Onkogenomika

Dari Wikipedia bahasa Indonesia, ensiklopedia bebas


Onkogenomika adalah sub-bidang genomika yang mengarakterisasikan gen yang berhubungan dengan kanker. Bidang ini berfokus pada perubahan genomika, epigenomika dan transkrip pada kanker.

Tujuan keseluruhan dari onkogenomika

Kanker adalah penyakit genetik yang disebabkan oleh akumulasi mutasi DNA dan perubahan epigenetik yang menyebabkan proliferasi sel dan pembentukan neoplasma yang tidak terkendali. Tujuan dari onkogenomika adalah untuk mengidentifikasi onkogen baru atau gen penekan tumor yang dapat memberikan wawasan baru dalam diagnosis kanker, memprediksi hasil klinis kanker dan target baru untuk terapi kanker. Keberhasilan terapi kanker yang ditargetkan seperti Gleevec, Herceptin, dan Avastin membangkitkan harapan bagi oncogenomics untuk menjelaskan target baru untuk pengobatan kanker.[1]

Selain memahami mekanisme genetik yang mendasari yang memulai atau mendorong perkembangan kanker, onkogenomika juga menargetkan pengobatan kanker khusus. Kanker berkembang karena mutasi DNA dan perubahan epigenetik yang terakumulasi secara acak. Mengidentifikasi dan menargetkan mutasi pada pasien individu dapat menyebabkan peningkatan kemanjuran pengobatan.

Penyelesaian Proyek Genom Manusia memfasilitasi bidang onkogenomika dan meningkatkan kemampuan peneliti untuk menemukan onkogen. Teknologi pengurutan dan teknik metilasi global telah diterapkan pada studi onkogenomika.

Sejarah[sunting | sunting sumber]

Era genomika dimulai pada 1990-an, dengan dibuatnya urutan DNA dari banyak organisme. Pada abad ke-21, penyelesaian Proyek Genom Manusia memungkinkan studi genom fungsional dan memeriksa genom tumor. Kanker adalah fokus utama.

Era epigenomika sebagian besar dimulai baru-baru ini, sekitar tahun 2000.[2][3] Salah satu sumber utama perubahan epigenetik adalah mengubah metilasi pulau-pulau CpG di daerah gen promotor (lihat metilasi DNA pada kanker). Sejumlah metode yang dirancang baru-baru ini dapat menilai status metilasi DNA pada kanker, dibandingkan dengan jaringan normal.[4] Beberapa metode tersebut menilai metilasi CpG yang terletak di berbagai kelas lokus, termasuk pulau-pulau CpG, pantai, dan rak-rak serta promotor, badan gen, dan wilayah antar gen.[5] Kanker juga merupakan fokus utama studi epigenetik.

Akses menuju pengurutan genom kanker yang menyeluruh penting untuk penelitian kanker (atau genom kanker) karena:

  • Mutasi adalah penyebab langsung kanker dan menentukan fenotipe tumor.
  • Akses ke sampel jaringan kanker dan normal dari pasien yang sama dan fakta bahwa sebagian besar mutasi kanker mewakili peristiwa somatik, memungkinkan identifikasi mutasi spesifik kanker.
  • Mutasi kanker bersifat kumulatif dan terkadang terkait dengan stadium penyakit. Metastasis dan resistensi obat dapat dibedakan.[6]

Akses menuju profil metilasi penting untuk penelitian kanker karena:

  • Epi-driver, bersama dengan Mut-driver, dapat bertindak sebagai penyebab langsung kanker [7]
  • Epimutasi kanker bersifat kumulatif dan terkadang terkait dengan stadium penyakit[8]

Pengurutan genom menyeluruh[sunting | sunting sumber]

Genom kanker pertama diurutkan pada tahun 2008.[6] Penelitian ini mengurutkan genom leukemia myeloid akut (AML) khas dan genom rekan normal yang diperoleh dari pasien yang sama. Perbandingan itu mengungkapkan sepuluh gen yang bermutasi. Dua sudah memberikan kontribusi pemikiran untuk perkembangan tumor: duplikasi tandem internal Flt3 reseptor tirosin kinase gen, yang mengaktifkan kinase signaling dan berhubungan dengan prognosis yang buruk dan penyisipan empat basis di ekson 12 dari NPM1 gen (NPMc). Mutasi ini ditemukan pada 25-30% tumor AML dan dianggap berkontribusi terhadap perkembangan penyakit daripada menyebabkannya secara langsung.

Delapan sisanya adalah mutasi baru dan semuanya adalah perubahan basa tunggal: Empat berada dalam keluarga yang sangat terkait dengan patogenesis kanker (PTPRT, CDH24, PCLKC dan SLC15A1). Empat mutasi lainnya tidak memiliki hubungan sebelumnya dengan patogenesis kanker. Mereka memang memiliki fungsi potensial dalam jalur metabolisme yang menyarankan mekanisme dimana mereka dapat bertindak untuk mempromosikan kanker (KNDC1, GPR124, EB12, GRINC1B).

