一项新的研究详细阐述了增加癌症突变可能性的遗传因素
突变发生在个体的各种组织和器官中。体细胞突变发生在不会产生后代的细胞中，因此不会传递给后代。体细胞突变是由年龄、吸烟等众多因素引起的，是癌症的主要原因，也在其他疾病中发挥作用。
一个自然通讯由ICREA研究人员在生物医学研究所(IRB Barcelona)的Fran Supek博士和在基因组调控中心(CRG)的Ben Lehner博士领导的研究已经确定了遗传遗传特征，使个体倾向于在其组织中出现特定类型的体细胞突变。器官突变率高的人更有可能积累关键癌症的突变基因这可能会增加肿瘤形成的风险。
研究人员此前曾描述过使个体易患癌症的遗传机制，尽管许多肿瘤没有明确的遗传学解释。可想而知，癌症的风险可能是由不同类型的体细胞突变谱的变化引起的，体细胞突变是癌症的常见原因。
“在这项综合研究中，我们检查了在肿瘤中观察到的不同类型的DNA变化是否与许多不同基因的遗传变异有关。我们开发了一种方法，使我们能够识别42个基因，与15种不同的细胞机制相关，影响不同类型体细胞突变的风险。这可能有助于解释癌症易感性的风险，”Mischan Vali Pour博士解释道，他在Lehner博士和Supek博士的实验室担任博士生时领导了这项研究。
“虽然一些负责改变体细胞突变模式的基因的例子之前就已经知道了，比如易患乳腺癌的BRCA基因卵巢癌以及林奇综合征基因结肠癌巴塞罗那IRB基因组数据科学实验室负责人Fran Supek博士说:“我们现在发现许多其他基因也可以类似地影响体细胞突变积累。”
基于该研究的未来工作可能有助于评估罹患特定类型癌症的患者的遗传风险，从而制定个性化的预防方案和/或在疾病早期发现疾病。此外，正如巴塞罗那IRB最近的另一项研究显示的那样，癌症治疗可能通过体细胞突变签名实现个性化。
基因组的不稳定性和癌症的风险
大多数与突变产生有关的机制都与修复受损DNA的缺陷有关。这就导致了一种现象基因组不稳定性这种方法缩短了癌症驱动基因出现2到10个突变所需的时间，而这些突变通常是肿瘤发展所必需的。
此外，每一种已确定的机制都带来不同类型的突变，或在基因组的不同区域，因此，可能与特定器官的癌症发生有关。
统计和机器学习方法
为了做出这些预测，研究人员开发了一种基于统计基因组学和机器学习模型(所谓的“自动编码器”神经网络)的方法，该模型可以在复杂数据中找到模式。该研究分析了来自欧洲血统癌症患者的11000个基因组序列。
本研究的局限性之一是相关遗传因素的巨大变异性体细胞突变这些因素的患病率相对较低。现有的基因组序列数量限制了发现基因和基因之间联系的能力突变．获取非欧洲血统癌症患者的更多基因组数据可能会带来进一步的发现。
“随着越来越多的基因数据如果能够获得，就有可能发现癌症突变的其他遗传易感因素。我们在这里考虑的‘罕见’基因变异，虽然它们中的每一个都只存在于少数个体中，但在形成癌症基因组和可能的癌症风险方面，总体上是相当重要的，”CRG的基因系统实验室主任和系统生物学项目协调员Ben Lehner博士总结道。
进一步探索
