The Cancer Genome Atlas (TCGA ) is a project to catalogue the genomic alterations responsible for cancer using genome sequencing and bioinformatics .[ 1] [ 2] The overarching goal was to apply high-throughput genome analysis techniques to improve the ability to diagnose, treat, and prevent cancer through a better understanding of the genetic basis of the disease.
TCGA was supervised by the National Cancer Institute 's Center for Cancer Genomics and the National Human Genome Research Institute funded by the US government. A three-year pilot project, begun in 2006, focused on characterization of three types of human cancers: glioblastoma multiforme , lung squamous carcinoma, and ovarian serous adenocarcinoma .[ 3] In 2009, it expanded into phase II, which planned to complete the genomic characterization and sequence analysis of 20–25 different tumor types by 2014. Ultimately, TCGA surpassed that goal, characterizing 33 cancer types including 10 rare cancers.[ 4] [ 5]
The project initially set out to collect and characterize 500 patient samples, more than most genomics studies of its time, and used a variety of different molecular techniques. Techniques included gene expression profiling , copy number variation profiling, SNP genotyping , genome wide DNA methylation profiling, microRNA profiling, and exon sequencing . With restraints of nascent technology and costs at the start of the project, many array-based technologies and limited targeted gene sequencing were performed. During phase II, TCGA was able to begin performing whole exome sequencing and whole transcriptome sequencing on all cases, and whole genome sequencing on 10% of the cases used in the project.
Goals The goal of TCGA's pilot project was to establish an infrastructure to collect, molecularly characterize, and analyze 500 cancers and matched controls. The work required extensive cooperation among a team of scientists from various institutions and assessment of multiple burgeoning high-throughput technologies. TCGA wanted to not only generate high-quality and biologically meaningful genomic data, but also make that data freely available to the cancer research community.[ 6]