Gen-gen ini terlibat dalam jalur yang diketahui berkontribusi pada patogenesis kanker, tetapi sebelum penelitian ini kebanyakan tidak akan menjadi kandidat untuk terapi gen yang ditargetkan. Analisis ini memvalidasi pendekatan pengurutan genom kanker keseluruhan dalam mengidentifikasi mutasi somatik dan pentingnya pengurutan paralel genom normal dan sel tumor.[9]

Pada 2011, genom pasien kanker kandung kemih luar biasa yang tumornya telah dieliminasi oleh obat everolimus diurutkan, mengungkapkan mutasi pada dua gen, TSC1 dan NF2 . Mutasi-mutasi itu mengatur mTOR, protein yang dihambat oleh everolimus, memungkinkannya untuk bereproduksi tanpa batas. Alhasil, pada 2015, Inisiatif Responder Luar Biasa diciptakan di National Cancer Institute. Inisiatif ini memungkinkan pasien luar biasa tersebut (yang telah merespon positif selama setidaknya enam bulan terhadap obat kanker yang biasanya gagal) untuk memiliki genom mereka diurutkan untuk mengidentifikasi mutasi yang relevan. Setelah diidentifikasi, pasien lain dapat diskrining untuk mutasi tersebut dan kemudian diberikan obat. Pada 2016 Untuk itu, uji coba obat kanker nasional dimulai pada 2015, melibatkan hingga dua puluh empat ratus pusat. Pasien dengan mutasi yang tepat dicocokkan dengan salah satu dari lebih dari empat puluh obat.[10]

Pada tahun 2014, Pusat Onkologi Molekuler meluncurkan uji MSK-IMPACT, alat skrining yang mencari mutasi pada 341 gen yang terkait kanker. Pada 2015, lebih dari lima ribu pasien telah diskrining. Pasien dengan mutasi yang tepat memenuhi syarat untuk mendaftar dalam uji klinis yang menyediakan terapi bertarget.[10]

Teknologi[sunting | sunting sumber]

Teknologi yang saat ini digunakan dalam Onkogenomika.

Pengurutan genom[sunting | sunting sumber]

  • Pengurutan DNA: Pengurut berbasis pirosekuensing menawarkan metode yang relatif murah untuk menghasilkan data pengurutan.[1][11][12]
  • Hibridisasi Genom Komparatif Berjajar: Teknik ini mengukur perbedaan jumlah salinan DNA antara genom normal dan kanker. Ini menggunakan intensitas fluoresensi dari sampel berlabel fluorescent, yang digabungkan ke probe yang dikenal pada microarray.[13][14]
  • Analisis microarray oligonukleotida representasional: Mendeteksi variasi jumlah salinan menggunakan fragmen genomik tercerna-restriksi yang diamplifikasi yang dihibridisasi dengan oligonukleotida manusia, mencapai resolusi antara 30 dan 35 kbit/dtk.[15]
  • Digital Karyotiping: Mendeteksi variasi jumlah salinan menggunakan tag genomika yang diperoleh melalui enzim restriksi restriksi. Tag ini kemudian ditautkan ke dalam ditag, digabungkan, dikloning, diurutkan, dan dipetakan kembali ke genom referensi untuk mengevaluasi kerapatan tag.[16][17]
  • Kromosom Bakteri Artifisial (BAC)-end sequencing (end-sequence profiling): Identifikasi breakpoint kromosom dengan membuat perpustakaan BAC dari genom kanker dan mengurutkan ujung-ujungnya. Klon BAC yang mengandung penyimpangan kromosom memiliki urutan akhir yang tidak memetakan ke daerah yang sama dari genom referensi, sehingga mengidentifikasi breakpoint kromosom.[18]

Referensi[sunting | sunting sumber]

