がんゲノム配列

がんゲノム配列決定とは、単一、同種または異種のがん細胞群の全ゲノム配列決定です。がん細胞の DNA または RNA 配列を特徴付け、識別するための生化学実験方法です。

J. Craig Venter氏^[1]やJames D. Watson氏^[2]のWGシーケンシングプロジェクトなど、通常は血液細胞からの全ゲノム（WG）シーケンシングとは異なり、唾液、上皮細胞、または骨がんゲノムシーケンシングでは、原発性腫瘍組織、隣接または遠位の正常組織、線維芽細胞/間質細胞などの腫瘍微小環境、または転移性腫瘍部位の直接シーケンシングが含まれます。

全ゲノム配列解析と同様に、この技術から生成される情報には、ヌクレオチド塩基（DNA または RNA）の識別、コピー数と配列の変異、突然変異の状態、染色体転座や融合遺伝子などの構造変化が含まれます。

がんゲノムのシーケンシングはWGシーケンシングに限定されず、エクソーム、トランスクリプトーム、マイクロノームシーケンシング、エンドシーケンスプロファイリングも含まれます。これらの方法は、遺伝子発現、miRNA発現を定量化し、シーケンスデータに加えて 選択的スプライシングイベントを特定するために使用できます。

がんゲノムの配列解析に関する最初の報告は 2006 年に発表されました。この研究では、11 の乳がんと 11 の大腸がんの 13,023 の遺伝子が配列解析されました。^[3]その後のフォローアップが 2007 年に発表され、同じグループが 5,000 を超える遺伝子と約 8,000 の転写産物種を追加して、11 の乳がんと大腸がんのエクソームを完成させました。[ ^{4]配列解析された最初のがんゲノム全体は、2008 年 11 月に Ley}ら によって細胞遺伝学的に正常な急性骨髄性白血病から得られました。 ^[5]最初の乳がん腫瘍は2009 年 10 月にShahらによって、^最初の肺がんと皮膚がんは2010 年 1 月にPleasanceらによって、最初の前立腺腫瘍は2011 年 2 月にBerger らによって配列解析されました。^{[9 ]}

歴史的に、がんゲノム配列決定の取り組みは、トランスクリプトームベースの配列決定プロジェクトと DNA 中心の取り組みに分かれてきました。

がんゲノム解剖プロジェクト（CGAP）は、腫瘍細胞内のRNA転写産物の配列を記録することを目的として、 1997年に初めて資金提供されました^{[10] 。 [11]}技術の進歩に伴い、CGAPは目標を拡大し、がん組織、前がん組織、正常組織の遺伝子発現プロファイルの決定も含めるようになりました^{[12] 。}

CGAPは2003年に癌発現配列タグの最大の公開コレクションを公開しました。^[13]

サンガー研究所の 癌ゲノムプロジェクトは、2005年に初めて資金提供を受け、DNA配列の解析に重点を置いています。このプロジェクトでは、癌の原因となる遺伝子の調査結果^[14]と、癌に関係する遺伝子の全ゲノム再配列スクリーニング結果を多数発表しています。 ^[15]

国際がんゲノムコンソーシアム（ICGC）は、さまざまな研究グループから入手可能なゲノム、トランスクリプトミクス、エピジェネティクスのデータを統合することを目的として2007年に設立されました。[ ^{16] [17]} 2011年12月現在、ICGCには45のプロジェクトが含まれており、2,961のがんゲノムのデータが利用可能です。^[16]

正常細胞を癌細胞に変化させる腫瘍形成のプロセスには、一連の複雑な遺伝的およびエピジェネティックな変化が伴います。^{[18] [19] [20]}これらすべての変化の特定と特徴付けは、さまざまな癌ゲノム配列決定戦略を通じて達成できます。

がんゲノム配列の威力は、がんと患者の多様性にあります。ほとんどのがんにはさまざまなサブタイプがあり、これらの「がん変異体」と組み合わさって、ある個人と別の個人のがんサブタイプの違いが生まれます。がんゲノム配列により、臨床医や腫瘍医は、がんを発症するために患者が受けた特定の独自の変化を特定できます。これらの変化に基づいて、個別化された治療戦略を実施できます。^{[21] [22]}

