人类基因图谱
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2023年3月3日发(作者：质性评价)10篇《Cell》文章及封面聚焦人类伟大成就：癌症基因组图谱
癌症基因组图谱（TheCancerGenomeAtlas，TCGA）想必早已
为全世界广为知晓，这项计划于2005年提出，旨在通过基因组学分析
技术，将人类全部癌症的基因组变异图谱绘制出来，从而更好地了解
癌症发生和发展的机制。
尽管如今TCGA项目已经囊括了33种最常见癌症且超过11000
个肿瘤样本的测序等工作，然而，它还没有完全结束。
▲TCGA的各项关键数据（图片来自CellPress）
因为，虽然获得了海量的数据（超过2.5PB，约为250万GB的数
据，若是把数据放到DVD上面，得超过20万张DVD碟片），然而，
如何分析这些数据，如何通过这些数据来发现各种不同的常见癌症的
命脉，仍然是一个巨大的挑战。
因此，一个叫做“泛癌症图谱（Pan-CancerAtlas）”的计划跃
然纸上，其目标是整合出不同肿瘤的TCGA数据，然后对这些数据进
行分析和解释，而如今，一大批重大成果已经完成，这些成果一共包
括27篇文章，均发表在著名学术出版机构CellPress旗下的各种著名
刊物比如《Cell》、《CancerCell》等上面。
4月5日，国际顶级学术期刊《Cell》在最新一期中，采用封面形
式，发表了包括评论和社论在内的超过8篇文章聚焦了人类的一项伟
大成就：人类癌症基因组图谱（TheCancerGenomeAtlas，TCGA）。
▲最新一期著名学术期刊《Cell》以封面形式聚焦泛癌症图谱
（Pan-CancerAtlas）
今天必然是整个生物医学领域欢呼的一天！
美国国立卫生研究院院长s博士说：“这个项目
是10多年来突破性工作的结晶！为癌症研究人员提供了前所未有的工
具，让他们理解肿瘤在人体内如何诞生、何处诞生、为何诞生，并能
更好地指导临床试验，使更好的疗法成为可能。”
事实上，泛癌图谱的这27篇文章一共分成三个部分，包括：cell-
of-originpatterns,oncogenicprocesses以及oncogenicpathways
这伞个部分，其中，每个部分由一篇重磅Cell文章领衔。
不但如此，CellPress还精心制作了一个网站：/pb-
assets/consortium/pancanceratlas/pancani3/（需复制
登录）来将泛癌症图谱的这27篇文章分门别类介绍。
▲泛癌症图谱（Pan-CancerAtlas）的重磅文章收录网站（图片
来自CellPress）
我们这里来简单看看发表在最新一期《Cell》上面的关于泛癌症
图谱相关的超过8篇重磅文章：
▶ngaCoursetoaCure
这一篇是《Cell》的社论，由其副主编RobertKruger博士撰写，
高度赞扬了TCGA癌症图谱计划取得的伟大成就，并隆重介绍泛癌症
图谱（Pan-CancerAtlas），他在评论中针对泛癌症图谱计划写道：
“这项工作就像是人类癌症研究的谷歌地球（GoogleEarth，一个由
谷歌公司开发的强大的卫星地图软件）！”
▶cerGenomeAtlas:CreatingLastingValue
beyondItsData
这是一篇简短的评论文章，介绍了TCGA计划以及泛癌症图谱的
情况，由NIH的CarolynHutter博士和JeanClaudeZenklusen博
士撰写。
▶-of-OriginPatternsDominatetheMolecular
Classificationof10,000Tumorsfrom33TypesofCancer
这篇文章整合分析了TCGA数据库中33种癌症类型，超过10000
例肿瘤的数据，在分子层面来分析不同类型肿瘤的异同，为寻找新的
药物靶点提供了有用的信息。该文由北卡大学的KatherineA.
Hoadley和VanAndel研究所的领衔。
▶ctiveonOncogenicProcessesattheEndofthe
BeginningofCancerGenomics
这篇文章也是27篇文章中的旗舰文章之一，由华盛顿大学Ding
Li教授、哈佛大学r教授以及Broad研究所的Gad
Getz教授领衔撰写，作者估计有数百位。该文章主要介绍了研究者们
通过TCGA整合分析发现的调控肿瘤发生的分子过程。
▶nicSignalingPathwaysinTheCancerGenome
Atlas
这篇文章主要整合了TCGA数据，分析了9000多例肿瘤样品的
10条信号通路的海量数据，寻找到了一些代表性的信号通路，为进一
步肿瘤治疗的药物开发提供了思路。
▶eLearningIdentifiesStemnessFeatures
AssociatedwithOncogenicDedifferentiation
该文利用人工智能深度挖掘TCGA数据库中表观遗传数据，寻找
到肿瘤的干细胞相关特征，为药物开发和新的治疗方法提供新的见解。
▶enicGermlineVariantsin10,389AdultCancers
该文利用TCGA数据库整合分析了33种不同类型肿瘤的10389
例样品的数据，发现了几百个germline变异。
▶hensiveCharacterizationofCancerDriverGenes
andMutations
这篇文章深入综合分析了来自于TCGA数据库的超过9000例肿瘤
样品数据，鉴定了肿瘤驱动基因的突变。
▶-CancerAnalysisofEnhancerExpressioninNearly
9000PatientSamples
这篇文章整合分析了33种不同类型肿瘤的超过9000例样品的增
强子（enhancer）情况。
▶gratedTCGAPan-CancerClinicalDataResource
toDriveHigh-QualitySurvivalOutcomeAnalytics
这篇文章从33种不同类型的肿瘤总共包括11160名患者整合分
析产生了临床病理资料。
到这里已经罗列完今天发表在《Cell》上面的关于TCGA的文章了，
其他剩余的文章可以在上面提到的网站中进一步查看。
毫无疑问，这个项目将造福于癌症研究与癌症新药的开发。
“这些最新的成果有望让医药公司开发全新的癌症免疫疗法，或
是让已经获批、治疗其他疾病的药物用于癌症的治疗。”加州大学旧
金山分校（UCSF）的癌症与发育疗法项目主任ChristopherBenz教
授评论道。
“是时候重写癌症的教科书了！”Benz教授兴奋地说道。