日前，《科學》雜志刊登了瑞典科學家的重磅成果——全球首份癌癥病例圖譜“Atlas”。據悉，該圖譜將單個基因的全基因組效應映射到腫瘤生長上。 通過揭示腫瘤中的基因組改變，已經鑒定了癌癥的分子亞型，這正在改善患者的診斷和治療。

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日前，《科學》雜志刊登了瑞典科學家的重磅成果——全球首份癌癥病例圖譜“Atlas”。據悉，該圖譜將單個基因的全基因組效應映射到腫瘤生長上。 通過揭示腫瘤中的基因組改變，已經鑒定了癌癥的分子亞型，這正在改善患者的診斷和治療。

Uhlen等人開發了一種基于計算機的建模方法來檢查近8000名患者的不同癌癥類型。他們提供開放獲取資源，探索特定基因的表達如何影響17種不同類型癌癥患者的生存。 有超過90萬患者生存情況可用，包括結腸癌，前列腺癌，肺癌和乳腺癌的腫瘤。 該交互式數據集還可用于產生個性化的患者模型，以預測代謝變化如何影響腫瘤生長。

研究人員表示，該圖譜使用轉錄組學和基于抗體的分析來為癌癥精密醫學提供獨立的資源。結果利用公共資源的大型系統生物學研究的力量，使用基因組大小的代謝模型，癌癥患者被證明具有廣泛的代謝異質性，強調需要精確和個性化的藥物用于癌癥治療。

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該資源有90多萬個Kaplan-Meier圖，可以探索影響主要癌癥臨床結局的具體基因，為進一步深入研究納入癌癥系統級分析鋪平了道路。所提供的所有數據均可在交互式開放式訪問數據庫（www.proteinatlas.org/pathology）中獲得，以便全面探索個別蛋白質對主要人類癌癥臨床結局的影響。

研究人員表示，他們使用超級計算機，分析了8000種腫瘤樣本中的17種主要類型的人類癌癥，并使用RNA測序方法，了解基因在受癌癥影響時發生的變化，積極尋求“基因突變導致的基因組整體變化”。 使用基因組大小的代謝模型，我顯示癌癥患者具有廣泛的代謝異質性，突出了精確和個性化的藥物治療癌癥的需要。 所有數據都在交互式開放獲取數據庫（www.proteinatlas.org/pathology）中提供，以便全面探索個別蛋白質對臨床結果的影響。

據《麻省理工技術評論》雜志官網等外媒報道，Atlas圖譜可開放獲取，仍在繼續努力收集公共數據，目標是收集可用于開發癌癥藥物和診斷方法的實用信息，比如疾病標志物等。（吳茜茜編譯）