iCAGES：助力癌症個體化治療發展的大數據分析工具

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來自哥倫比亞大學醫學研究中心（Columbia University Medical Center, CUMC）的王凱教授及其團隊發布了一個旨在幫助癌症個體化治療的大數據分析工具，通過鑒定患者的驅動基因變異和快速尋找相應的藥物治療方案，讓醫生在面對疾病大數據時化繁為簡，優化診療方案。在所有同類分析工具當中，這是第一個具備簡潔友好界面的專業分析工具，使得臨床工作者不需要具備豐富的生物信息經驗即可使用。這項研究於2016年12月22日發表於Genome Medicine雜誌。

在分析結果方面，與現有的其它同類分析工具相比，這個被稱為iCAGES的新軟體從隨計抽選的一組包含驅動、非驅動基因的候選基因中正確鑒定驅動基因的成功率高達77%——相比之下，其他相似的軟體僅有51%的正確率。

大部分癌症的發生，都起因於體細胞遺傳突變或其它變異的累積——在過去若干年研究中，與癌症發病機制有關的致病變異分析已在大規模患者樣本中深入研究。然而，科研成果應用到臨床卻並不容易——癌症驅動基因具有明顯的個體差異性，不同患者攜帶不同的驅動基因變異，而臨床工作者恰恰缺少有效分析工具來分析和鑒定不同患者個體的驅動基因變異。「另一方面，面對數百種可能有效的藥物，即使知道了患者攜帶哪種基因變異，醫生也頭疼應該如何才能制定合理治療方案。」來自CUMC的基因組醫學研究所臨床信息學負責人、生物醫學信息學教授王凱教授一直關注著臨床醫生在基因組學方面的挑戰和困惑。

為了解決這一難題，王凱教授和他的團隊開發了這個名為integrated CAncer GEnome Score（iCAGES）的分析工具：首先對患者的全基因組數據和其腫瘤組織的基因數據進行比較分析，尋找可能導致癌症發生的變異；其次，將潛在致癌變異與已知致癌基因變異資料庫進行對比，通過生物信息分析、機器學習技術等方式來優化對比過程，最終鑒定最有可能的癌症驅動基因變異；在此基礎上，iCAGES從所有FDA批准的、或正在臨床試驗階段的癌症藥物治療手段中尋找最有可能匹配患者驅動基因變異的治療方案。從一開始的基因組數據分析到最終找到可行治療方案，iCAGES整個分析流程僅需約30分鐘——相比之下，傳統分析手段往往需要多個繁雜步驟和參數的人工設置，並且耗時數周才能得出最終結論。

王凱教授使用iCAGES對一例肺癌患者的基因組數據進行了回顧性分析。從129個潛在驅動基因變異中，iCAGES最終選定了ARAF這個基因，並由此在122個可能匹配的治療方案中選擇了索拉非尼（sorafenib）。雖然其主治醫生也得到了同樣的結論，但整個過程卻費時費力，包括邀請肺癌專家會診。「索拉非尼用藥後，患者有了明顯好轉。」王凱教授說，「值得注意的是，FDA尚未正式批准索拉非尼用於此類適應症。這意味著iCAGES也有助於尋找新治療手段、或者開拓現有FDA批准藥物的非適應症用藥。」

圖1. iCAGES對一名肺癌患者的基因組數據進行了回顧性分析，從而找到了其所攜帶的癌症驅動基因ARAF

除此之外，從各類癌症患者案例的實際分析結果來看，iCAGES無論是癌症驅動基因變異鑒定還是尋找針對性治療方案，都優於同類分析工具的表現。

「我們希望iCAGES能夠幫助臨床醫生更全面地受益於基因組學和疾病大數據領域的快速發展，從而令癌症個性化治療更進一步。」王凱教授提到他們這項研究的初衷時說道。

來源：哥倫比亞大學醫學研究中心新聞發布室的英文新聞

http://newsroom.cumc.columbia.edu/blog/2016/12/22/new-precision-medicine-tool-helps-optimize-cancer-treatment/

王凱教授 個人簡介

王凱教授本科畢業於北京大學生物化學系，博士畢業於美國華盛頓大學，曾在美國賓夕法尼亞大學與費城兒童醫院從事基因組學博士後研究,並在美國南加州大學Zilkha神經遺傳所擔任助理教授和副教授。現任美國哥倫比亞大學基因組醫學所擔任臨床信息學主任，兼任生物醫學信息學系副教授。王凱教授的學術專長在於開發生物醫學信息學的計算分析工具進行高通量基因組數據的深度挖掘，以及利用功能基因組學方法尋找神經遺傳疾病的致病基因與致病機理。在生物醫學信息學方面的代表性成果包括第一個應用了生物通道的方法去研究全基因組關聯的數據，發展了目前最流行的拷貝數變異軟體PennCNV，發展了高通量測序的黃金標準ANNOVAR軟體，輔助腫瘤精準醫療的軟體iCAGES，以及基於臨床表型的基因組分析軟體Phenolyzer。他發表了150餘篇文章，被引用20000餘次，其中包括多篇Nature, Science, American Journal of Human Genetics等國際頂尖刊物上的文章，涵蓋多個與人類遺傳學和基因組學相關的方向。王凱教授以北京希望組首席科學家的身份參與和主持了多項基於三代測序的課題，並於2016年作為通訊作者之一在《Nature Communications》雜誌發表第一個基於純三代組裝策略的亞洲人基因組接近完成圖 「華夏一號」。