肿瘤科药物基因检测介绍

从临床进入基因检测步骤是入口，检测结果结合临床信息进行合了解读是出口，这一入一出之间需经历检测前临床咨询部分、试验室部分、信息分析部分、临床解读部分共四个步骤。

其中第四部分临床解读部分即是依据检测结果、患者信息、医生共识综合判定，临床和遗传咨询有效衔接、充足沟通，最终出具临床解读汇报。

在做成临床解读汇报之前，首先需要将解读各个步骤进行明确，包含解读步骤步骤，解读技术细节。

这么才有可能真正做到解读规范化，使解读过程有据可依，有章可循，才能出具一份好临床解读汇报，基因检测才能愈加好服务患者和临床医生。

从大框架讲，基因检测数据解读可分为三个步骤：原始数据→分析数据、基于数据库解读→和患者个体表征/临床病例结合解读。

1、读懂原始数据将测序原始序列数据（FASTQ）去除接头及低质量序列，经BWA软件比对至GRCh37/38（NCBI版本）或hg19/hg38（UCSC版本）人类基因组参考序列上，Picard去除反复序列，使用GATK检测SNV和Indel变异，使用ANNOVAR 进行变异注释。

最终取得一份.vcf文件（图1）。

图1 从测序原始序列数据到vcf文件步骤一份vcf文件包含以下基础信息。

Chr：变异所在染色体Start：变异在染色体上起始位置End：变异在染色体上结束位置Ref：参考基因组序列Alt：检测样本基因组序列Func.refGene：变异所处参考基因功效区（exonic，intronic，UTR3，UTR5，splicing，upstream，downstream，intergenic）（此处exonic特指外显子编码氨基酸区，不包含外显子UTR区）Gene.refGene：变异所处参考基因名称（假如是基因间，则是两侧基因）GeneDetail.refGene：非外显子区处于特定转录本中具体位置（假如是基因间，则是距离两侧基因距离）ExonicFunc.refGene：外显子区变异类型（frameshift insertion，frameshiftdeletion，stopgain，stoploss，nonframeshift insertion，nonframeshiftdeletion，synonymous SNV，nonsynonymous SNV），假如这一栏是一个“.”话，就说明该变异不在外显子区AAChange.refGene：氨基酸水平改变（同一个基因可能含有多个转录本，氨基酸改变位置在不一样转录本中有可能不一样）经注释后vcf文件还会包含以下信息：CLINSIG：该变异在ClinVar数据库中临床意义（Benign，Likely benign，Uncertain significance，Likelypathogenic，Pathogenic，Drug-response）CLINDBN：该变异所引发疾病名称CLINACC：该变异登记号和版本号（VariantAccession and Versions）CLINSDB：该变异所引发疾病所在数据库名称CLINSDB：该变异所引发疾病所在数据库中IDPopFreqMax：该变异人群中最大等位基因频率1000_All：该变异在千人基因组计划数据库中人群等位基因频率1000_AFR：该变异在千人基因组计划数据库中非洲人群等位基因频率1000_AMR：该变异在千人基因组计划数据库中美国人群等位基因频率1000_EAS：该变异在千人基因组计划数据库中东亚人群等位基因频率1000_EUR：该变异在千人基因组计划数据库中欧洲人群等位基因频率1000_SAS：该变异在千人基因组计划数据库中南亚人群等位基因频率Snp138：该变异在dbSNP数据库中IDCosmic70：该变异在癌症体细胞突变数据库COSMIC中IDESP6500siv2_ALL：该变异在美国国家心肺血液研究所ESP6500数据库中人群等位基因频率ESP6500siv2_AA：该变异在美国国家心肺血液研究所ESP6500数据库中非洲裔人群等位基因频率ESP6500siv2_EA：该变异在美国国家心肺血液研究所ESP6500数据库中欧洲裔人群等位基因频率ExAC_All：该变异在ExAC数据库中人群等位基因频率ExAC_AFR：该变异在ExAC数据库中非洲人群等位基因频率ExAC_AMR：该变异在ExAC数据库中美国人群等位基因频率ExAC_EAS：该变异在ExAC数据库中东亚人群等位基因频率ExAC_FIN：该变异在ExAC数据库中芬兰人群等位基因频率ExAC_NFE：该变异在ExAC数据库中非芬兰欧洲人群等位基因频率ExAC_OTH：该变异在ExAC数据库中除已指定人群之外人群等位基因频率ExAC_SAS：该变异在ExAC数据库中南亚人群等位基因频率CG46：该变异在CG46数据库中人群等位基因频率。

