癌症是一种基因病，由体细胞癌基因突变引起。早在2001年对首个人类基因组进行测序后，肿瘤的全面基因组表征就成为癌症研究人员的一个主要目标。从那时起，测序技术和分析工具取得的进展使得这个研究领域蓬勃发展。

2月5日，Nature杂志及其子刊同期发表了20余篇关于癌症研究的文章，由来自37个国家、1300多名科学家和临床医生组成的国际团队完成了迄今为止最全面的癌症基因组研究，显著提高了我们对癌症的基本认识，并为癌症的诊断和治疗指明了新的方向。

图片来源：Nature

主导该研究的是ICGC/TCGA全基因组泛癌分析（PCAWG）项目，简称泛癌项目。该项目分析了38种不同肿瘤类型的2600多个基因组，创造了巨大的原发癌基因组资源。

知识卡：

2006年，美国国家癌症研究所和国家人类基因组研究所开启了癌症基因组图谱计划（The Cancer Genome Atlas Program，TCGA）。该计划涵盖了33种癌症类型，包括超过2万个癌症及正常组织的分子特征。经过12年的发展，TCGA产生了包括基因组、表观组、转录组和蛋白质组的海量数据。

随着TCGA的发展以及各种关于癌症研究的深入，人们逐渐认识到详细记录癌症的每一个突变是可行的。于是在2008年，全球癌症基因组协会建立了国际癌症基因组联盟（International Cancer Genome Consortium，ICGC）。ICGC的目标是系统性记录各种常见癌症中的突变，其成立初期计划投资10亿美元，用10年时间详尽、深入研究可导致癌症的变异基因，集世界各国和地区的科学家之力，绘制完整的人类癌症基因图谱，是一项与人类基因组计划具有同等重要意义的研究计划。

全基因组泛癌分析（Pan-Cancer Analysis of Whole Genomes，PCAWG）研究是一项国际合作项目，旨在确定ICGC的2600多个癌症全基因组的常见突变模式。在先前研究癌症编码区的基础上，本项目探讨了编码区和非编码区中体细胞和种系变异的性质及后果，特别关注了顺式调控位点、非编码RNA以及大规模结构变异。

先前的研究集中在编码蛋白质的基因组的1%，如果以绘制地图作比方，类似于绘制了大陆海岸线。而泛癌项目对剩下的99%的基因组进行了更详细的探索，包括控制基因开关的关键区域，类似于绘制了大陆的内部。

泛癌项目为癌症基因组学研究提供了全面的资源，包括原始基因组测序数据、癌症基因组分析软件和探索泛癌项目数据各个方面的多个交互网站。该项目也扩展了包括云计算在内的先进癌症基因组分析方法，发现了癌症生物学的新知识，证实了先前研究的重要发现。

在Nature及其子刊上发表的21篇论文中，泛癌项目主要汇报了以下几个要点：

1. 癌症基因组是有限的、已知的，但非常复杂。通过将整个癌症基因组的测序与分析工具相结合，可以描述在癌症中发现的每一种基因变化、产生这些突变的所有过程，甚至癌症生命史中关键事件的顺序。

2. 研究人员几近对所有与癌症有关的生物通路进行了分类，并对它们在基因组中的作用有更全面的了解。几乎所有被分析的癌症中都发现了至少一种因果突变，并且发现产生突变的过程有很大的不同——从单个DNA碱基的变化到整个染色体的重组。基因组中控制基因开关的多个新区域被确定为致癌突变的靶点。

3. 通过一种新的“碳年代测定（carbon dating）”方法，在肿瘤出现前几年，有时甚至数十年，就有可能识别出突变。理论上，这为早期癌症检测打开了一扇机会之窗。

4. 根据整个基因组中看到的基因变化模式，可以准确识别肿瘤类型，这在常规临床试验无法识别的情况下，可能有助于诊断患者的癌症类型。对确切肿瘤类型的了解也有助于制定治疗方案。

