识别与3 d基因组学治疗癌症的新目标

基因组学是研究有机体的完整收集的DNA -被称为基因组含有机体所需的所有信息开发和功能。新一代测序技术允许研究人员详细地“读”基因组和增加速度和支付能力。这些技术有许多应用领域,如诊断,药物发现和癌症的研究。

现在,3 d基因组学方法涌现。研究人员使用这些新工具可以探索基因组的结构性变化和发现的物理距离的不同部分基因组可以互相影响。3 d基因组癌症研究特别有用,扩大我们的描述能力癌症基因组和识别潜在的治疗靶点。

188金宝搏备用高级副总裁与安东尼·施密特博士的科学Arima基因组学的优点和应用程序,以了解更多关于3 d基因组学。

莎拉·惠兰(SW):你能给我们一个简短的说明3 d基因组学是什么以及它是如何工作的?

安东尼·施密特():DNA测序产生一串字母代表基地的DNA以线性方式。然而,在现实中,DNA是像球一样的意大利面紧密的细胞核内细胞。3 d基因组学旨在帮助研究人员了解DNA的三维结构,对基因功能的影响以及如何安排变化在细胞类型,时间,疾病状态或响应特定的治疗。

Arima基因组学的3 d基因组学技术使用一个过程被称为高c(高通量染色质构象捕获)。首先,我们片段和re-ligate DNA分子在空间邻近细胞的细胞核。然后我们在结扎连接识别DNA序列分子空间近端在细胞核中。

信贷:Arima基因组学

西南:一些优势的3 d基因组学/标准“线性”基因组学的方法?

为:到目前为止,超过300名同行评议研究已经发表在各种应用程序利用Arima基因组学技术,包括癌症、神经生物学、免疫学和其他复杂疾病。常见的线程在这个研究是重要的信息编码的三维结构基因组,只是不能仅仅来源于线性序列。

3 d基因组学的主要优势提供了在线性基因组学:

• 捕捉更多的信息在一个单一的分析,而不是仅仅获得线性序列,3 d基因组学提供了洞察基因组的序列,结构和监管环境。
• 3 d基因组学提供了一个高分辨率的地图远程基因位点的相互作用,不涉及改变基因组的序列。这些信息能够识别基因调控研究promoter-enhancer交互检测基因组的结构重组和脚手架重叠群装配定义染色体新创。
• 3 d基因组学也可以集成到任何标准门店工作流程,而不需要额外的设备。

西南:什么样的数据处理/生物信息学分析测序后是必需的吗?这不同于线性基因组如何?

为:3 d基因组实验使用相同的下一代测序仪器线性基因组学实验。这意味着3 d基因组学的输出文件是类似创建线性基因组学,可以处理许多相同的开放源码的生物信息学工具。但是,与线性基因组学、3 d基因组学数据处理往往是可视化为2 d的热图。这的热图列出了所有的染色体基因组为基因组组装,从中可以提取信息,检测结构变异和基因的融合。

西南:可以应用于癌症研究3 d基因组学吗?这些技术如何通知新颖的生物标志物的发现和治疗目标?

为:癌症基因组学是在3 d基因组学真正亮点,我们如此兴奋的潜力。结构变异是癌症中发挥重要作用。95%以上的癌症有一个或多个体细胞结构变异,和至少30%的癌症有一个已知的致病结构变体。此信息可用于诊断或患者分层。然而,许多重要的驱动突变或基因融合仍未确定使用标准治疗的诊断工具。

3 d基因组学可以识别结构变异和基因融合在肿瘤发生中发挥重要作用,可用于识别制药两个人癌症治疗目标和开发新的癌症疗法。

我们的一些最近的研究表明,利用Arima技术可以检测临床可行的目标以前描述的driver-negative病人样本的53%左右。今年秋天,我们将介绍一些这方面的工作在洛杉矶的美国人类遗传学和分子病理学协会在凤凰城。

在这里你可以听到我们的客户Matija Snuderl MD分享3 d基因组分析是如何被用来识别小说在肿瘤分子司机和潜在的治疗目标,没有以前检测到司机。一个有趣的例子是他如何能够确定一个小说PD-L1易位错过的DNA和RNA序列在儿科神经胶质瘤患者。

西南:你能给我们一些例子/案例研究中使用的3 d基因组学是如何研究?

为:我们的客户使用我们的技术大范围的应用程序。这里有一些我们喜欢的最近的例子。

作为他们的一部分multi-omic方法理解乳腺癌,诺华公司的科学家们利用Arima技术加上CRISPR和单细胞RNA序列揭示小说非编码调控元件导致致癌转录编程和ER +乳腺癌细胞的细胞增殖。

的一部分Telomere-to-Telomere财团华宇电脑技术也用于援助的组装第一个完全完整的人类基因组和其他人类和非人类基因组的分析。

另一组发现H1链接器组蛋白基因沉默的关键调节器通过染色质的局部控制压实,3 d基因组和表观遗传景观组织。这个例子是激动人心的,因为它展示了多少有了解表观遗传调控和3 d基因组。

西南:你设想的未来3 d基因组学呢?你认为这项技术在未来将开发吗?

为:我们非常兴奋的未来3 d基因组学。我们相信利用率将继续增长,成为一个标准的技术用于提供重要的见解3 d基因调控在人类健康和疾病的研究。此外,使用3 d基因组学作为一种工具来检测和描述结构变异短内容测序数据非常有前途。

在一起,我想我们只是抓理解表面的3 d基因组如何影响人类健康。我们相信今天所做的基础性研究癌症、免疫学和神经科学有一天将使新的诊断工具和方法的发展。

安东尼·施密特博士是莎拉·惠兰,科普作家技术网络。188金宝搏备用