多年来，为了减少健康差距，人们越来越多地研究种族对健康的影响【1-2】。对癌症基因组图谱 (TCGA) 和 MSK-IMPACT 等大规模数据集的多组学分析表明，不同的祖先群体表现出一些种族特异性的分子特征【3-4】。然而，不同祖先的不同分子特征对癌症治疗结果的影响仍有待充分阐明。
近日，印第安纳大学医学院韩冷教授课题组在Cancer Discovery杂志在线发表了题为Ancestral differences in anti-cancer treatment efficacy and their underlying genomic and molecular alterations的文章，系统地分析了泛癌症中临床试验，临床可驱动基因，靶向治疗以及免疫治疗中的种族差异，并在多个独立的临床试验和数据集中对结果进行了验证。研究还进一步探索了CAR-T 治疗和PROTAC 治疗中潜在的种族差异。研究团队搭建并将研究结果上传至在线数据平台ADEC（https://hanlaboratory.com/ADEC）。方便用户探索、浏览及可视化相关的数据，为深入研究提供了友好的数据支持。
该研究分析了 ClinicalTrials.gov 中的临床试验，488,343例临床试验中，只有8,779例含有种族信息的癌症临床试验（图1A），在试验的不同阶段，白人占比78～84%，亚洲人7% 到 16%，黑人占比不足7%（图1B）。从2009～2024年，纳入临床试验的白人人数与亚洲人以及黑人的人数差距一直存在（图1C）。因为大多数试验没有报告按种族划分的招募情况或结果，通过ClinicalTrials.gov中的临床试验确定不同种族群体之间抗肿瘤治疗效果的差异仍然具有挑战性。
图1 临床试验中非白人代表性不足。
该研究利用癌症基因组图谱（TCGA）中癌症样本的数据进行了种族差异分析，对24种人类癌症的临床可驱动基因，靶向治疗以及免疫治疗响应相关的特征进行了种族（欧洲人，亚洲人，非洲人）的差异比较，推测了不同种族中可能存在的差异，并结合独立数据集对癌症中存在的种族差异进行了验证（图2）。
图2 种族对癌症治疗效果影响的分析流程图。
该研究也探索了新兴治疗方法CAR-T therapy 和PROTACs中潜在的种族差异。所有结果都上传至在线数据平台ADEC，相关研究人员可以在ADEC搜索感兴趣的癌症中的相关治疗的临床试验以及分子的差异，进一步探索其影响癌症的机制（图3）。
图3 ADEC数据库网站主页
韩冷课题组博士后罗妹，杨靖文博士为该论文共同第一作者，Oregon Health and Science University 的Gordon B. Mills教授，National Cancer Institute (NCI)的 Eytan Ruppin教授，以及Indiana University School of Medicine韩冷教授为共同通讯作者。该工作也得到了MD Anderson Cancer Center，Mayo Clinic，Indiana University多位合作者的大力支持。
原文链接：https://doi.org/10.1158/2159-8290.CD-24-0827
韩冷，印第安纳大学医学院David Brown Chair Professor in Genomic Medicine，其研究团队利用大规模数据深入研究新的治疗靶点及新的治疗方案，在Nature Metabolism、Cancer Cell、Nature Review Clinical Oncology、Cancer Discovery等杂志发表多篇论文。实验室网站 http://hanlaboratory.com/。课题组培养了多名PI，现长期招聘研究生、博士后及其他各类职位研究人员，欢迎感兴趣的同学加盟或来函咨询。
制版人：十一
参考文献
1. Oni-Orisan A, Mavura Y, Banda Y, Thornton TA, Sebro R. Embracing Genetic Diversity to Improve Black Health. N Engl J Med. 2021;384:1163–7.
2. Holowatyj AN, Perea J, Lieu CH. Gut instinct: a call to study the biology of early-onset colorectal cancer disparities. Nat Rev Cancer. 2021;21:339–40.
3. Yuan J, Hu Z, Mahal BA, Zhao SD, Kensler KH, Pi J, et al. Integrated Analysis of Genetic Ancestry and Genomic Alterations across Cancers. Cancer Cell. 2018;34:549-560.e9.
4. Carrot-Zhang J, Chambwe N, Damrauer JS, Knijnenburg TA, Robertson AG, Yau C, et al. Comprehensive Analysis of Genetic Ancestry and Its Molecular Correlates in Cancer. Cancer Cell. 2020;37:639-654.e6.
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