在癌症治疗进入精准医学时代的今天,如何快速解读肿瘤基因检测报告中的海量变异信息?纪念斯隆-凯特琳癌症中心开发的OncoKB数据库,正成为全球肿瘤医生的“智能导航”。今天我们就一起来了解一下,OncoKB数据库的主要功能和简单使用方法。
1. OncoKB数据库介绍
OncoKB(Precision Oncology Knowledge Base),网址:https://www.oncokb.org/,该数据库是获得FDA认可的人类基因组变异数据库,该数据库由Memorial Sloan Kettering Cancer Center开发并维护,以肿瘤患者基因突变为基础,收录突变对应的靶向药物使用、生物学与肿瘤学效应,以及突变在人群中分布频率和临床预后特征等信息。
OncoKB数据来源包括FDA、NCCN、ASCO或ESMO会议论文、肿瘤领域专家共识和论文文献,以及cBioPortal,COSMI等公共数据库,目前包含 143 种肿瘤相关的 939 个基因的 7950 种突变数据以及相对应的 154 种药物注释信息,每条信息经过临床基因组学注释委员会(Clinical Genomics Annotation Committee, CGAC)的定期审阅与修订。
在 OncoKB 官网主页中可以看到四种类型(治疗、诊断、预后和 FDA)的分级,每种类型的分级均不同,接下来以治疗水平为例进行说明。
1. 治疗水平证据
- Level 1:FDA批准的生物标志物(如EGFR L858R突变预示奥希替尼疗效)。
- Level 2:NCCN指南推荐的靶点(如HER2扩增指导曲妥珠单抗治疗)。
- Level 3A/B:临床试验或体外研究验证的潜在靶点(如RET融合阳性肺癌对普拉替尼敏感。
- Level 4:高质量细胞或动物实验文献研究报道的,作为某药物治疗肿瘤疗效潜在靶标的突变。
- R1/R2:肿瘤耐药相关突变信息,R1为肿瘤标准治疗中可以作为FDA批准的药物耐药指标的突变信息,R2为某药物治疗肿瘤产生耐药的相关突变信息临床研究证据。
在治疗水平上每个级别对应的 FDA 水平如下:
治疗水平与 AMP/ASCO/CAP 对应。
2.诊断级别证据
- Dx1:该适应症的诊断需要FDA或专业指南认可的生物标志物
- Dx2:FDA或专业指南认可的支持该适应症诊断的生物标志物
- Dx3:基于临床证据的适应症中可能有助于疾病诊断的生物标志物
3.预后水平证据
- Px1:基于一项(或多项)有力研究的 FDA或专业指南认可的生物标志物。
- Px2:基于单个或多个小型研究,FDA或专业指南认可的该适应症的生物标志物。
- Px3:生物标志物在该适应症中基于临床证据具有预后作用。
2、主要功能
1. 多维度数据分层
点击 "Actionable Genes" 标签,可以查看四种类型在各个等级所代表的基因、引起的突变、对应的肿瘤类型和关联的药物信息。
2. 智能化检索与可视化
检索场景:支持按肿瘤类型、药物名称或基因突变查询,能够快速匹配Level 1-4及R1/R2 级数据。
例如,检索乳腺癌(Breast cancer)
可以看到 30 个相关基因(如 AKT1、BRAF、ERBB2)及 57 种推荐药物。
点击"AKT1" 这个基因,可以跳转基因详情页
基因详情页:提供突变位点结构图、功能注释、跨癌种分布及参考文献(如ERS1基因的抑癌/致癌双重角色)。
图像下载与引用:用户可下载基因突变示意图,并引用Nature Medicine等权威文献支持研究。
3. OncoKB数据库操作演示
点击Cancer Genes可预览该数据库收录的全部肿瘤相关的基因突变信息:
第一列:基因名称
①列打“√”的基因表示被OncoKB收录有注释信息,标“信封”的表示可点击信封标志申请添加注释信息;
②列为肿瘤学功能,TSG为抑癌基因,Ocongene为癌基因;
③列为注释信息来源;
④列为数据来源的总数。各列标题右下角的小箭头均可点击进行排序,表格右上角提供检索功能。
Actionable Genes为OncoKB核心功能模块,点击进入功能页面,可以看到依次有Level 1~4和Level R1/R2级别的数据,提供以肿瘤类型、药物和突变基因名三种方式进行检索。
以乳腺癌为例,在Search Tumor Type栏输入或下拉选择Breast cancer,回车可得到检索结果,共有21个基因及对应的37种药物注释信息,其中Level1~4包含的基因分别为6、2、4和11个,LevelR1~2包含的基因分别为0和2个。页面下拉可以看到不同级别对应的基因名称、突变类型和相关药物。
以ERS1为例,点击进入查看详情,首先可以看到ERS1为癌基因,还有其别名、基因组位置信息、背景介绍和不同肿瘤中的突变情况。
页面下拉,可以看到该基因常见的突变位点及功能注释的结构图,点击Legend查看图标注释,鼠标悬浮查看序列片段位置,右上角选项可供用户个性化设置,然后下载图片,使用时别忘记引用参考文献(Zehir et al., Nature Medicine, 2017)。
说明:目前OncoKB合并到cBioPortal数据库,该部分内容也可以在cBioPortal实现,方法参见之前关于cBioPortal数据库的使用方法介绍,或本文末文献单图复现。
页面再往下拉,分别是该基因在乳腺癌,以及其他不同肿瘤中的所有突变类型和对应的注释信息。
本期分享到这儿就结束啦!后续还有更多科研工具的功能使用方法分享,欢迎继续关注哟!
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