▲常见突变特征和罕见突变特征的发现和应用(图片来源:参考资料[1]) 根据这些分析结果,研究人员还确认了每个器官都包含数量有限的常见突变特征(通常是5~10个单碱基置换)。与此同时,每种类型的肿瘤可能还具有一些罕见突变特征。 基于这些数据,研究人员创建了一种名为FitMS的新算法,其他研究者或是临床医生每次获得新的肿瘤样本后,可以用来识别已知的常见突变特征,以及找出额外的罕见突变特征。展望未来,研究人员希望这种方法最终将有助于每一名癌症患者在临床治疗中获得更好的诊断和治疗方案,比如是否会对免疫疗法有反应、受益于哪种靶向治疗等。 参考资料:[1] Andrea Degasperi et al., (2022) Substitution mutational signatures in whole-genome–sequenced cancers in the UK population. Science. Doi: https://doi.org/10.1126/science.abl9283[2] Largest study of whole genome sequencing data reveals ‘treasure trove’ of clues about causes of cancer. Retrieved Apr. 21, 2022 from https://www.eurekalert.org/news-releases/949983