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乳腺癌的基因组学展望(乳腺肿瘤学 乳腺癌基因组学与蛋白质组学)

导语:乳腺癌的基因组学展望属于乳腺肿瘤学下的乳腺癌基因组学与蛋白质组学分支内容。本篇围绕乳腺肿瘤学 乳腺癌的基因组学展望主题,主要讲述乳腺癌,基因组学,蛋白质组学等方面医学知识。

人类基因组计划把肿瘤研究带入了基因研究的大时代中,在这种氛围下,许多与肿瘤相关的计划纷纷启动,如人类基因组多样性计划、环境基因组计划、肿瘤基因组解剖学计划以及药物基因组学等,从而揭开了肿瘤研究的新篇章,作为研究工具的基因组技术和生物信息学的蓬勃发展则大大加快了肿瘤研究的步伐。目前,虽然基因组研究尚处于早期阶段,但已经带来了在肿瘤基因表达谱,染色体和基因缺失或扩增的鉴定,肿瘤的分子分型,肿瘤发病机制,肿瘤的治疗、早期诊断和预防等方面令人振奋的研究成果和发展前景。随着人类基因组全序列草图的完成,基因组研究的战略重点不可避免地从结构基因组学(structural genomics)转向功能基因组学(functional genomics),而蛋白质组学正是功能基因组研究的重要支柱。

对于乳腺癌基因组学和蛋白质组学研究而言,目前既面临着难得一遇的发展机遇,又存在着技术上的瓶颈。为了进一步推进乳腺癌基因组学和蛋白质组学的研究,需要从以下几个方面作出努力。

发展更先进的技术平台

基因与基因的相互关系,需要大规模平行分析人类不同时空的基因表达。目前发展的高通量技术虽然能很好地适合要求,但仍存在不少的缺陷。一是这些技术难度较大,只有技术力量雄厚的大型实验室或生物公司才能进行,而且技术有待进一步提高。二是这些技术成本高,价格昂贵,限制了其广泛使用。如何发展更简便、价廉的技术平台是基因功能研究的关键。同时,功能基因组学还需要鉴定蛋白的功能、预测蛋白结构、阐明蛋白与蛋白的相互作用,这对蛋白分析技术提出了更高的要求。目前,二维凝胶电泳的灵敏度虽然已达fmol水平,但仍难将细胞内多种痕量调控蛋白分离出来;此外,现有的质谱技术虽然在蛋白组成分的鉴定中高效、灵敏、特异,但所用仪器价格十分昂贵,10倍于DNA自动测序仪,国内外只有极少数单位有能力购置,因而其推广受到很大的限制。而蛋白芯片技术仍不成熟,有待进一步发展。这些技术与仪器如不改善,将使蛋白质组学研究与进展神速的基因组计划严重脱节。此外,基因治疗,需要基因改造技术进一步提高;个体化治疗,个体基因组测序必不可少,DNA测序仪必须更简便、价廉。总而言之,技术的发展将是乳腺癌基因组学和蛋白质组学研究得以不断推进的关键。

生物信息学的进一步发展

生物信息学(bioinformatics)是生物学与计算机科学以及应用数学等学科相互交叉而形成的一门新兴学科。它通过对生物学实验数据的获取、加工、存储、检索与分析,进而达到揭示数据所蕴含的生物学意义的目的。基因组学与蛋白质组学研究提供的数据之巨大在生物学上是史无前例的,这非同一般的大量数据,必须采取高度自动化的处理,包括数据的输入、贮存、加工、索取以及数据库之间的联系。输出和输入数据必须非常迅速并有质量控制,数据处理需要设计各种特殊软件,对各种不同的分析方法得到的数据进行综合分析,包括定期检查,以保证提供最新和最准确的数据。目前生物信息学发展迅速,在高度自动化的实验数据获得、加工和整理,序列片段拼接,基因区域预测,基因功能预测,蛋白质结构预测和分子进化研究等方面取得了巨大的成功。多个公共数据库已经建立,相关软件已经开发。未来生物信息学的发展仍需要理论研究,尤其与各学科的合作,以及软件的开发、集成数据库和生物数据质量监控方面大力发展。

多学科的互相渗透

乳腺癌基因组学研究的发展必然同更多的学科领域相互结合、相互渗透,如电子技术、机械电子技术、固体物理、信息科学、数学、医学、生物学、统计学等,它对生物学家、临床医师、生物信息学家提出了更高的要求。

高通量技术如DNA芯片、SAGE、CGH芯片等的应用,使生物学家所面对的数据不再是实验记录本上或文献上的几行简单数字,而是数以万计的记录。这些海量的信息必须融入数学与统计学知识,才能把它们贮存、归类、分析和管理,灵活运用各种生物信息学方法才能挖掘其中的意义。而这些生物信息应用到临床实践,还必须有临床医师的理解和配合。

生物信息学家在分析海量信息时,也必须加强与生物学家和医学家的沟通,才能知道哪些是有用的信息,而哪些不是,才能在生物学家和医学家最需要的领域发挥重要作用。

对临床医师来说,同样面临着巨大挑战。临床医师需要深刻理解人类基因组信息所蕴含的医学意义,并把它应用于临床实践中,指导临床的诊断与防治,给有某种患病风险的患者以最好的建议。同时,临床医师有职责引导医学界避免触犯由于DNA分析和处理过程中出现的伦理学问题。

总之,随着基因技术的进一步发展,尤其芯片技术,有望从实验室走向临床;蛋白分析技术,如图像分析系统和蛋白芯片等也将逐步完善。随着人类基因组计划的不断深入,以及生物信息学的蓬勃发展,必将为乳腺癌研究带来革命性的进步。

(王子良 杨恭)