パイロット段階では、膠芽腫(GBM)、高悪性度漿液性卵巣腺癌、肺扁平上皮癌の3種類の腫瘍が調査されました。パイロット段階の成功を受けて、TCGAは取り組みを拡大し、さらに多くの癌の種類を特徴づけ、癌研究のさらなる発見のための豊富で大規模なゲノムデータセットを提供するようになりました。
管理 TCGAは、米国国立がん研究所(NCI)と米国国立ヒトゲノム研究所(NHGRI)の科学者および管理者によって共同で運営されていました。2009年10月にTCGAがパイロット段階からフェーズIIに拡大された際、NCIはプロジェクトの管理を支援するためにTCGAプログラムオフィスを設立しました。ジャン・クロード・ゼンクルーゼン氏は、2013年8月から同オフィスのディレクターを務めています。
TCGAプログラムオフィスは、6つのゲノム特性評価センター、7つのゲノム解析センター、バイオサンプルコアリソース、データ調整センターの運営、および3つのゲノムシーケンスセンターで行われたプロジェクトのためのシーケンスの約3分の1を担当しました。[ 7 ] さらに、TCGAプロジェクトオフィスは、TCGAのための組織の収集を調整する責任を負っていました。NHGRIのプロジェクトマネージャーであるキャロリン・ハッターは、ゲノムシーケンスセンターでのシーケンスの3分の2を指揮しました。
NCIとNHGRIのチームメンバー、そして本プロジェクトから資金提供を受けた主任研究者らが運営委員会を構成した。運営委員会はプロジェクトの科学的妥当性を監督する役割を担い、NCI/NHGRIの管理チームは、プロジェクトの科学的進捗状況と目標が達成され、プロジェクトが予定通りかつ予算内で完了し、プロジェクトの様々な構成要素が連携して機能するように努めた。
組織蓄積 組織の要件は、組織の種類と癌の種類によって異なりました。プロジェクトの疾患ワーキンググループの疾患専門家は、米国で「標準治療」として収集される典型的な組織サンプルの特性と、TCGA が組織を最適に利用する方法を定義するのに役立ちました。たとえば、脳疾患 ワーキンググループは、50% を超える壊死を 含むサンプルはTCGA には適さないこと、腫瘍の生存部分に 80% の腫瘍核が必要であることを決定しました。TCGA は、あらゆる種類の腫瘍からサンプルを収集するための出発点として、最小 200 mg のサイズ、80% 以上の腫瘍核、および一致する生殖細胞系DNA 源 (血液または 精製 DNA など) を含むいくつかの一般的なガイドラインに従いました。[ 8 ] さらに、TCGA に組織を提出する機関は、疾患ワーキンググループによって定義された最小限の臨床データセット、機関の IRB によって承認された署名済みの同意書、および TCGA との物質移転契約を含める必要がありました。
2009年、NCIは、NCI調達局を通じて組織収集やその他のさまざまな活動に資金を提供するため、サイエンス・アプリケーションズ・インターナショナル・コーポレーション(SAIC)とのNCIの「プライム契約」からARRAの約1億3000万ドルを取り崩した。NCIは、「見積依頼書」(RFQ)と「提案依頼書」(RFP)を使用して、それぞれ発注書と契約書を作成し、4200万ドルを組織収集に充てた。RFQは主に既存のバンクからの過去のサンプルの収集に使用され、RFPは将来のサンプルの収集に使用された。TCGAは2013年12月に約2万個の生体試料の収集を完了した。[ 9 ]
TCGAにサンプルを提供した機関は報酬を受け取り、サンプルから生成された分子データへの先行アクセス権を得るとともに、TCGA固有識別子と各機関の固有識別子とのリンクを維持しました。これにより、サンプル提供機関は自らのサンプルに関する臨床データに遡ってアクセスし、TCGAサンプルに関する同様のデータを持つ他の機関と共同研究を行うことが可能となり、結果分析の精度が向上しました。