第一部分项目背景一、肿瘤临床转化医学背景21世纪伊始，人类基因组研究成果斐然，在循证医学的浪潮推动下，基因组学、RNA组学和反应组学等生命科学与医学领域交融，转化，率先在肿瘤个体化靶向治疗领域进入了NCCb和ASCO CSCO各种肿瘤临床治疗规范。

在一系列转化应用中，使患者明显获益，各种基于循证医学的肿瘤多中心、大样本、随机性双盲的前瞻性研究结果，共同提示基因检测用于肿瘤转化医学靶向治疗和个体化化疗，不仅是肿瘤医药学领域里程碑式的革命，也将诊断病理学科带入了分子病理、个体化治疗的新时代。

美国Kalorama In formation 公司在2007年发表了关于分子诊断的专题市场调查报告“分子诊断：全球主要市场”（Molecular Diag nostics: Major World Market ）。

报告预计从2006年到2016年分子诊断市场的平均年增长率达到41.5%。

药物基因组学在这10年间将有184%勺平均年增长率，预计癌症相关基因的检测平均年增长率将达到68%据我国卫生部统计，20世纪90年代我国肿瘤发病率已上升为127例/10万人。

近年来我国每年新增肿瘤患者160〜170万人，总数估计在600万人左右，肿瘤已经成为我国的第一死亡原因。

肿瘤患者对治疗有效性的提高需求迫切，2007年我国医院肿瘤用药销售额累计约为158.7亿元人民币，同比上一年增长高达61.2%，大大高于其它医疗药品的市场增长幅度。

但抗肿瘤药物广泛应用的同时，给患者带来严重的问题：治疗的有效率不高、针对性不强、副反应较多、费用昂贵等。

基于药物基因组学临床检测的肿瘤个体化治疗为上述问题解决带来曙光，美国ASCO已公布的多个临床实验已证实，通过检测肿瘤患者肿瘤组织中的基因突变靶点及基因SNP分型、mRNA基因定量表达，为临床提供靶向及个体化化疗的依据，能显著提高治疗的有效率，降低药物毒副作用。

如：2009年1月美国ASCO消化肿瘤会议总结：选择K-ras野生基因型患者应用EGFR单抗使美国2008年节约了601亿美金，并把这一晚期患者生存期提高了11.5个月。

