【佳学基因检测】肿瘤基因检测为什么要分析非编码区突变？

肿瘤基因检测导读：

编码蛋白质基因的mRNA前体通常包含大量非编码序列，包括内含子、5'非翻译区（5'UTR）和3'非翻译区（3'UTR）。它们参与调节RNA转录、剪接和蛋白质翻译过程。3'UTR的突变倾向于出现在癌症驱动基因中，基因解码发现它通过miRNA结合来控制RNA稳定性和蛋白质翻译，从而参与肿瘤的发生与演进过程。肿瘤基因解码发现人类基因组包含编码大约20,000种非编码RNA（ncRNA）的基因，包括tRNA、核糖体RNA、microRNA和长非编码RNA（lincRNA）。这些功能性的ncRNA参怀染色质结构、转录调控、RNA剪接和蛋白质的生成过程。肿瘤非编码区基因检测发现体细胞突变在lincRNA NEAT1和MALAT1中积累，这些突变位于附近，并且参与癌症侵袭。

此外，基因间区域包含各种对调节基因表达和相关染色质结构至关重要的调节元件序列。针对癌症的全基因组关联研究（GWAS）已经识别出数百个癌症易感位点和种系变异，其中许多位于基因间区域。基因解码揭示它们参与调控这些位点附近基因表达的调控元件。ENCODE项目，Roadmap Epigenomics Consortium和FAMTOM的推断表明，人类基因组的20%-40%可能是调控元件。基因解码在揭示了编码蛋白质的基因序列与癌症的关系后，又将努力的方向转向寻找基因组变异与调控蛋白之间的相互作用，通过ChIP-Seq或开放的染色质元件（结构），可以解码在特定的细胞类型或癌症中所存在的活跃的调控序列。

在对黑色素瘤样本所进行全基因组测序分析基因检测解码中，发现了位于转录起始ATG位点上游-124 bp和-146 bp处的TERT启动子的热点突变，基因解码发现这一突变增强了TERT启动子的活性。这些启动子突变在胶质瘤、膀胱癌、甲状腺癌、肝癌和黑色素瘤中经常被检测到，同时，基因解码发现这些TERT启动子突变和TERT表达之间的关联程度在不同的癌症是不同的。在T-ALL的一个亚组中，非编码区的体细胞突变产生了MYB转录因子的结合位点，并在TAL1癌基因上游形成超级增强子，成为部分患者诊断治疗效果的影响因素，而这在很多基因检测中是未被包含的。最近对TCGA和ICGC的全基因组测序数据集进行的非编码体细胞突变的系统或统计分析表明，有几个非编码区域经常发生突变，如PLEKHS1、WDR74、TFPI2和BCL6的启动子或调控元件。人类基因组中有很多CTCF/凝聚力结合位点（CBS），它们作为绝缘子调控附近基因的表达。多种癌症类型积累CBS突变，这些突变可能涉及双链断裂和结构变异的产生。为了识别非编码突变并解释其影响和后果，需要通过整合许多针对非编码调控区域的数据集来进行更系统的方法，例如ENCODE，FANTOM，ChIP-Seq数据集（表观基因组数据）和基因表达数据集（RNA-Seq）。

基于全外显子测序的肿瘤基因检测检测非编码区突变吗？

基于全外显子测序的肿瘤基因检测通常主要关注编码区的突变，即基因的编码序列。编码区突变是指发生在基因的编码序列中的突变，可能会导致蛋白质的结构或功能发生改变，从而影响细胞的正常功能。

然而，全外显子测序技术也可以检测到一定程度的非编码区突变。非编码区突变是指发生在基因的非编码序列中的突变，包括基因的调控区域、启动子、增强子、转录因子结合位点等。这些非编码区域在基因的表达调控中起着重要的作用，突变可能会影响基因的表达水平或调控机制。

虽然全外显子测序可以检测到一部分非编码区突变，但由于非编码区域的复杂性和功能多样性，目前对非编码区突变的解读和功能分析仍然存在一定的挑战。因此，在肿瘤基因检测中，通常更关注编码区突变，而非编码区突变的检测和解读可能需要进一步的研究和分析。

基因解码基因检测增加非编码区突变检测如何增加肿瘤靶向药物基因检测的准确性与全面性？

要增加肿瘤靶向药物基因检测的准确性与全面性，可以考虑增加非编码区突变检测。非编码区突变是指发生在基因组中非编码区域的突变，这些区域包括启动子、增强子、转录因子结合位点等。虽然非编码区突变不直接编码蛋白质，但它们对基因的表达和调控起着重要作用。

以下是一些方法可以增加肿瘤靶向药物基因检测的准确性与全面性：

1. 使用全外显子组测序（Whole Exome Sequencing，WES）或全基因组测序（Whole Genome Sequencing，WGS）技术：这些技术可以对整个基因组或外显子组进行测序，包括编码区和非编码区，从而全面检测突变。

2. 结合转录组测序（RNA-Seq）：通过测序转录组，可以了解基因的表达情况，从而更好地理解突变对基因表达的影响。

3. 使用多种突变检测方法：除了常规的单核苷酸多态性（Single Nucleotide Polymorphism，SNP）和小片段插入/缺失（Insertion/Deletion，Indel）检测方法外，还可以使用其他高通量测序技术，如复杂变异检测、结构变异检测等，以增加检测的准确性和全面性。

4. 结合临床数据和数据库信息：将基因检测结果与临床数据和公共数据库中的信息相结合，可以进一步解读突变的功能和临床意义，从而提高增加肿瘤靶向药物基因检测的准确性与全面性。