基因大数据研究中不得不知的原则
题目：个体化的基因组学分析在癌症突变发现和解释中的意义
Personalizedgenomic analyses for cancer mutation discovery and interpretation. JAMA Oncol. Sci Transl Med. 2015 Apr 15;7(283):283ra53.
大规模平行测序技术目前已经应用于临床对单个患者的肿瘤进行分型，并能够根据已知突变位点选择相应的治疗方式。
图1：全基因组测序或靶向捕获测序的二代测序一般流程
图2：目前各种癌症中发现的体细胞突变应用于临床治疗的分布
文章的核心：比较只测癌组织和测癌与配对癌旁组织两种方式对识别及解释体细胞和生殖细胞突变是否有不同。
Siân Jones等对罹患15种癌症的815名肿瘤患者全外显子及111个靶基因的基因突变进行了分析，其分析灵敏度分别为> 95%和> 99%，特异性> 99.99%。
图3：通过生物信息学分析和筛选得到的结果（红色框表示拥有这些个体化突变的患者可能进行精准化治疗）
这些分析显示外显子测序及靶向测序其体细胞突变的平均值分别为140个和4.3个。超过75%的患者携带有与已知靶点或正在临床试验的治疗靶点相关基因的体细胞突变。3%的患者携带有癌症易感基因的生殖细胞突变，这些患者有明显的散发性肿瘤。
图4：A表示用全基因组单独测肿瘤组织，其中红色代表每个样本生殖细胞突变数（越少越好，因为针对肿瘤的个体化治疗需要得到是体细胞突变）。
B表示全外显子靶向测序单独测肿瘤组织，其中红色代表每个样本生殖细胞突变数。
C是只测癌组织和测癌与配对癌旁组织两种方式所能检测到体细胞和生殖细胞突变的具体数目。（同理，生殖细胞所占比例越低越好）。
相反，只对肿瘤组织进行测序无法确定肿瘤易感基因是否来自于生殖细胞突变，将会导致更多的假阳性结果，针对靶向测序和全外显子测序其假阳性分别高达31%和65%。
这些数据表明，对肿瘤配对样本进行测序分析是精确识别及解释体细胞和生殖细胞突变的必要手段，对于肿瘤患者的诊断和治疗具有重要的意义。
编者结论：结合二代测序的个体化治疗将是未来医学的发展的趋势。在这篇文章之前，大家都知道要做对照，但不知道为什么。
这篇文章用数据告诉我们，进行肿瘤测序时，一定要收集观察对象配对的癌组织和对照组织（癌旁或血液）（即这个人的癌组织和这个人的正常组织，而不是别人的正常组织），这就是个体化治疗的精髓之处。这对后续数据分析和解读至关重要。
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