基因组学在肿瘤诊疗中的应用一、基因组学概述基因组学是生物学的一个重要分支，研究基因组的结构、功能、变异等方面。

基因组是指一个组织或个体所拥有的所有DNA序列。

基因组学在人类健康领域中有着广泛应用，其中肿瘤诊疗是其中一个关注的热点。

二、基因组学在肿瘤诊疗中的应用肿瘤是一种危害人类健康的病症，而基因组学在肿瘤的研究和诊疗中发挥着关键作用。

1.基因检测基因检测是通过检查一个人的特定基因来寻找潜在疾病的遗传风险或对特定药物反应的可能。

对于肿瘤来说，基因检测可以帮助确定病人患癌症的风险，以及预测哪些治疗方案最适合患者。

基因检测可以通过分析结肠癌、乳腺癌、卵巢癌等癌症患者的基因组数据来帮助医生选择适当的治疗方案。

2.基因组学用于癌症诊断基因组学的发展已经改变了传统的肿瘤诊断方法。

传统的肿瘤诊断通常是通过组织病理学检查来进行确诊。

而基因组学则可以通过对患者的DNA序列进行分析，帮助确定肿瘤类型、疾病预后、治疗反应和预后，从而帮助医生确定最佳治疗方案。

例如，基于基因组学技术的肺癌分子亚型诊断，不仅可以迅速确认肿瘤子型，而且能明确其对治疗的敏感程度。

3.靶向治疗靶向治疗依赖于对个体化基因组分析，根据患者特有的基因变异进行定位治疗。

肿瘤细胞的DNA序列常常包含有突变的基因，如EGFR、ALK、BRAF等，对应靶向药物也随之产生。

靶向药物通过作用于癌症患者肿瘤细胞中的突变基因或靶点，而不对正常细胞产生影响。

因此，靶向治疗比传统治疗具有更高的针对性和安全性。

4.基因编辑基因编辑技术还处于发展阶段，这是基于CRISPR（Clustered Regularly Interspaced Short Palindromic Repeat）的技术，能够精确地编辑和修改基因组。

其使用对肿瘤治疗的影响相对较低。

然而，基因控制癌症细胞分裂和生长的突变的发现为肿瘤治疗打开了许多新的途径。

三、未来展望随着基因组学技术的不断发展和应用，肿瘤诊疗的精准化程度将大大提高。

肿瘤学中的基因检测技术使用教程肿瘤学中的基因检测技术是一项重要的工具，可以帮助医生更好地了解肿瘤的生物学特性，制定个体化的治疗方案，并预测患者的治疗效果和预后。

本篇文章将详细介绍肿瘤学中常用的基因检测技术，包括DNA测序、RNA测序、基因芯片和PCR等。

一、DNA测序DNA测序是一种通过测定DNA序列来检测肿瘤相关基因的技术。

目前广泛使用的DNA测序技术有Sanger测序和高通量测序。

1. Sanger测序Sanger测序是一种经典的DNA测序技术，其原理是通过DNA链终止的方法测定DNA序列。

在Sanger测序中，一条模板DNA被分成若干片段，然后通过DNA聚合酶扩增这些片段，并在扩增过程中加入少量的二进制缺失聚合酶，这些缺失聚合酶会随机地将一个碱基加入到扩增的片段中，导致链终止。

