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顶刊封面 | Cancer Discovery:癌症的特征!经典必读综述

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10547 0 小曲 发表于 2022-1-24 10:12:28 |

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, y+ }) q6 D& }  E  X6 I  D转载自:医药魔方Med
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2022年1月《Cancer Discovery》(IF:39.397)的封面是一个“指环”,对应的是肿瘤学界的经典综述“Hallmarks of Cancer”(癌症的特征),其用一套基础理论来解释恶性肿瘤发生、发展的机制,作者是来自瑞士Agora转化癌症研究中心的Douglas Hanahan教授。. |4 {1 E, R; F2 w8 _+ S3 I5 }
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图片来自:Cancer Discovery官网
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其实,这已经是“Hallmarks of Cancer”的第三版。早在2000年,Hanahan教授和麻省理工学院的Robert A. Weinberg教授共同在著名的《Cell》杂志上发表了该综述的第一版。文章问世后,很快成为领域内的经典,是《Cell》历史上被引用次数最多的综述之一。2011年,还是在《Cell》杂志,两位教授对内容进行了更新。
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Douglas Hanahan教授. 图片来自网络

! m/ y3 e$ {$ s0 a5 r又过了10多年,第三版正式发表,而作者只剩下一位,背后的原因我们无从得知。但是据资料显示,Weinberg教授(1942~)已八十高龄,Hanahan教授(1951~)也已过七十。祝愿两位教授健康长寿的同时,也要珍惜这一次又一次的“十年更新之约”。
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Robert A. Weinberg教授. 图片来自网络

! L6 K- z+ V  z; t$ JTwitter也被这次更新刷屏!小编抛砖引玉,简单梳理一下这篇经典综述的核心内容,感兴趣的读者可以阅读完整版原文。
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Twitter截图. Johanna Joyce,瑞士洛桑大学教授,癌症研究领域的知名专家.

& A: o7 B2 B2 R5 ?第一版(2000):癌症的6个特征 [1]+ N  }, m/ q4 e! v9 m* n
* h6 A/ `) Y, \% Z% J. i
“癌症的6个特征”的提出,为理解癌症的多样化表现提供了一个逻辑框架。肿瘤的发病机制是多步骤的,正常细胞转变为肿瘤状态的过程中,它们会获得这些特征性功能,并最终发展成恶性病变。
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6个特征分别是:4 ~8 I- j) L+ Q- g& w
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  • 自给自足的生长信号(self-sufficiency in growth signals),例如H-RAS致癌基因的激活。
  • 对生长抑制信号不敏感(insensitivity to anti-growth signals),例如视网膜母细胞瘤(Rb)基因(肿瘤抑制基因)的缺失。
  • 逃避凋亡(evading apoptosis),例如生成IGF因子。
  • 无限复制的潜力(limitless replicative potential),例如激活端粒酶。
  • 持续的血管生成(sustained angiogenesis),例如生成VEGF诱导物。
  • 组织浸润和转移(tissue invasion & metastasis),例如E-钙黏蛋白的失活。
    / o5 O+ U$ I2 u: ]
, _" k. l7 q! x4 s( e
第二版(2011):增加了4个特征 [2]
5 `* c* e0 u! t' \- y) n
% ?. e' s' E1 }2 a5 I6 _* b在原有6个特征的基础上增加了4个特征,分别是:细胞能量代谢的失控(deregulating cellular energetics),逃避免疫清除(avoiding immune destruction),肿瘤促炎症作用(tumor-promoting inflammation),基因组的不稳定性和突变(genome instability and mutation)。并且,将原来6个特征的概念描述进行了些许调整。) t: _0 Q1 L+ Y8 J0 n% z8 K  @; [
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' J  f! {" K+ |" S8 x  |上述4个新增加的特征中,前两者定义为“新出现的特征”(emerging hallmarks),后两者定义为“赋予的特征”(enabling hallmarks)。“赋予的特征”,就是指肿瘤异常状态下导致的后果(consequences)。此外,明确了一个观点,即肿瘤不仅是肿瘤细胞数量上的增加,而需要围绕“肿瘤微环境”进行理解。  u- M9 R2 ?& b; H. V
( `: R6 N1 l' O, N/ o" W8 G, h
基础理论的研究与新药的研发密切相关。作者用10大类药物作为例子,这些药物的研发正是基于这10个癌症的特征。& s1 g# @0 b! Y: }
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* M& F9 T( A5 m8 @4 t
  • “持续增殖的信号”对应“EGFR抑制剂”。
  • “逃避生长抑制”对应“细胞周期依赖性激酶(CDK)抑制剂”。
  • “逃避免疫清除”对应“激活免疫的抗CTLA-4单克隆抗体”。
  • “无限复制的能力”对应“端粒末端转移酶抑制剂”。
  • “肿瘤促炎症作用”对应“选择性抗炎药物”。
  • “激活浸润和转移”对应“HGF/c-Met抑制剂”
  • “促血管生成”对应“VEGF抑制剂”。
  • “基因组的不稳定和突变”对应“PARP抑制剂”
  • “抵抗细胞死亡”对应“诱导凋亡的BH3类似物”
  • “细胞能量代谢的失控”对应“有氧糖酵解抑制剂”。) u' C2 [, {4 h6 g: N; B
* x) m( x" P3 N6 g; m( s& d4 R  l
第三版(2022):又增加了4个特征 [3]
4 y4 D: R1 U3 P, ]% R4 [; I+ a0 ]2 J8 X
  • 在既往10个特征的基础上,再一次增加了4个特征,分别是:
  • 解锁表型可塑性(Unlocking phenotypic plasticity),而表型可塑性可以破坏细胞分化。
  • 衰老细胞(Senescent cells),细胞衰老被认为是维持组织稳态的一种保护机制,然而越来越多的证据提示,在某些情况下,衰老细胞可以各种方式促进肿瘤的发生、发展。
  • 非突变表观遗传重编程(non-mutational epigenetic reprogramming),表观遗传即DNA序列没有发生变化,但基因功能发生了可遗传的变化。
  • 多态微生物组(Polymorphic microbiomes),存在于结肠、其他黏膜及其连接器官,或肿瘤自身的微生物组。前两个特征为“新出现的特征”,后两者为“赋予的特征”。
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0 M" T2 P. z, w; I% t* v# a7 h2 I癌症的发病机制涉及遗传学、细胞和组织生物学、病理学等,不同癌症类型对治疗的反应也各不相同。科学技术的快速发展,提供了丰富的癌症“大数据”,并将其复杂性凝练成一种逻辑科学,有助于我们更全面的了解癌症的发生、发展,也将这些知识应用到肿瘤的治疗中。  u+ ?( D# \5 G' B' L
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癌症的特征(14种)

1 y/ i- {+ V# T" P: r0 z
参考文献

! S# |2 G4 v9 F" u" |, j1、Cell. 2000; 100(1): 57-70.
4 g8 [! ]$ v  G; a
3 u+ y, P6 O& d0 ]/ g: f8 @/ @2、Cell. 2011; 144(5): 646-674.
, O% ~" n/ \' T2 T) t2 ]# o% N
; d0 n; Z# W0 Z7 J/ E3、Cancer Discov. 2022; 12: 31-46. : T6 T1 {3 M  r, i) A

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