Nature：从临床的角度纵观肿瘤的全貌

用更广阔的全肿瘤（cross-tumour）理念对各种肿瘤进行分类不仅能够为我们提供一个崭新的生物学研究视野，同时也能够给临床工作提供更多更有价值的相关信息。Kandoth课题组就用实际的工作向我们证实了这种泛肿瘤（pan-cancer）研究方法的威力和价值，其实他们关注的重点非常简单，就是基因编码区序列里的单碱基替换突变，以及短片段的缺失或插入突变这些已经被众多的科研人员研究过千万遍的常见突变。他们选择了12种不同类型的肿瘤作为研究对象，一共采集了3281个肿瘤样本并进行了联合分析，通过对这些肿瘤标本中他们所关注的突变的出现几率（recurrence rates）进行非常“苛刻的”统计学分析之后发现了127个突变基因在肿瘤的发病过程中起到了非常重要的作用。虽然在他们得出的这份肿瘤突变名单中有很多突变基因之前就已经被人报道过，但是Kandoth等人却是用肿瘤全视野的角度发现这些突变基因的第一人。

Kandoth等人随后也利用肿瘤基因组计划（Cancer Genome Atlas, TCGA）收集的临床数据（比如患者肿瘤复发的时间或死亡的时间）对这127个突变基因在疾病预后预测方面的价值进行了评估。虽然进行这种大视野研究存在种种困难，比如各个标本的临床特征就非常复杂，在患病年龄、治疗情况、肿瘤的转移能力等方面都有很大的差异，但是由于采集的标本量足够大，所以也足以发现有价值的信息。比如BAP1、DNMT3A、KDM5C、FBXW7以及TP53这几个基因如果发生突变，患者的预后就会比较差。而BRCA2和IDH1这两个基因如果发生突变则往往预示着预后会比较好。

不过在此也有必要提醒一下，这种多肿瘤分析的方式也有其弊端，比如就会漏掉与某种特定肿瘤高度相关的突变，例如与膀胱癌高度相关的KDM6A和ARID1A基因，所以我们应该两手都要硬，将单一肿瘤分析与多种肿瘤分析的方式紧密地结合起来。可是如果我们用大样本人群对上述多肿瘤研究工作所发现的相关突变基因的预后判断价值进行验证之后，就能够以这些突变基因为分子标志物，提早发现肿瘤可能转移、复发的高危人群，对他们给予相应的治疗和关注，改善他们的预后。在通过多基因表达谱分析所发现的早期乳腺癌患者人群中已经开始使用这种预后干预策略了。将来我们还可以对这些标志物与抗癌药物治疗反应性等指标的关系进行研究，不过这也需要更进一步的整合临床试验和各个肿瘤中心的基因组数据资源，因而也需要建立一套更利于各个不同研究机构之间进行数据共享的机制。