扩增完成后，用电泳法将DNA片段按照大小分离，并通过荧光信号检测DNA序列。

2. 高通量测序高通量测序技术（Next Generation Sequencing, NGS）已成为肿瘤学中常用的DNA测序方法。

NGS技术可以同时对数千万的DNA分子进行测序，具有高效、准确的优点。

常用的NGS平台有Illumina和Ion Torrent等。

NGS技术可以帮助检测各种肿瘤相关的基因变异，包括突变、拷贝数变异和染色体重排等。

二、RNA测序RNA测序是一种检测肿瘤中基因表达的技术。

通过RNA测序可以了解不同基因的表达水平，识别组织或肿瘤中的新基因、变异表达基因和可变剪接等。

1. mRNA测序mRNA测序是RNA测序的一种常用方法。

在此方法中，mRNA首先被转化为cDNA，然后通过PCR扩增，并在扩增过程中加入特定的序列适配器。

扩增完成后，使用NGS技术对这些cDNA进行测序，以获得基因的表达水平信息。

2. 全转录组测序全转录组测序（Whole transcriptome sequencing, WTS）是一种通过测定全部转录RNA的方法来检测基因表达。

从临床进入基因检测流程是入口，检测结果结合临床信息进行合理解读是出口，这一入一出之间需经历检测前临床咨询部分、实验室部分、信息分析部分、临床解读部分共四个环节。

其中的第四部分临床解读部分即是根据检测结果、患者信息、医生共识综合判断，临床和遗传咨询有效衔接、充分沟通，最终出具临床解读报告。

在做成临床解读报告之前，首先需要将解读的各个环节进行明确，包括解读的步骤流程，解读的技术细节。

这样才有可能真正的做到解读的规范化，使解读过程有据可依，有章可循，才能出具一份好的临床解读报告，基因检测才能更好的服务患者和临床医生。

从大的框架讲，基因检测数据解读可分为三个步骤：原始数据→分析数据、基于数据库的解读→与患者个体表征/临床病例结合的解读。

1、读懂原始数据将测序的原始序列数据（FASTQ）去除接头及低质量序列，经BWA软件比对至GRCh37/38（NCBI版本）或hg19/hg38（UCSC版本）人类基因组参考序列上，Picard 去除重复序列，使用GATK检测SNV与Indel变异，使用ANNOVAR进行变异注释。

最后获得一份.vcf文件（图1）。

Func.refGene：变异所处参考基因的功能区（exonic，intronic，UTR3，UTR5，splicing，upstream，downstream，intergenic）（此处的exonic特指外显子编码氨基酸区，不包括外显子的UTR区）Gene.refGene：变异所处参考基因名称（如果是基因间，则是两侧的基因）GeneDetail.refGene：非外显子区处于特定转录本中的具体位置（如果是基因间，则是距离两侧的基因的距离）ExonicFunc.refGene：外显子区的变异类型（frameshift insertion，frameshiftdeletion，stopgain，stoploss，nonframeshift insertion，nonframeshiftdeletion，synonymous SNV，nonsynonymous SNV），如果这一栏是一个“.”的话，就说明该变异不在外显子区AAChange.refGene：氨基酸水平的改变（同一个基因可能具有多个转录本，氨基酸改变的位置在不同的转录本中有可能不一样）经注释后的vcf文件还会包含如下信息：CLINSIG：该变异在ClinVar数据库中的临床意义（Benign，Likely benign，Uncertain significance，Likelypathogenic，Pathogenic，Drug-response）CLINDBN：该变异所引起的疾病名称CLINACC：该变异的登记号和版本号（VariantAccession and Versions）CLINSDB：该变异所引起疾病所在数据库名称CLINSDB：该变异所引起疾病所在数据库中的IDPopFreqMax：该变异人群中的最大等位基因频率1000_All：该变异在千人基因组计划数据库中的人群等位基因频率1000_AFR：该变异在千人基因组计划数据库中非洲人群的等位基因频率1000_AMR：该变异在千人基因组计划数据库中美国人群的等位基因频率1000_EAS：该变异在千人基因组计划数据库中东亚人群的等位基因频率1000_EUR：该变异在千人基因组计划数据库中欧洲人群的等位基因频率1000_SAS：该变异在千人基因组计划数据库中南亚人群的等位基因频率Snp138：该变异在dbSNP数据库中的IDCosmic70：该变异在癌症体细胞突变数据库COSMIC中的IDESP6500siv2_ALL：该变异在美国国家心肺血液研究所的ESP6500数据库中的人群等位基因频率ESP6500siv2_AA：该变异在美国国家心肺血液研究所的ESP6500数据库中的非洲裔人群等位基因频率ESP6500siv2_EA：该变异在美国国家心肺血液研究所的ESP6500数据库中的欧洲裔人群等位基因频率ExAC_All：该变异在ExAC数据库中的人群等位基因频率ExAC_AFR：该变异在ExAC数据库中非洲人群的等位基因频率ExAC_AMR：该变异在ExAC数据库中美国人群的等位基因频率ExAC_EAS：该变异在ExAC数据库中东亚人群的等位基因频率ExAC_FIN：该变异在ExAC数据库中芬兰人群的等位基因频率ExAC_NFE：该变异在ExAC数据库中非芬兰欧洲人群的等位基因频率ExAC_OTH：该变异在ExAC数据库中除已指定人群之外的人群等位基因频率ExAC_SAS：该变异在ExAC数据库中南亚人群的等位基因频率CG46：该变异在CG46数据库中的人群等位基因频率。