組織 TCGA は、データの生成と分析のために資金提供を受けたさまざまなタイプのセンターを管理していました。TCGA は、バイオインフォマティクス発見に多大なリソースを投入した NIH から資金提供を受けた最初の大規模ゲノムプロジェクトでした。NCI は、TCGA の割り当て資金の 50%、年間約 1200 万ドルをバイオインフォマティクス発見の資金提供に充てています。ゲノム特性センターとゲノムシーケンスセンターがデータを生成しました。2 つの独立したゲノムデータ解析センターが、バイオインフォマティクス発見のためにデータを利用しました。2 つのセンターは患者サンプルから生体分子を分離するために資金提供を受け、1 つのセンターはデータを保存するために資金提供を受けています。このワークフローは長年にわたって進化し、現在では NCI のゲノム特性パイプラインとして知られています。[ 10 ]
生体試料コアリソース バイオサンプルコアリソース(BCR)は、組織供給源から送られてくる組織の品質と量を検証し、サンプルからDNAとRNAを分離し、これらの生体分子の品質管理を行い、処理済みのサンプルをGSCとGCCに送る責任を負っていました。国際ゲノミクスコンソーシアムは、パイロットプロジェクトのためにBCRを開始する契約を獲得しました。本格的なプロジェクトの開始時には、NCIから資金提供を受けたBCRが2つありました。ナショナルワイド小児病院 と国際ゲノミクスコンソーシアムです。BCRは2010年に再競争され、ナショナルワイド小児病院が契約を獲得しました。[ 11 ]
ゲノムシーケンスセンター 3つのゲノムシーケンスセンター(GCC)は、NCIとNHGRIの共同出資によって設立されました。ブロード研究所 、ワシントン大学マクドネルゲノム研究所、そして ベイラー医科大学です 。これら3つのシーケンスセンターはすべて、サンガーシーケンスから次世代シーケンス(NGS)へと移行しました。様々なNGS技術が同時にテストされ、導入されました。
ゲノム特性解析センター 米国国立がん研究所(NCI)は、ブロード研究所、ハーバード大学、ノースカロライナ大学、MDアンダーソンがんセンター 、ヴァン・アンデル研究所、ベイラー医科大学、ブリティッシュコロンビアがんセンターの7つのゲノム解析センターに資金を提供した。
データ調整センター データ調整センター (DCC) は TCGA データの中央リポジトリでした。また、TCGA データベースに入力されるデータの品質管理も担当していました。DCC は、ユーザーが処理済みの TCGA データにアクセスできる TCGA データ ポータルも管理していました。この作業は、SRA International 社のバイオインフォマティクス科学者と開発者によって契約に基づいて実施されました。ただし、DCC は生のシーケンス データをホストしていませんでした。NCI のCancer Genomics Hub (CGHub) は、シーケンス関連データの保存、カタログ化、およびアクセス用の安全なリポジトリでした。この作業は、カリフォルニア大学サンタクルーズ校 ゲノム研究所の科学者とスタッフによって実施されました。2017 年以降、すべてのタイプのデータは NCI の Genomic Data Commons に移動されました。[ 12 ]
ゲノムデータ解析センター NCI/NHGRIの資金提供を受けた7つのゲノムデータ解析センター(GDAC)は、すべての特性解析センターとシーケンスセンターのデータ統合、およびTCGAデータの生物学的解釈を担当しました。GDACには、ブロード研究所、ノースカロライナ大学、オレゴン健康科学大学、カリフォルニア大学サンタクルーズ校、MDアンダーソンがんセンター、メモリアル・スローン・ケタリングがんセンター 、およびシステム生物学研究所が 含まれていました。これら7つのGDACは協力して、統合データ解析パイプラインを開発しました。
研究対象として選択された癌の種類 TCGAが研究対象とする腫瘍の予備リストは、SEERがん統計ウェブサイトから発生率と生存率の統計データを収集して作成されました。さらに、TCGAは補助療法に先立って切除を行うことが標準治療となっている腫瘍タイプを対象としていたため、上位25種類の腫瘍タイプを選択する際には、米国の現在の「標準治療」も考慮されました。サンプルの入手可能性も、どの腫瘍タイプを研究対象とするか、また腫瘍プロジェクトを開始する順序を決定する上で重要な役割を果たしました。がんの種類が一般的であればあるほど、研究用のサンプルが迅速に収集される可能性が高くなります。この結果、大腸がん、肺がん、乳がんなどの一般的な腫瘍タイプが、希少な腫瘍タイプよりも先にプロジェクトに取り込まれることになりました。
