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可促進抗腫瘤新藥開發(fā)和癌癥機理研究

　　本報廣東訊  7月17日，深圳華大基因研究院宣布成功開發(fā)出一套適用于異種移植瘤模型生物信息學分析的新算法——PDXomics。該算法能夠將移植瘤與宿主基因組序列進行區(qū)分，有效地排除后續(xù)分析中異源物種數(shù)據(jù)的污染，保證分析結果的準確性和可靠性，從而可使移植瘤模型更為有效地應用于抗腫瘤新藥開發(fā)和疾病機理研究。
　　移植瘤模型在生物醫(yī)學研究的許多領域都發(fā)揮著重要作用，比如腫瘤學、免疫學、HIV病理學研究以及新藥篩選，尤其在當前的抗腫瘤藥物研發(fā)和癌癥機理研究中具有重要的應用價值。目前，常用的異種移植瘤模型多是在裸鼠或重癥聯(lián)合免疫缺陷性小鼠（SCID）上進行的。近些年隨著基因組學的不斷發(fā)展，高通量測序技術為移植瘤模型提供了更好的遺傳背景支持，有助于優(yōu)化和篩選更好的異種移植瘤模型。同時，在抗腫瘤藥物篩選、評價及腫瘤治療過程中，對移植瘤基因組的深入剖析，可進一步了解藥物與腫瘤之間的相互作用機制，鑒定相對應的可用于個性化治療的潛在生物標記，從而為疾病機理研究和藥物開發(fā)提供支持。
　　然而目前的問題在于，對移植瘤樣品進行全基因組或轉錄組測序時，無論取樣操作如何謹慎小心，都無法避免小鼠基質細胞對移植瘤細胞造成污染。加之小鼠與人類的基因組序列同源性很高，移植瘤中混入的小鼠序列都可完全匹配到人類基因組上。因此，按照常規(guī)的生物信息學流程分析，就會導致分析結果假陽性率非常高。而且模擬數(shù)據(jù)顯示，無論測序深度達到多少，這種外源序列污染的影響都是無法消除的。因此，小鼠基質細胞污染導致移植瘤測序后續(xù)的生物信息分析變得錯綜復雜。
　　新開發(fā)的PDXomics算法，能夠高效、精確地過濾掉移植瘤中小鼠基質細胞的污染?？梢詫⒁浦擦鰷y序所得的短序列匹配到包含人和小鼠基因組的混合參考序列集上，保證在對人和小鼠共線性區(qū)域進行分析時，能夠過濾掉小鼠基因組DNA，而不會把人的基因組當作小鼠序列剔除。
　　通過對該流程進行綜合評估，研究人員證實，這套新的流程算法能夠顯著地降低單核苷酸突變檢測的假陽性率和假陰性率。
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（責任編輯：秋彤）