  1. ^ a b Strausberg RL, Simpson AJ, Old LJ, Riggins GJ (May 2004). "Oncogenomics and the development of new cancer therapies". Nature. 429 (6990): 469–74. Bibcode:2004Natur.429..469S. doi:10.1038/nature02627. PMID 15164073. 
  2. ^ Ting AH, McGarvey KM, Baylin SB (2006). "The cancer epigenome--components and functional correlates". Genes Dev. 20 (23): 3215–31. doi:10.1101/gad.1464906. PMID 17158741. 
  3. ^ Jones PA, Baylin SB (2007). "The epigenomics of cancer". Cell. 128 (4): 683–92. doi:10.1016/j.cell.2007.01.029. PMC 3894624 alt=Dapat diakses gratis. PMID 17320506. 
  4. ^ Li D, Zhang B, Xing X, Wang T (2015). "Combining MeDIP-seq and MRE-seq to investigate genome-wide CpG methylation". Methods. 72: 29–40. doi:10.1016/j.ymeth.2014.10.032. PMC 4300244 alt=Dapat diakses gratis. PMID 25448294. 
  5. ^ Wei J, Li G, Dang S, Zhou Y, Zeng K, Liu M (2016). "Discovery and Validation of Hypermethylated Markers for Colorectal Cancer". Dis. Markers. 2016: 2192853. doi:10.1155/2016/2192853. PMC 4963574 alt=Dapat diakses gratis. PMID 27493446. 
  6. ^ a b Strausberg RL, Simpson AJ (January 2010). "Whole-genome cancer analysis as an approach to deeper understanding of tumour biology". Br. J. Cancer. 102 (2): 243–8. doi:10.1038/sj.bjc.6605497. PMC 2816661 alt=Dapat diakses gratis. PMID 20029419. 
  7. ^ Vogelstein B, Papadopoulos N, Velculescu VE, Zhou S, Diaz LA, Kinzler KW (2013). "Cancer genome landscapes". Science. 339 (6127): 1546–58. Bibcode:2013Sci...339.1546V. doi:10.1126/science.1235122. PMC 3749880 alt=Dapat diakses gratis. PMID 23539594. 
  8. ^ Luo Y, Wong CJ, Kaz AM, Dzieciatkowski S, Carter KT, Morris SM, Wang J, Willis JE, Makar KW, Ulrich CM, Lutterbaugh JD, Shrubsole MJ, Zheng W, Markowitz SD, Grady WM (2014). "Differences in DNA methylation signatures reveal multiple pathways of progression from adenoma to colorectal cancer". Gastroenterology. 147 (2): 418–29.e8. doi:10.1053/j.gastro.2014.04.039. PMC 4107146 alt=Dapat diakses gratis. PMID 24793120. 
  9. ^ Ley TJ, Mardis ER, Ding L, Fulton B, McLellan MD, Chen K, et al. (November 2008). "DNA sequencing of a cytogenetically normal acute myeloid leukaemia genome". Nature. 456 (7218): 66–72. Bibcode:2008Natur.456...66L. doi:10.1038/nature07485. PMC 2603574 alt=Dapat diakses gratis. PMID 18987736. 
  10. ^ a b Peikoff, Kira (2015-10-16). "What Miraculous Recoveries Tell Us About Beating Cancer". Popular Mechanics. Diakses tanggal 2016-04-28. 
  11. ^ Bardelli A.; Velculescu V.E. (2005). "Mutational analysis of gene families in human cancer". Current Opinion in Genetics & Development. 15 (1): 5–12. doi:10.1016/j.gde.2004.12.009. 
  12. ^ Benvenuti S.; Arena S.; Bardelli A. (2005). "Identification of cancer genes by mutational profiling of tumor genomes". FEBS Letters. 579 (8): 1884–1890. doi:10.1016/j.febslet.2005.02.015. PMID 15763568. 
  13. ^ Shih I.M.; Wang T.L. (2005). "Apply innovative technologies to explore cancer genome". Current Opinion in Oncology. 17 (1): 33–38. doi:10.1097/01.cco.0000147382.97085.e4. PMID 15608510. 
  14. ^ Greshock J, Naylor TL, Margolin A, Diskin S, Cleaver SH, Futreal PA, et al. (January 2004). "1-Mb resolution array-based comparative genomic hybridization using a BAC clone set optimized for cancer gene analysis". Genome Res. 14 (1): 179–87. doi:10.1101/gr.1847304. PMC 314295 alt=Dapat diakses gratis. PMID 14672980. 
  15. ^ Lucito R, Healy J, Alexander J, Reiner A, Esposito D, Chi M, et al. (October 2003). "Representational oligonucleotide microarray analysis: a high-resolution method to detect genome copy number variation". Genome Res. 13 (10): 2291–305. doi:10.1101/gr.1349003. PMC 403708 alt=Dapat diakses gratis. PMID 12975311. 
  16. ^ Hu M, Yao J, Polyak K (2006). "Methylation-specific digital karyotyping". Nat Protoc. 1 (3): 1621–36. doi:10.1038/nprot.2006.278. PMID 17406428. 
  17. ^ Körner H, Epanchintsev A, Berking C, Schuler-Thurner B, Speicher MR, Menssen A, Hermeking H (January 2007). "Digital karyotyping reveals frequent inactivation of the dystrophin/DMD gene in malignant melanoma". Cell Cycle. 6 (2): 189–98. doi:10.4161/cc.6.2.3733. PMID 17314512. 
  18. ^ Volik S, Zhao S, Chin K, Brebner JH, Herndon DR, Tao Q, et al. (June 2003). "End-sequence profiling: sequence-based analysis of aberrant genomes". Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 100 (13): 7696–701. doi:10.1073/pnas.1232418100. PMC 164650 alt=Dapat diakses gratis. PMID 12788976. 
Diperoleh dari "https://id.wikipedia.org/w/index.php?title=Onkogenomika&oldid=25457439"