绘制肿瘤的基因组异质性—从多细胞到单细胞 

细胞是人体的基本组成部分。细胞中含有DNA，可以比作说明书。这个手册是用碱基A、C、T和G四个字母写的，它们结合在一起，指示细胞要制造什么产品。每个细胞都有自己独特的功能，就像使用手册中的不同章节一样。功能相同的细胞组成组织，不同的组织组成复杂的器官。就像复杂的器官一样，肿瘤也是由数十亿具有独特功能的细胞组成的。更复杂的是，没有两个肿瘤是完全相同的，这个概念就是我们所说的肿瘤异质性，这使得研究肿瘤非常具有挑战性。 

在《Charting genomic heterogeneity in tumours — from bulk to single cell》这篇博士论文中，Luuk Harbers研究了肿瘤异质性的三个层次。即，1)患者之间多个肿瘤之间存在的差异，称为患者间异质性;2)来自同一患者的多个肿瘤之间的差异，例如原发肿瘤已经转移并在身体其他部位形成新肿瘤，称为患者内部异质性;3)同一肿瘤内的细胞并不相同，但彼此之间可能存在很大差异，这就是我们所说的肿瘤内异质性。 

有多种方法可以提取有关肿瘤异质性的信息。在这篇博士论文中，Luuk Harbers 等人取了一块由数百万个肿瘤细胞组成的肿瘤，然后取出并读取这些肿瘤细胞的DNA(或说明书)。接下来，将这些DNA与健康细胞的DNA进行比较，找出不同的区域，称这些差异为突变或改变。肿瘤细胞可以有数千个这样的突变。通常，突变或改变只影响一个或几个碱基，但有时DNA的大片段会加倍或丢失，我们称之为拷贝数改变。 

方便的是，本博士论文整合了作者发表的三篇论文（见参考文献[2-4]），研究了肿瘤异质性的三个层次。论文1使用来自32种不同癌症类型的超过20,000个肿瘤的数据库调查了患者间的异质性。作者比较了这些肿瘤的拷贝数改变的数量、长度和分布，发现患者之间的肿瘤，即使是同一种癌症类型，也是高度异质性的。论文II研究了患者内部异质性。作者从51名被诊断为肺癌并已扩散到脑部的患者身上提取了肿瘤样本。然后研究了肺肿瘤和脑肿瘤的区别。尽管脑瘤起源于肺部肿瘤，但仍然观察到它们之间存在明显差异。作者发现了可能导致脑肿瘤形成的突变，这对改善未来患者的治疗至关重要。最后，在第三篇论文中，作者研究了前列腺癌的肿瘤内异质性。作者从被诊断患有前列腺癌的病人那里获得了两个前列腺，然后，在整个前列腺中，读出了单个细胞的DNA。然后将前列腺上的细胞相互比较。作者发现肿瘤内的细胞有非常特殊的拷贝数改变。有趣的是，作者还发现肿瘤外的细胞，在看起来健康的前列腺组织中，有很多拷贝数的改变。这表明可能存在一个潜在的过程，诱导突变存在于整个前列腺，而不仅仅是肿瘤区域。 

综上所述，这篇博士论文促进了我们对患者间、患者内和肿瘤内异质性的理解。 

参考文献

[1] Luuk Harbers. Charting genomic heterogeneity in tumours — from bulk to single cell. Universitetsservice US-AB. 2024. https://openarchive.ki.se/xmlui/handle/10616/48886

[2] Harbers, L. et al. Somatic Copy Number Alterations in Human Cancers: An Analysis of Publicly Available Data From The Cancer Genome Atlas. Frontiers in Oncology 11, (2021).

[3] Nicoś, M.*, Harbers, L.*, et al. Genomic Profiling Identifies Putative Pathogenic Alterations in NSCLC Brain Metastases. JTO Clinical and Research Reports 3, (2022).

[3] Zhang, N.*, Harbers, L.*, Simonetti, M.*, et al. High clonal diversity and spatial genetic admixture in early prostate cancer and surrounding normal tissue. Under review at Nat Commun. 

以往推荐如下：

1. 分子生物标志物数据库MarkerDB

2. 细胞标志物数据库CellMarker 2.0

3. 细胞发育轨迹数据库CellTracer

4. 人类细胞互作数据库：CITEdb

5. ​EMT标记物数据库：EMTome

6. EMT基因数据库：dbEMT

7. ​EMT基因调控数据库：EMTRegulome

8. RNA与疾病关系数据库：RNADisease v4.0

9. RNA修饰关联的读出、擦除、写入蛋白靶标数据库：RM2Target

10. 非编码RNA与免疫关系数据库：RNA2Immune

11. 值得关注的宝藏数据库：CNCB-NGDC

12. 免疫信号通路关联的调控子数据库：ImmReg

13. 利用药物转录组图谱探索中药药理活性成分平台：ITCM

14. AgeAnno：人类衰老单细胞注释知识库

15. 细菌必需非编码RNA资源：DBEncRNA

16. 细胞标志物数据库：singleCellBase

17. ​实验验证型人类miRNA-mRNA互作数据库综述

18. 肿瘤免疫治疗基因表达资源：TIGER

19. 基因组、药物基因组和免疫基因组水平基因集癌症分析平台：GSCA

20. 首个全面的耐药性信息景观：DRESIS

21. 生物信息资源平台：bio.tools

22. 研究资源识别门户：RRID

23. 包含细胞上下文信息的细胞互作数据库：CCIDB

24. HMDD 4.0：miRNA-疾病实验验证关系数据库

25. LncRNADisease v3.0：lncRNA-疾病关系数据库更新版