 下一代光学图谱(BioNano Optical mapping) 以及WGS来系统性检测结构变异的方法。在这篇文章中,他们应用该方法系统性地检测了36种不同癌症细胞中的结构变异,揭示了各自方法的优势与互补性,以及联合后大幅提高​的敏感度。

该研究还首次提出了基于Hi-C数据的算法,用于全基因组上的结构变异的检测 。Hi-C这项技术发明之初用于研究染色质的空间结构,近年来逐渐发展出新的应用,如组装基因组,单倍体分型等等。先前有些研究观测Hi-C数据的时候会出现一些异常的图形信号,怀疑是由SV造成的【9-11】。本篇论文则阐述了不同种类结构变异所对应的特定规律的Hi-C信号,用该方法检测了30多个常用肿瘤细胞系的多种结构突变。研究者用荧光原位杂交法验证了算法的高度可靠性,且该算法仅需一般的Hi-C测序深度(两千万~十亿个序列)。


该研究对其中八个肿瘤细胞系又使用了光学图谱法和全基因组测序法,首次将这些技术联合用于检测癌症基因组的SV。结果显示,光学图谱和Hi-C擅长检测大型突变,而全基因组测序提供了更精确的位点。对于复杂SV,该研究融合了三项技术:用光学图谱法构建局部基因组,然后用Hi-C所揭示的SV之间的连续性关系将多个局部基因组串联成一个单倍体(下图),再用基因组测序的结果提高SV位点和连接位点的精度,从而以单倍体分型的水平完成局部基因组的​组装,还原复杂SV的全貌。此外,该研究还运用光学图谱法修正了人类参考基因组中未完成的间隙部分的真实距离,并首次揭示了这些区域的大小在人群中具有多样性。

除此之外,文章还揭示了SV造成的一系列功能性后果。研究人员发现了许多新的表达活跃的,包含了原癌基因的融合基因,还报道了很多乳腺癌细胞中有原癌基因的拷贝复制,而这​些基因曾被曝在乳腺癌患者群体中最富集单个碱基对突变【12】。另外,由于人类细胞中绝大多数的结构变异是中性多样的,该研究进一步区分了癌细胞中结构变异的多样性和体细​胞突变。他们发现多样性结构变异往往富集重复序列而趋避有功能的基因、启动子、增强子等等,而体细胞突变则失去了这一趋避性,因此更容易诱发危害。研究发现增强子而非基因​本身的删失也关联着潜在的被调控基因表达的下调。此外,染色质的空间结构与基因的表达息息相关,而拓扑结构域(TAD)是染色质空间组织的基本单位:同一个TAD中的基因​往往趋向于共调控。该研究发现结构变异破坏了基因组正常TAD之间的隔绝情况,形成了新的染色质3D结构域,其中包含c-MYC、ERBB2、ETV1、TERT等等原癌基因的新的TAD(neo-TAD)【13-14】,导致了“enhancer hijacking”事件的发生,即SV将原本无联系的增强子囊括进了neo-TAD并开始调控和激活原癌基因【15-17】, 影响着肿瘤的发生。本文揭示了非编码区结构变异对于癌症发生的驱动作用,之前并未被充分认识到,值得进一步探究。

这是过去一年里岳峰课题组关于3D基因组学的又一贡献,其课题组文章分别在Genome Biology, Genome Research, Nature Communications上连续发表。有兴趣的同学可以去他们实验室的网站了解细节http://yuelab.org/ , 有兴趣去岳峰实验室做博士后的同学可以和岳老师直接联系。

专家点评

蓝斐(复旦大学生物医学研究院教授)

