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DNA微阵列技术在癌症机制研究中的应用
发布时间:02年08月28日 14:26
在多年的癌症疾病研究中，科学家和医学工作者们认识到，癌症并不只是某一种疾病，在它的背后，隐藏着形形色色，变化多端的种类，有几百种这样的癌症存在着。它们为什么一直难以攻克呢？其主要的原因是由于每一种癌症都有自己的特点，一种药物并不能对各个不同组织的癌症都能产生疗效，有些能抑制住肿瘤细胞，但有些却毫无作用，甚至在病症上相同的癌症，也无法用一种药物达到治疗的目的。现在，有一种新的技术可以帮助我们区分这些癌症，并加以定义，而且还能帮助我们寻找新的治疗药物。
这项技术就是DNA微阵列――将成千上万种基因的DNA片段有组织的点在固相片基上，将这种芯片作为探针，去检测不同组织和不同细胞的基因表达情况。（Science, 15 Oct.1999）研究者们认为，这些微阵列可以提供大量的遗传变化信息。美国国家人类基因组研究院的保罗麦尔兹博士说： 我们一直习惯于一次研究一个基因，可一旦这项工作（微阵列技术）开始了，你不必再那样做了，一切都完全变了。用微阵列技术研究癌症的倡导者，美国国家癌症研究院主任理查得克罗森曾说 这代表着一种新型的数据 。
微阵列技术已经将我们带进了癌症的内部世界。就在过去的几个月中，一些实验室的研究者们就已经用这种技术鉴定了一些癌症的特定亚型，包括白血病、淋巴瘤、危险的恶性皮肤癌以及乳腺癌。他们从中可以了解目前的治疗方法对哪些癌症是有效的，哪些是没有作用的。NCI的露易斯斯图特预测说： 3到4年后，癌症医学的教科书就需要重新编写了。 这些研究使科学家们关注那些对癌症的发展、维持、扩散有重要影响的基因，和那些可能的靶药物。
麻省理工学院基因组研究中心的一个研究小组曾经宣称，用基因表达谱将癌症进行分类的设想是完全可以实现的（Science,1999）。他们于是开始比较急性髓性白血病（AML）和急性淋巴性白血病（ALL）的基因表达谱。这两种白血病在临床的标准病理检测中难以区分。研究人员从38位ALL和AML患者的骨髓细胞中抽提了mRNA，用生物素进行标记，分别与带有6800个人的基因的芯片（由Affymetrix提供）进行杂交，来检测基因的表达情况。经过计算，挑选出了50个差异表达的基因。这些基因的挑选是依据数学方法。研究小组的领导人Golub说，因为我们开始无法预料哪些基因能提供更多的信息。这个结果表明他们已经可以用这些基因表达谱来区分38个患者中哪些是AML，哪些是ALL。对另一组36个患者也能做出同样的区分。尽管专家们早就知道AML和ALL是两种白血病，但从表达水平上做出解释仍然是十分必要的。 Jeff Trent说。 从那以后，研究者们纷纷开始用基因表达谱来揭示一些未知的癌症类型。Staudt的研究小组就开展了许多这样的工作。他们与斯坦福大学医学院的Patrick Brown和David Botstein小组合作，研究大面积扩散的B细胞淋巴瘤。这是一种非霍金氏病，在美国每年有一万五千多人的发病率，而且临床上变易大，只有40%的患者可以被治愈，60%的患者会死亡。微阵列技术的分析也许可以帮助我们找到答案。
第一阶段的工作成果发表在了Nature上。研究人员制作了一种他们称为 Lymphochip 的芯片，上面排列有18,000个基因，大多数基因在正常和恶性淋巴细胞中都表达。然后，他们从40位患者的组织中分离了mRNA，用荧光标记cDNA，与 Lymphochip 杂交。Staudt说： 我们发现40位患者的基因表达有很大的差异，尽管他们都经过了相同的临床诊断。
根据计算机分析的基因表达谱结果，可以将40位患者分成两组，一组患者中，发生免疫应答的脾脏和淋巴结的B细胞特征性的表达了一类基因；而另一组患者中，这些基因却没有表达，但在受到抗原刺激后发生分裂的血液中的B细胞表达了另外一类基因。由此， Stault说道， 我们认为这些患者得的是两种不同的疾病。 的确，这两组患者的临床检测结果也有所不同，脾－淋巴结B细胞谱的情况要好一些，经诊断后有75%的患者多活了5年，而另一组恰恰相反。Staudt的小组目前正在进行一个称为淋巴瘤－白血病的分子分型的合作研究项目，要对几百个B细胞淋巴瘤患者做出分析，来验证他们的结论。不过，他们已经提出了可能的治疗方案。淋巴瘤患者的治疗首先是要进行化疗，如果有复发情况，就要进行骨髓移植。在以后，那些预后差的患者就可以直接进行骨髓移植，无需作化疗，以免使身体更加虚弱。