泛癌项目指导委员会成员、英国Wellcome Sanger研究所癌症、衰老和体细胞突变负责人Peter Campbell博士说：“这项工作有助于解决一个长期存在的医学难题，即为什么两个看似患有同一种癌症的病人在同一种药物治疗中会出现差异巨大的结果。我们的研究证明，这些不同表现的原因都写在DNA上。每个癌症患者的基因组都是独一无二的，但存在一些DNA模式重复，因此通过足够大的研究，我们可以确定所有这些模式，以优化诊断和治疗。”

泛癌项目指导委员会成员、麻省理工学院和哈佛大学Broad研究所病理学教授Gad Getz博士说：“随着测序成本的持续下降和全球患者基因组数据积累的增加，在这个项目中进行的综合分析将成为未来工作的模板，并将有助于癌症的新发现。”

AbbVie首席科学官、ICGC创始人Tom Hudson博士表示：“这一项目的完成标志着十多年来在研究癌症基因组方面的开创性工作达到了顶点。当我们在2007年启动ICGC时，这种规模的倡议是前所未有的。我很高兴科学界齐心协力进行这项全面的研究，这提高了我们对癌症的认识，促进了抗癌新药的开发。”

总结来说，本次披露的科研成果揭示了大规模结构突变在癌症中所发挥的广泛作用， 在基因调控区域找到了新的癌症相关突变，推断了多种类型肿瘤的进化，阐明了体细胞突变和转录组之间的相互作用，研究了种系遗传变异在调控突变过程中的作用，并同时展示了研究所用的数据、工具和其他资源，这对于想要进一步探索的研究者来说也是非常有帮助的。

最后，附上ICGC/PCAWG 联盟的数据资源和软件工具访问链接：

在线资源

PCAWG Landing Page

https://dcc.icgc.org/pcawg

ICGC Data Portal

https://dcc.icgc.org

Cancer Genome Collaboratory

https://cancercollaboratory.org/

The Bionimbus Protected Data Cloud

https://bionimbus-pdc.opensciencedatacloud.org

UCSC Xena

https://pcawg.xenahubs.net

Expression Atlas

https://www.ebi.ac.uk/gxa/experiments?experimentSet=Pan-Cancer

PCAWG-Scout

http://pcawgscout.bsc.es/

Chromothripsis Explorer http://compbio.med.harvard.edu/chromothripsis/

Cancer LncRNA Census

https://www.gold-lab.org/clc

软件工具

PCAWG Core Pipelines https://dockstore.org/organizations/PCAWG/collections/PCAWG

Overture Suite

https://www.overture.bio/

Butler

https://github.com/llevar/butlerl

SVClone

https://github.com/mcmero/SVclone

DriverPower

https://github.com/smshuai/DriverPower

TrackSig

https://github.com/morrislab/TrackSig

参考资料：

1# Global genomics project unravels cancer’s complexity at unprecedented scale （来源：Nature）

2# Unprecedented exploration generates most comprehensive map of cancer genomes to date （来源：EurekAlert）

3# Pan-Cancer Analysis of Whole Genomes. https://www.nature.com/collections/afdejfafdb （来源：Nature）

新靶点

NKG2A | GARP | CD22 | LIF | CDK2 | WWP1 | VCAM1 | Flower | CD24 | Gingipains | DES1 | GPR139 | DHX37 | CXCL10-CXCR3轴 | 628个靶点 | CA19-9 | PTPN2

新疗法

新机制

流行病学

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2600多个基因组！Nature发布迄今最全癌症基因图谱，有望提前数十年识别出肿瘤突变

癌症是一种基因病，由体细胞癌基因突变引起。早在2001年对首个人类基因组进行测序后，肿瘤的全面基因组表征就成为癌症研究人员的一个主要目标。从那时起，测序技术和分析工具取得的进展使得这个研究领域蓬勃发展。

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