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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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10800 0 小曲 发表于 2022-1-24 10:12:28 |

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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。
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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

1 H$ }$ j: L% T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

6 b0 e! _& ^7 G4 v) u* _Twitter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.

- f6 o% y! J, K$ _0 s* L% Q+ V7 Z, Q第一版(2000):癌症的6个特征 [1]% x7 h. Q- O3 W0 h8 h; v7 l/ H4 J
- t& f! i8 J: E1 F) l3 C; k4 `4 p
“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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1 Q4 T3 V- J' `5 u' W3 z( `4 D2 h6个特征分别是:
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: W& c: Q/ O$ d0 y( J* L
  • 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。
    * P) _% V4 E6 R) [0 f% J& ^4 ~
. V7 @; m3 @6 ^% z" X& a' e
第二版(2011):增加了4个特征 [2]7 n# l! {7 b: R0 C. b

2 l1 a* _; p! u, e' s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。
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# x  `+ ~5 J- d: Z" L6 r$ r
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。
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( N5 Q( \! [' O9 L3 K7 q9 E5 c3 F  B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。; `8 o* U9 t3 Q3 |
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* I* v- D1 ^: e" f3 t( R
  • “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”。! T; v; g0 O% R4 C+ d5 P  \7 o
) O: r, {4 j& ?- S1 g
第三版(2022):又增加了4个特征 [3], p( i* S% W7 y$ |7 w: b9 p) Y

( L5 j% e3 L( f# ]0 A
  • 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 F% C: B1 g5 R2 x6 N( K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。9 e7 x7 D' V3 R$ s) Q
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癌症的特征(14种)
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参考文献
/ u& l* b0 L8 D% H  T' a- X
1、Cell. 2000; 100(1): 57-70.
. E% e, u2 v# E/ X- E
# Q8 U0 y5 L7 ~( r2、Cell. 2011; 144(5): 646-674.
- Q( p: E) k, o$ h( h) Y4 C
& t2 A" t! M2 p! E/ Q3 c* R6 S3、Cancer Discov. 2022; 12: 31-46.
1 W6 Y5 ~9 v7 Z

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