人体基因组里有3万个左右的基因,但可调控基因活性的基因开关(如:增强子)却有上百万个。目前,在癌症以及其它疾病的诊断中,虽然全外显子和全基因组测序已被应用于临床​排查,但现阶段我们也只能解读部分的“蛋白编码区”的突变,这些突变只占临床病例的很小一部分。因此,学界推测基因开关的变异是部分疾病发生的原因。而基因开关的变异主要​有:一级序列上的变异(例如增强子、绝缘子处的DNA序列变化),以及三维结构上的变化(例如染色质易位以及结构变异等)。一级序列的变化,可能导致转录因子结合强度变化​,从而影响开关和下游基因的相互作用及基因活性的变化;而三维结构的改变,则可能直接导致错误的开关“嫁接”到疾病相关基因的附近。这些变异都可能导致下游基因活性的改变​从而致病。重要的是,随着3代测序技术的发展,以及本文提到的BioNano Optical mapping加上HiC相关技术的成熟,结合传统2代测序,我们已经能够真正精准的定位到这些非编码变异,从而可以更清晰且全面地在多维度层面解读基因组信息。


岳峰及其合作者的这篇文章代表了研究癌症基因组变异的最新的方向,给出了将基因组序列和结构信息结合起来的分析方法,并成功揭示了多种前所未知的肿瘤基因组变异。具有很大​的可推广性。而今年发表的美国TCGA的项目,也有着同样的思路。另外,这些新方法很有可能帮我们找到未知的癌症融合基因,其中部分可能是驱动者突变并成为新的药物靶标。​这些新技术以及新方法的应用,对于肿瘤诊断和治疗可能产生颠覆性的影响。

参考文献

1. Futreal, P.A. et al. A census of human cancer genes. Nat Rev Cancer 4, 177-183 (2004).

2. Wan, T.S. Cancer cytogenetics: methodology revisited. Ann Lab Med 34, 413-425 (2014).

3. Zack, T.I. et al. Pan-cancer patterns of somatic copy number alteration. Nat Genet 45, 1134-1140 (2013).

4. Mardis, E.R. & Wilson, R.K. Cancer genome sequencing: a review. Hum Mol Genet 18, R163-168 (2009).

5. Inaki, K. et al. Transcriptional consequences of genomic structural aberrations in breast cancer. Genome Res 21, 676-687 (2011).

6. Maher, C.A. et al. Transcriptome sequencing to detect gene fusions in cancer. Nature 458, 97-101 (2009).

7. Zhang, J. et al. INTEGRATE: gene fusion discovery using whole genome and transcriptome data. Genome Res 26, 108-118 (2016).

8. Rao, S.S. et al. A 3D map of the human genome at kilobase resolution reveals principles of chromatin looping. Cell 159, 1665-1680 (2014).

9. Burton, J.N. et al. Chromosome-scale scaffolding of de novo genome assemblies based on chromatin interactions. Nat Biotechnol 31, 1119-1125 (2013).

10. Engreitz, J.M., Agarwala, V. & Mirny, L.A. Three-dimensional genome architecture influences partner selection for chromosomal translocations in human disease. PLoS One 7, e44196 (2012).

11. Naumova, N. et al. Organization of the mitotic chromosome. Science 342, 948-953 (2013).

12. Nik-Zainal, S. et al. Landscape of somatic mutations in 560 breast cancer whole-genome sequences. Nature 534, 47-54 (2016).

13. Franke, M. et al. Formation of new chromatin domains determines pathogenicity of genomic duplications. Nature 538, 265-269 (2016).

14. Lupianez, D.G. et al. Disruptions of topological chromatin domains cause pathogenic rewiring of gene-enhancer interactions. Cell 161, 1012-1025 (2015).

15. Hnisz, D. et al. Activation of proto-oncogenes by disruption of chromosome neighborhoods. Science 351, 1454-1458 (2016).

16. Northcott, P.A. et al. Enhancer hijacking activates GFI1 family oncogenes in medulloblastoma. Nature 511, 428-434 (2014).

17. Weischenfeldt, J. et al. Pan-cancer analysis of somatic copy-number alterations implicates IRS4 and IGF2 in enhancer hijacking. Nat Genet 49, 65-74 (2017).

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