加州大学圣地亚哥分校的研究人员首次发现了一种与吸烟有关的膀胱癌DNA突变模式。这一发现之所以成为可能，是因为该团队开发了一种强大的新机器学习工具，用于发现致癌物和其他DNA改变过程引起的突变模式。这项工作于9月23日发表在《细胞基因组学》杂志上，可以帮助研究..
加州大学圣地亚哥分校的研究人员首次发现了一种与吸烟有关的膀胱癌DNA突变模式。这一发现之所以成为可能，是因为该团队开发了一种强大的新机器学习工具，用于发现致癌物和其他DNA改变过程引起的突变模式。
这项工作于9月23日发表在《细胞基因组学》杂志上，可以帮助研究人员确定哪些环境因素，如暴露于烟草烟雾和紫外线辐射，会导致某些患者患癌症。
每一种环境暴露都以独特的方式改变DNA，产生一种特定的突变模式，称为突变特征。如果在患者癌细胞的DNA中发现了特征，癌症可以追溯到产生该特征的暴露。了解存在哪些突变信号也可以为患者的特定癌症提供更个性化的治疗。
在这项研究中，研究人员在与吸烟有关的膀胱癌DNA中发现了一个突变特征。这一发现意义重大，因为吸烟引起的突变信号已在肺癌中检测到，但在膀胱癌中尚未检测到。
有强有力的流行病学证据表明，膀胱癌与吸烟有关。我们甚至在其他组织中看到了一个特定的突变信号；如口腔、食道和肺部；直接接触烟草致癌物。事实上，我们在膀胱里找不到这个签名，这很奇怪。”
Ludmil Alexandrov，研究高级作者，加州大学圣地亚哥分校生物工程及细胞和分子医学教授
亚历山德罗夫和他的同事们现在表明，在膀胱癌中吸烟有一个突变特征，这与肺癌中发现的特征不同。此外，他们还表明，在未患膀胱癌的吸烟者的正常膀胱组织中也发现了这种特征。在非吸烟者的膀胱组织中未发现该特征。
“这一特征告诉我们，你的DNA中的某些突变是由于暴露于烟草烟雾中，”亚历山德罗夫实验室博士后研究员、研究第一作者之一马科斯·迪亚兹·盖伊（Marcos Diaz Gay）说，“这并不一定意味着你患了癌症。但你吸烟越多，细胞中积累的突变越多，你患癌症的风险就越高。”
通过下一代机器学习实现
研究人员使用亚历山德罗夫实验室开发的下一代机器学习工具发现了烟草特征。该团队表示，这是直接从大量遗传数据中提取突变特征的最先进、自动化的生物信息学工具。
亚历山德罗夫说：“这是一种强大的机器学习方法，可以识别突变模式并将其与基因组数据分离。”。“它利用这些模式并对其进行破译，以便我们能够看到突变签名是什么，并将它们与它们的含义相匹配。”
他将机器学习方法与在鸡尾酒会上挑选个人对话进行了比较。
他说：“你周围有多组人在说话，你只对听到某些人说话感兴趣。”。“我们的工具基本上可以帮助你做到这一点，但需要癌症基因数据。世界各地有许多人暴露于不同的环境诱变剂中，其中一些暴露会在他们的基因组上留下印记。这个工具通过所有这些数据来找出导致突变的过程。”
该工具用于分析23827例人类癌症序列。它发现了四个突变签名-；包括与吸烟有关的膀胱癌患者；其他任何工具都没有检测到。在胃癌、结肠癌和肝癌中发现的其他三种特征仍然需要进一步研究，以了解是什么过程导致了它们。
为了证明他们的工具有多强大，研究人员将其与现有的13种生物信息学工具进行了测试。评估了这些工具从80000多个合成癌症样本中提取突变特征的能力。亚历山德罗夫团队开发的工具优于其他所有工具。它检测到的真阳性签名多20%到50%，假阳性签名少五倍。它甚至在分析噪声数据时表现良好，而其他工具则失败了。
迪亚斯·盖伊说：“在生物信息学领域，这是首次在这种规模上对突变特征提取进行全面的基准测试。”。“这是一项艰巨的任务，需要跨多个数据集比较多种工具。”
亚历山德罗夫指出，这样的壮举也是代价高昂的。“得益于英国癌症研究所的资助，我们能够进行这项技术性的、广泛的评估，而这项评估通常是不做的。”
创建更加用户友好和个性化的工具
该团队的最终目标是创建一个基于网络的工具，让更多的研究人员可以使用，从而分析更多的患者。
Alexandrov说：“现在，这个工具需要生物信息学专业知识来运行。”。“我们想要的是在网络上创建一个用户友好的版本，研究人员可以直接输入患者的突变，它会立即为您提供一组突变特征以及引起突变的过程。”
迪亚兹·盖伊说：“我们对未来的想法是利用这一工具在个人层面上分析患者。”。
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