がんによる死亡やがん治療の失敗に大きく寄与しているのは、細胞遺伝学的レベルでのクローン進化であり、例えば急性骨髄性白血病（AML）に見られる。^{[23] [24]} 2011年に発表されたネイチャー誌の研究では、ディンらは、共通の変異変化を特徴とする細胞分画を特定し、治療前と治療後の特定の腫瘍と、一人の個人の正常血液の異質性を示した。^[25]

これらの細胞分画は、がんゲノムの配列解析によってのみ特定可能であり、配列解析によって得られる情報と、1 人の個人における腫瘍の複雑さと異質性を示しています。

個人の癌の完全な特徴付けに焦点を当て、シーケンシングを多用する 2 つの主なプロジェクトには、ウェルカム トラスト サンガー研究所を拠点とする癌ゲノム プロジェクトと、国立癌研究所 (NCI) と国立ヒトゲノム研究所 (NHGRI) が資金提供している癌ゲノム アトラスがあります。これらの取り組みと連携して、国際癌ゲノム コンソーシアム(より大規模な組織) は、世界をリードする癌およびゲノム研究者間のコラボレーションのフォーラムを提供する自主的な科学組織です。

がんゲノムプロジェクトの目標は、ヒトのがんの発症に重要な配列変異と突然変異を特定することです。このプロジェクトでは、ヒトゲノム内のすべての遺伝子のコーディング遺伝子と隣接するスプライスジャンクションを体系的にスクリーニングし、ヒトのがんにおける後天性突然変異を探します。これらのイベントを調査するために、発見サンプルセットには、原発腫瘍、正常組織（同じ個人から）、およびがん細胞株からの DNA が含まれます。このプロジェクトのすべての結果は統合され、COSMIC がんデータベースに保存されます。COSMIC には、科学文献で公開された突然変異データも含まれています。

TCGA は、大規模なゲノム配列解析技術を含むゲノム解析技術を通じて癌の分子的基礎を理解するための複数の機関による取り組みです。数百のサンプルが収集され、配列が決定され、分析されています。現在収集されている癌組織には、中枢神経系、乳房、胃腸、婦人科、頭頸部、血液、胸部、泌尿器科が含まれます。

TCGA 研究ネットワークの構成要素には、バイオスペシメン コア リソース、ゲノム特性評価センター、ゲノム シーケンシング センター、プロテオーム特性評価センター、データ調整センター、ゲノム データ解析センターが含まれます。各がん種は、包括的なゲノム特性評価と解析を受けます。生成されたデータと情報は、プロジェクトの TCGA データ ポータルから無料で入手できます。

ICGCの目標は、「世界中で臨床的および社会的に重要な50種類の腫瘍タイプおよび/またはサブタイプにおけるゲノム、トランスクリプトーム、エピゲノムの変化の包括的な説明を得ること」です。^[16]

がんゲノムのシーケンシングには、全ゲノムシーケンシングと同じ技術が利用されています。シーケンシングの歴史は長い道のりを歩んできましたが、1977年に2つの独立したグループ、フレデリック・サンガーの酵素ジドキシDNAシーケンシング技術^[26]とアレン・マクサムとウォルター・ギルバートの化学分解技術^[27]によって始まりました。これらの画期的な論文に続いて、20年以上経って「第2世代」の高スループット次世代シーケンシング（HT-NGS）が誕生し、2010年には「第3世代HT-NGS技術」が続きました。^[28]右の図は、第2世代と第3世代のHT-NGSシーケンシングに関与する一般的な生物学的パイプラインと企業を示しています。

3 つの主要な第 2 世代プラットフォームには、Roche/454 Pyro-sequencing、ABI/SOLiD sequencing by ligation、およびIllumina のブリッジ増幅シーケンス技術が含まれます。3 つの主要な第 3 世代プラットフォームには、Pacific Biosciences Single Molecule Real Time (SMRT) sequencing、Oxford Nanopore sequencing、およびIonconductor sequencingが含まれます。

