癌症背後誰在操控細胞功能？

世界上沒有兩片完全相同的樹葉，也沒有兩個完全相同的癌症。基因測序研究表明，肺癌患者平均每人突變數目接近5000 個，且每個人突變的組合都不同，每個患者的基因組都是特異的。中國有60 萬肺癌患者，其實更像60 萬種不同的疾病。

在人人談「癌」色變的時代，由於對其發病機理的科學認知有限，嚴重阻礙了腫瘤疾病的預判和診治。然而自精準醫療提出後，基因測序和數據分析技術的進步為腫瘤致病機理的深入研究提供了新的思路。越來越多技術手段被應用到癌症研究中，多項研究揭示三維基因組結構在腫瘤細胞的基因表達和功能調控中的重要作用。關於癌症背後誰在操控細胞功能調控的疑問，基因組的三維結構研究讓我們又有了新的發現。

基因組的三維結構與癌症

大量研究表明，癌症的發生髮展與三維基因組結構異常有關，基因的缺失、易位、DNA拷貝的獲得和丟失都會讓染色體非常的混亂[1]。在我們已經了解基因組序列在癌症中是如何突變的信息後，研究熱點開始逐步轉向關注三維基因組如何參與癌症的發生和發展。

圖1 非編碼區域拷貝數異常導致致癌基因的過度表達

作為三維基因組學研究的利器，Hi-C測序技術近年來被廣泛應用於腫瘤三維結構的研究，小編今天匯總了Hi-C技術在腫瘤三維基因組研究中的案例分享給大家，希望能為腫瘤研究的小夥伴們提供參考~

癌症中三維基因組的異常結構

1 | 多發性骨髓瘤[2]

樣本：骨髓瘤細胞系RPMI-8226和U266，正常B細胞GM12878

多組學關聯：Hi-C、WGS、RNA-seq、ChIP-seq

主要結論：

• 癌症三維基因組需要校正拷貝數的影響。
• 癌症基因組上存在大量染色體之間的相互作用的熱點，這些熱點反映了兩個位點發生了易位。
• 拷貝數變異發生的邊界與TAD的邊界趨向重合。

圖2 拷貝數變異斷裂位點與TAD邊界容易重合

2 | 睾丸生殖細胞瘤[3]

樣本：睾丸生殖細胞瘤（TGCT）細胞系NTERA2

多組學關聯：Hi-C、3C、GWAS、RNA-seq、ChIP-seq

主要結論：

• 通過GWAS與已發表SNPs數據確認19個新的TGCTs 風險SNPs，將與睾丸癌相關的基因變化標誌（包括SNPs和候選因果基因）增至44個。
• 許多基因變異通過干擾細胞內基因活化製造睾丸癌發病風險，那些容易受影響的基因可能參與了染色體穩定，或是與KIT癌基因（KIT–MAPK信號通路）有交互作用。

圖3 風險位點的Hi-C loop分析

3 | 結直腸癌[4]

樣本：結直腸癌（CRC）細胞系 LS174T、LoVo、Colo205

多組學關聯： Capture Hi-C、RNA-seq

主要結論：

通過捕獲Hi-C技術，對14個結直腸癌風險位點進行互作分析，鑒定這些風險位點與重要的遠距離互作元件間的順式和反式相互作用。

圖4 捕獲區域內的相互作用熱圖

4 | 乳腺癌[5]

樣本：乳腺癌細胞系MCF-7和乳腺上皮細胞系MCF-10A

多組學關聯：Hi-C、RNA-seq

主要結論：

• 小染色體中（16-22號染色體）MCF-10A細胞系中有較強的基因相互作用。
• MCF-10A、MCF-7染色體中部分A/B compartment結構發生傳化，這些轉化區域中的很多基因和癌症重要通路WNT相關。
• 鑒定TAD邊界，發現乳腺癌細胞系特有的TAD邊界。

圖5 A/B compartment 差異分析

5 | 前列腺癌[6]

樣本：正常前列腺上皮細胞PrEC和2個前列腺癌細胞系PC3、LNCap

多組學關聯：Hi-C、RNA-seq、ChIP-seq

主要結論：

• 前列腺癌細胞中，TADs 更小，數量增多。
• 包含TP53基因座的片段的缺失促進形成了新的TAD結構。
• 癌細胞特有的TAD邊界富含CTCF和H3K4me3。

圖6 健康細胞系和癌細胞系染色體互作熱圖

腫瘤Hi-C研究思路

為了方便大家參考，整理了一套腫瘤Hi-C研究思思路。

1. 材料選擇：疾病細胞/組織、正常細胞/組織

2. 測序策略：建議解析度5-40kb，Illumina PE150測序

3. 多組學策略：RAN-seq、ChIP-seq、WGS、ATAC-seq

4. 研究思路：

圖7 腫瘤Hi-C多組學研究策略

人類基因組的 DNA 序列中蘊藏著遠超出我們所想像的信息，三維基因組技術極大地促進了對癌症和複雜疾病的研究，但我們對人類三維基因組結構的認識才剛剛起步，更多科學的寶藏正等待科研工作者們去挖掘。Hi-C研究一小步，精準醫療一大步~

參考文獻

[1] Beroukhim R, Zhang X, Meyerson M, et al. Copy number alterations unmasked as enhancer hijackers[J]. Nature Genetics, 2016, 49 (1) :5

[2] Wu P, Li T, Li R, et al. 3D genome of multiple myeloma reveals spatial genome disorganization associated with copynumber variations[J]. Nature Communications, 2017, 8 (1).

[3] K Litchfield, M Levy, G Orlando, et al. Identification of 19 new risk loci and potential regulatory mechanisms influencing susceptibility to testicular germcell tumor[J]. Nature Genetics, 2017, 49 (7) :1133-1140

[4] Mifsud B, Tavares-Cadete F, Young A N, et al. Mapping long-range promoter contacts in human cells with high-resolution capture Hi-C[J]. Nature Genetics, 2015, 47.

[5] Barutcu AR, Lajoie BR, Mccord RP, et al. Chromatin interaction analysis reveals changes in small chromosome and telomere clustering between epithelial and breast cancer cells[J]. Genome Biology, 2015, 16 (1) :1-14

[6] 6.Phillippa C. T, Joanna AK, Aaron T.L. L, et al. Three-dimensional disorganization of the cancer genome occurs coincident with long-range genetic and epigenetic alterations[J]. Genome Biology, 2015.26:719–731.

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