TCGAが研究対象として選択した癌の種類には、肺扁平上皮癌 、腎乳頭癌 、淡明細胞腎癌 、乳管癌 、腎細胞癌 、子宮頸癌 (扁平上皮)、結腸腺癌 、胃腺癌 、直腸癌 、 肝細胞癌、頭頸部(口腔)扁平上皮癌、甲状腺癌 、膀胱尿路上皮癌 (非乳頭状)、子宮体部(子宮内膜癌 )、膵管腺癌 、急性骨髄性白血病 、前立腺腺癌 、肺腺癌 、皮膚黒色腫、乳腺小 葉 癌および低悪性度神経膠腫 、食道癌 、卵巣漿液性嚢胞腺癌が含まれる 。肺扁平上皮癌 、副腎皮質癌 、びまん性大細胞型B細胞リンパ腫 、傍神経節腫 および褐色細胞腫 、胆管癌 、子宮癌肉腫 、ぶどう膜黒色腫 、胸腺腫 、肉腫 、中皮腫 、および精巣胚細胞癌。
TCGAは、これら全ての腫瘍タイプについて同時にサンプル収集を開始しました。最も多くのサンプルが収集された腫瘍タイプが最初に特性解析パイプラインに投入されました。収集がより困難な希少な腫瘍タイプ、およびTCGAが高品質のサンプルの供給源を特定できなかった腫瘍タイプは、プロジェクト2年目にTCGAの生産パイプラインに投入されました。これにより、TCGAプログラムオフィスはプロジェクトに必要なサンプルを十分に収集するための時間を確保することができました。
TCGAとマウス器官形成細胞アトラス(MOCA)は、機械学習 と深層学習 によって開発され、初期の細胞発生と分化 における癌細胞と胚細胞間の 相関関係 を比較・発見するために用いられた。また、未知の発生源からの様々な種類の腫瘍間の遺伝子発現 パターンの変化を区別するためにも応用された。[ 13 ]
TCGA出版物
2008年、TCGAはNature誌に 膠芽腫 (GBM)に関する最初の結果を発表しました。[ 49 ] これらの最初の結果では、91組の腫瘍と正常組織のペアが特徴付けられ、分析されました。この研究のために587個の生体試料が収集されましたが、そのほとんどは品質管理の段階で却下されました。腫瘍サンプルには少なくとも80%の腫瘍核と50%以下の壊死が含まれている必要があり、二次病理評価ではGBMの元の診断が正確であると同意する必要がありました。最後のバッチのサンプルは、収集されたDNAまたはRNAが、研究で使用されたすべての異なるプラットフォームで分析するのに十分な品質または量ではなかったため、除外されました。
この研究から得られたすべてのデータ、および出版以降に収集されたデータは、TCGA のデータ調整センター (DCC) で一般公開され、一般にアクセス可能になりました (後にゲノムデータコモンズに移されました)。[ 50 ] 処理された TCGA データのほとんどは完全にオープンアクセスです。特定の患者を特定する可能性のあるデータについては、ユーザーはデータアクセス委員会 (DAC) に制御されたデータアクセスを申請します。DAC は、エンドユーザーが正当な研究者であり、個人レベルのデータへのアクセスに値する正当な科学的質問をしているかどうかを評価します。[ 51 ] データアクセス資格情報は現在、NIH のdbGAP を通じて管理されています。
最初のマーカー論文の発表以来、TCGAネットワーク内のいくつかの解析グループが、膠芽腫 データのより詳細な解析を発表しています。Roel Verhaak博士、Katherine A. Hoadley 博士、D. Neil Hayes 医師が率いる解析グループは、グリオーマの 遺伝子発現サブタイプとゲノム異常との相関関係を明らかにすることに成功しました。[ 52 ] Houtan Noushmehr博士とPeter Laird博士が率いるDNAメチル化 データ解析チームは、多数の遺伝子座で協調的な過剰メチル化を示すグリオーマサンプルの明確なサブセットを特定し、グリオーマ CpGアイランドメチレーター表現型 (G-CIMP )の存在を示しました。G-CIMP腫瘍は神経前駆細胞サブグループに属し、 IDH1 体細胞変異と密接に関連していました。[ 53 ] [ 54 ]
漿液性卵巣腺癌 TCGAは、2011年6月にNature誌 で、高悪性度漿液性卵巣がんの316の腫瘍サンプルのmRNA発現、マイクロRNA発現、プロモーターメチル化、DNAコピー数、エクソームシーケンスについて報告した。[ 55 ] 研究者らは、解析した症例の圧倒的な96%でTP53 遺伝子の変異を発見した。NF1 、BRCA1 、BRCA2 、RB1 、CDK12 などの少数の他の遺伝子では、より低い頻度で反復変異が見つかった 。
TCGAの研究者たちは、患者の生存率と相関する遺伝子発現パターンも特定することに成功した。彼らは遺伝子発現とDNAメチル化パターンに基づいて、免疫反応性、分化型、増殖型、間葉系の4つの癌サブタイプを定義した。また、68個の遺伝子を潜在的な薬剤標的として特定した。
大腸癌 TCGAは、2012年7月にNature誌 で、結腸癌および直腸癌の276個の腫瘍サンプルのエクソーム配列、DNAコピー数、プロモーターメチル化、およびメッセンジャーRNA特性について報告した。 [ 56 ] サンプルのうち97個は、超低カバレッジ全ゲノムシーケンスも受けた。