DNA微阵列技术并不只用在血液癌症的分类研究。NHGRI小组在Nature上发表了他们黑色素瘤分类的研究成果。通过研究基因的表达谱，他们将31位在肿瘤病理检测中没有差异的黑色素瘤患者分成两类，这两种类型是否能与临床联系起来，还不得而知。但已经有了一些数据表明了其可能性。比如，占多数的患者的表达谱中，相当一些表达下调的基因都与细胞迁移有关。这一点是与肿瘤细胞运动能力的减弱是一致的。这也就意味着肿瘤细胞的扩散能力减弱了。
斯坦福大学的Brown和Bostein还有他们的同事们也在利用微阵列技术寻找乳腺癌的亚类型。他们也得到了两个不同的肿瘤类群。这两类的基因表达差异体现在雌激素受体。这也是在预料之中的，我们早就知道，雌激素受体缺乏的乳腺癌更为严重。但是，他们后来还发现，这类癌症还能细分出许多亚群。例如，带有雌激素受体的一类肿瘤细胞的基因表达谱不仅与哺乳动物的排泄管基细胞十分相似，与另一种高表达Erb-B2肿瘤基因的的细胞也很相似。
这些早期的研究很清楚的表明了利用微阵列技术可以高通量的检测基因的表达，但是，更有意义的结果并不在于我们只知道哪些基因的表达是上调还是下调，而是要鉴定出哪些基因是对癌症的病因和发展紧密相关的。例如，MIT的研究小组在比较高转移黑色素瘤细胞和低转移黑色素瘤细胞的基因表达谱，找到了一组随着肿瘤的恶化表达明显上调的基因。这些基因中，许多都是参与了癌细胞的转移，直接或间接的影响到细胞的移动和进攻性。例如，MIT的一个研究小组深入的研究了一个称为RhoC的基因，这个基因曾经报道过与胰腺癌的转移有关。他们将这个基因转到人的黑色素瘤细胞（无扩散倾向）中，然后接种到小鼠上，他们发现这些细胞具有高度的转移性。另一项热门的领域是研究人员利用微阵列技术来研究那些激发肿瘤产生的癌基因和抑制肿瘤的癌基因是如何干扰其它基因表达的。Klausner（MTI）说，微阵列工具可以阐明特定遗传缺陷及如何调控的相互关系。Staudt小组就曾经用Lymphochip来研究BCL-6基因的异常活动的情况，这在淋巴细胞中是很常见的情况。过去，我们知道BCL-6基因的表达产物会抑制某些基因的表达，NCI的研究人员正是想找出其中导致癌发生的变化。他们发现BCL-6基因的活动会导致blimp-1基因表达的抑制，blimp-1基因的功能是促进B细胞的分化，变成一个可以分泌抗体的血细胞。另一个受到影响的基因是p27kip1，它会影响细胞的分裂周期。这两个基因对细胞产生双重作用，使细胞保持在在一个分化停滞，不断分裂的状态。
在西雅图Fred Hutchinson癌症研究中心的Eisenman小组与MIT合作研究Myc基因的活性变化，这项研究结果发表在3月份的PNAS上。他们发现，Myc基因的活性会引起27个基因的上调表达，这些基因中包括一些促进细胞分裂的基因。同时还引起另外9个基因的下调表达。我们正在发现这些肿瘤的恶化途径，现在我们可以研究这些干预的途径是否有所帮助。 另一块利用微阵列技术研究癌症的热点是癌细胞在化疗下的应答机制，以及哪些癌细胞能够发生应答，而哪些不能。其实，微阵列技术的应用是无穷无尽的。
随着微阵列技术的研究和应用急剧增加，由此而带来的数据象洪水一样 泛滥 ，我们不得不面对这样一个严峻的问题：怎样处理这些日益增多的数据？仅仅去分析还不够，还要知道怎样去利用和比较它们。而且，不同的研究人员所使用的技术平台和不同的方法，没有一个标准化的尺度，就很难将这些结果统一起来，评定结果的可靠性。针对这些问题，NCI已经建立了一个基因表达分析工作小组，专门来研究芯片领域中遇到的种种问题，寻找解决方案。尽管我们对微阵列技术的有着极大的研究热情，但最终还是朝着临床的方向发展。 |
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