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西安交大生物信息计算团队在《自然》发布6篇论文

放大字体  缩小字体 日期:2020-02-20 10:58:41   本站原创  来源:西安交通大学  人气:39
      近期,国际顶级期刊《自然》(Nature)集中发表了国际癌症基因组联盟(International Cancer Genome Consortium,ICGC)泛癌全基因组分析协作组(Pan-Cancer Analysis of Whole Genomes,PCAWG)完成的6篇论文,分别聚焦泛癌全基因组数据画像、肿瘤体细胞突变的路径图谱、非编码区的驱动突变特征、基因组结构突变的特征模式、复现肿瘤的演化历程和多组学荟萃的RNA变化规律六个方面。
      《自然》杂志不仅选取癌症分类(Cancer catalogued)作为当期封面,而且同期配发了新闻综述和科技评论,称赞上述研究在广度和深度上都实现了重大突破,首创了多项面向全基因组大数据的高精度计算技术,以前所未有的规模进一步揭示了癌症的复杂性,在癌症组学的多个领域都取得了一批重要发现和具有指南意义的结论,是迄今最全面的癌症多组学研究成果。综述和评论总结指出,6篇论文和泛癌全基因组分析协作组(PCAWG)的其他重要成果将成为进一步探寻癌症的分子遗传学机制的钥匙,科学界从此获得了致癌分子遗传学机制的崭新视角和未来研究更加清晰的方向。
      多组学大数据驱动的肿瘤精准诊疗不仅是肿瘤学、计算机科学、管理决策科学等多学科交叉融合的研究热点和科技前沿,而且正在恶性肿瘤的临床诊疗实践、全周期卫生健康服务和管理中不断显现其重要价值。恶性肿瘤之所以复杂,主因之一是癌种、人种、族群等的多组学共性特征与千差万别的个体差异的耦合。系统、全面、透彻地探究恶性肿瘤的多组学共性特征,是全球科学界、医学界共同面临的世界性重大科学难题,需要国际携手合作实施大科学计划和大科学工程。
      由美国、中国、加拿大、欧盟、日本等发起组建的国际癌症基因组联盟(ICGC)成为生物医学领域比肩乃至超越人类基因组计划的国际大科学计划和工程。2013年,ICGC设立泛癌全基因组分析协作组(PCAWG),由来自世界34个国家和地区的744家科研和医疗单位的研究人员组成。PCAWG旨在规范化采集常见癌种的样本及其多组学大数据,通过研发和运用先进的生物信息计算技术,高精度、系统性地绘制常见癌症的多组学数据画像和风险图谱,以期获得能够指导临床实践的分子标识和决策基线。该校电信学部生物信息计算团队牵头,联合双聘院士、合肥工业大学杨善林教授团队和吉因加科技团队组成联合攻关组,全面参与了PCAWG的工作。西安交大团队、华大基因杨焕明院士团队、空军军医大学樊代明院士团队,以及北京大学、上海交通大学、香港科技大学团队等中国大陆和港澳地区近十家单位实质参与了PCAWG的工作。
      该校电信学部生物信息计算研究队伍由赵仲孟、王嘉寅教授于2012年开始逐步组建。在电信学部双聘院士杨善林教授的指导下,目前已形成以王嘉寅、赵仲孟、张选平、孙新宇、赖欣、朱晓燕等为主要学术骨干的生物信息计算研究团队。团队重点围绕“数据特征精准挖掘、特征关联耦合分析、演化模式预测应用”三步曲中的科学难题和应用瓶颈问题,开展数据驱动的肿瘤临床辅助决策模型、算法及其应用等领域研究。团队近年来已连续在《自然》(Nature)《细胞》(CELL)《自然医学》(Nature Medicine)《自然遗传学》(Nature Genetics)《自然生物技术》(Nature Biotechnology)《自然通讯》(Nature Communications)等国际顶尖期刊发表重要研究成果20余篇,累计发表SCI论文近60篇,CCF B类及以上期刊和会议文章10余篇;代表性研究成果获得引用近2000次,多篇论文入选ESI高被引论文;部分研究成果实现了临床应用和产业化,获得安徽省科学技术一等奖等。

(责任编辑:张晨悦   审核:刁巧燕)

 

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