Nature，NatureGenetics公布乳腺癌研究重大成果：72种新突变

　　10月23日Nature及Nature Genetics两份期刊同期发表了两项成果，报道了与乳腺癌患病风险增加或减少有关的一系列常见遗传变异。其中Nature论文分析了超过10万例乳腺癌患者的基因型，以及相同数量的基因组中非癌调控遗传位点，从中发现了65个与乳腺癌风险相关的新遗传区域；Nature Genetics文章则采用了类似的方法，但增加了患有罕见雌激素受体阴性（estrogen-receptor–negative）乳腺癌患者的病例，研究人员鉴定出了10种新突变，其中3种与第一项研究重叠。研究人员希望这些突变将能帮助医师们更好地预测女性乳腺癌风险。

　　Dana-Farber癌症研究所、哈佛大学医学院的Timothy Rebbeck（未参与这些研究）点评道：“癌症易感性非常复杂，可能涉及上百种潜在的易感等位基因。（这项研究）验证了以前已经确定的一些突变，并且还识别出新的突变……因此在理想情况下，我们可以利用这些信息来预测个体发展出乳腺癌的风险。”

　　此外，最新研究也揭示了乳腺癌基础生物学，Rebbeck说。“这些突变能确定一些基因和途径和生物学机制，帮助我们更深入了解乳腺癌的发生过程。”

　　ER阴性癌症

　　乳腺癌分为两类：包含雌激素受体（ERs）的癌症（ER阳性癌）和不包含雌激素受体的癌症（ER阴性癌症）。其中ER阳性乳腺癌比较常见，研究也较多，与ER阴性乳腺癌相比具有更好的预后。这些乳腺癌患病风险受遗传影响，虽然之前已知105个遗传区域与乳腺癌相关，但是它们对于患病风险的影响在很大程度上仍未可知。

　　在Nature这篇文章中，英国剑桥大学的Douglas Easton（同时也参与了Nature Genetics文章的研究）利用Illumina的OncoArray的芯片（主要分析SNPs），对约6万例乳腺癌患者和近5万例无癌症对照组进行了基因分型分析，了解与癌症相关的区域。他们将这个OncoArray数据与其他研究相结合，将癌症分析病例的总数提高到10万例，标记分析总数达到约1100万个。

　　此前的研究表明乳腺癌患者的亲属患上乳腺癌的风险是无乳腺癌家族史女性的风险的两倍。最新发现的65个突变解释了约4％的遗传性乳腺癌风险。Easton说，加上以前确定的易感突变，以及高危基因如BRCA1和BRCA2的突变，那么共有约39％的风险可以被解释。

　　领衔Nature Genetics文章报道的癌症流行病学家Roger Milne（同时也参与了Nature文章的研究）表示，这些研究筛选出了大量人群中相对常见的突变，而不是罕见的突变。

　　与高危基因的突变不同，这些突变可能并不会大大增加乳腺癌的风险，因此在这些风险基因位点中的任何一个具有与癌症相关的基因型所赋予的风险非常小。相比较来说，虽然所有65种新突变共同解释了4％的家族性癌症风险，但BRCA1和BRCA2突变单独就可以解释17％的患病风险。

　　由于ER阴性癌并不常见，相关的遗传变异更是难以识别，“为了找到ER阴性癌症中的相关突变，必须特殊看待ER阴性癌症，寻找更多ER阴性癌症病例”，Easton说。

　　在Nature Genetics论文中，Easton，Milne等人开始采用的是与Nature论文相同的数据库，查看其中的ER阴性癌症病例。并且他们也添加了患有BRCA1突变的患者，因为BRCA1突变与ER阴性癌相关。最终他们确定了10种新的突变，可以解释大约1.5％的ER阴性乳腺癌遗传风险。结合先前确定的突变，研究人员现在可以解释14％的风险。

　　Rebbeck说：“了解ER阴性癌症的病因和这些肿瘤的发生机制非常重要，这些研究也提供了新的信息，有助于我们解决这个问题。”

　　目前研究人员正在努力利用这些突变，以及影响乳腺癌风险的其他因素，更好地预测乳腺癌的风险。Milne说：“如果能够将女性区分成不同风险的群体，那么就可以挽救更多的生命。”比如说具有不同风险的女性可以接受定制筛选。 “更高风险的女性可能需要更多的筛查。”

　　除了在临床水平上应用外，Rebbeck强调还需要进行基础科学实验来跟踪新确定遗传突变的作用机制。 “这样我们能更多地了解癌症。”