あらゆるゲノム配列決定プロジェクトと同様に、配列決定する染色体の表現を形成するために、読み取りを組み立てる必要があります。がんゲノムの場合、これは通常、読み取りをヒト参照ゲノムに合わせることによって行われます。

非癌細胞でも体細胞変異が蓄積されるため、どの変異が癌に特有であるかを発見するためには、腫瘍の配列を対応する正常組織と比較する必要があります。白血病などの一部の癌では、癌サンプルを正常組織と一致させることは現実的ではないため、別の非癌組織を使用する必要があります。^[25]

腫瘍におけるすべての体細胞変異を発見するには、腫瘍ゲノムとそれに対応する正常組織の30倍の配列解析が必要であると推定されている。^[29]比較すると、ヒトゲノムの原案では約65倍の解析範囲であった。^[30]がんにおける体細胞変異検出のさらなる改善を促進するために、シーケンシング品質管理フェーズ2コンソーシアムは、がん変異検出のベンチマークのためのコミュニティ参照サンプルおよびデータセットとして、腫瘍と正常細胞のペアを確立した。^[31]

がんゲノム配列解析の主な目的は、ドライバー変異を特定することです。ドライバー変異とは、細胞内の変異率を高め、腫瘍の進化と転移を早める遺伝子変化のことです。[ ^{32] DNA配列のみからドライバー変異を特定することは困難ですが、ドライバー変異は腫瘍間で最も一般的に共有される変異であり、既知のがん遺伝子の周りに集まり、非サイレントである傾向があります。 [29]}病気の進行に重要ではないパッセンジャー変異は、ゲノム全体にランダムに分布しています。平均的な腫瘍には約80の体細胞変異があると推定されており、そのうち15未満がドライバーであると予想されています。^[33]

パーソナルゲノミクス解析には、検出された変異遺伝子のさらなる機能的特徴付けと、腫瘍の起源と進行に関する基本モデルの開発が必要である。この解析は、薬理学的治療の推奨を行うために使用できる。^{[21] [22]} 2012年2月現在、これは癌治療に対するパーソナルゲノミクスアプローチを評価するために設計された臨床試験の患者に対してのみ行われている。^[22]

乳がんおよび大腸がんにおける体細胞変異の大規模スクリーニングでは、多くの低頻度変異がそれぞれ細胞の生存に小さな貢献をしていることが示されました。^[33]細胞の生存が影響の小さい多くの変異によって決定される場合、ゲノム配列決定によって抗がん剤の単一の「アキレス腱」ターゲットが発見される可能性は低いです。しかし、体細胞変異は限られた数のシグナル伝達経路に集中する傾向があり、^{[29] [33] [34]}潜在的な治療ターゲットです。

がんは不均一な細胞集団です。腫瘍全体から配列データを取得すると、細胞間の配列や発現パターンの違いに関する情報が失われます。^[35]この問題は単一細胞解析によって改善できます。

薬剤耐性を含む腫瘍の臨床的に重要な特性は、単一の変異ではなく、ゲノムの大規模な再編成によって引き起こされることがあります。^[36]この場合、一塩基変異に関する情報の有用性は限られます。^[35]

がんゲノム配列解析は、まれな腫瘍や新しい腫瘍の患者に臨床的に重要な情報を提供するために使用できます。配列情報を臨床治療計画に翻訳することは非常に複雑で、さまざまな分野の専門家が必要であり、効果的な治療計画につながるとは限りません。^{[21] [22]}

インシデンタロームとは、研究対象の癌とは関係のないゲノム変異の集合である。^[37] （この用語は、偶然に全身画像診断で検出された腫瘍や腫瘍を指す「インシデンタローム」という名前をもじったものである）。 ^[38]このような変異が検出されると、さらなる検査や生活習慣の管理などの追加措置が必要になる場合がある。^[37]

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• フランシス・S・コリンズとアンナ・D・バーカー「癌ゲノムのマッピング」サイエンティフィック・アメリカン、2007年2月