TCGAの研究者らは、結腸腫瘍と直腸腫瘍に同じタイプの変異を発見し、これらが単一のがん種であることを示唆した。右結腸に発生した腫瘍では、過剰メチル化などのいくつかの違いが見られた。腫瘍の一部は高頻度変異を起こしており、その大部分はマイクロサテライト不安定性 も高かった。24個の有意に変異した遺伝子と、繰り返し見られるコピー数異常が発見された。この研究は、悪性大腸がんの新たなマーカーと、MYCによる転写活性化および抑制の重要な役割を示唆している。
フェーズII:TCGAを33種類の癌に拡大 2009年の米国復興・再投資法を契機に、NIHはTCGAの対象を20種類のがんに拡大しました。これには、患者、患者支援団体、医師の支援を受けて実現した、希少がんの研究も含まれています。2011年からは、TCGAはがんに関する新たな生物学的発見、分析手法、データを用いた臨床応用アプローチについて議論し、共有するための年次科学シンポジウムを開催するようになりました。
2013年12月、TCGAは2万件以上の検体を発送・処理し、サンプル収集を完了した。プロジェクト完了までに、TCGAは33種類の癌を対象とした特性評価と基本解析を記述した「マーカー論文」を発表した。膀胱尿路上皮癌や膠芽腫など、いくつかの癌種については、追加症例が収集され、2回目の解析が実施された。
がん全体アトラス解析 2013年、TCGAは、12の一般的な癌サブタイプの3,281個の腫瘍のエクソームシーケンス から特定された頻繁に繰り返される変異として定義される「変異ランドスケープ」を記述した最初のパンキャンサー解析を発表しました。研究された12のサブタイプは、乳腺癌 、肺腺癌 、肺扁平上皮 癌 、子宮内膜癌、多形性 膠芽腫 、頭頸部扁平上皮癌 、結腸癌 、直腸癌、膀胱癌 、腎明細胞癌 、卵巣癌 、急性骨髄性白血病でした 。[ 57 ]
2018年、TCGA研究ネットワークは、総称して「パンキャンサーアトラス」と呼ばれるものを公表した。これは、TCGAが達成した研究を要約し、TCGAの全データを全体として分析することによって明らかになった癌生物学の包括的なテーマを記述した35本の論文の集まりである。
主なトピックは、(1)起源細胞パターン(生物学的システム または組織学的サブタイプに基づいて腫瘍をグループ化および分析する)、(2)発がんプロセス(分子経路および微小環境に及ぼす可能性のある複雑な下流への影響を考察する)、(3)シグナル伝達経路(さまざまな経路がさまざまな癌で果たす役割とそれらの潜在的な脆弱性を調査する)である。
パンキャンサーアトラスの完成は、TCGAプログラムとしての正式な終了を意味しましたが、TCGAによって作成されたデータ、分析方法、その他のリソースは、研究者にとって引き続き貴重な資料となっています。例えば、TCGAの全ゲノムデータは、全がんゲノム解析(PCAWG)の一環として解析されました。PCAWGは、コーディング領域と非コーディング領域の両方における体細胞変異と生殖細胞変異を理解するために、2,600個のがんの全ゲノムを解析する国際的な取り組みです。
非コード領域の解析 TCGAの研究者たちは、複数の癌のゲノムの非コード領域を体系的に研究することにも着手した。研究チームは、癌における遺伝子調節異常に関する知見を得るため、23種類の原発癌を含む410個のTCGA腫瘍サンプルに、トランスポザーゼアクセス可能なクロマチンをシーケンス解析によって 特定する手法(ATAC-seq)を適用した。ATAC-seqは、オープンまたは活性クロマチン領域とDNA結合タンパク質の位置を特定するための低コストな方法である。
ATAC-seq を通じて、研究者らはさまざまな癌や細胞型に特異的な数万個の潜在的な DNA 調節エレメントを特定することができました。これにより、遺伝子調節異常が癌の発生と進行を促進する仕組みについての洞察が得られました。既知の免疫細胞特異的調節エレメントのクロマチンアクセシビリティを理解することで、免疫微小環境と免疫療法の標的の利用可能性についての手がかりも得られました。この研究「ヒト原発癌のクロマチンランドスケープ」は、2018 年にScience に掲載されました。[ 87 ]
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外部リンク がんゲノムアトラス(TGCA)ホームページ 米国国立がん研究所(NCI)がんゲノミクスオフィス カリフォルニア大学サンタクルーズ校がんゲノムハブ NCI Wiki